前言
若有未涉及的 Redis 面试考点请后台留言联系他或者添加wx进行补充，赠人玫瑰，手有余香，感谢！
Memcache 和 Redis 区别 ⭐
支持简单数据类型；
不支持数据持久化存储；
不支持主从；
不支持分片；
Memcached是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；
Redis 使用单线程的多路 IO 复用的网络模型；
速度快：10w QPS，数据存在内存，C 语言编写，线程模型为单线程；
持久化：对数据的更新将异步保存到磁盘上；
多种数据结构：String / Blobs / Bitmaps 位图、HashTables、LinkedLists、Sets、SortedSets、HyperLogLog 超小内存唯一值计数、GEO 地理信息定位；
支持多种编辑语言：Java、Php、Python、Ruby、Lua、Node 等；
功能丰富：发布订阅、Lua 脚本、事务、pipeline；
简单：2w3行代码量、不依赖外部库、单线程模型；
Redis Replication 支持主从复制；
Redis Sentinel（2.8）支持高可用，Redis Cluster（3.0）支持分布式；
Redis 性能
完全基于内存，绝大部分请求时纯粹的内存操作，执行效率高；
数据结构简单，对数据操作也简单；
采用单线程，单线程也能处理高并发请求，多核也可启动多实例；
使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 I/O；
Redis 采用 I/O 多路复用函数，通过包装常见的
select，epoll，evport 和 kqueue 这些 I/O 多路复用函数库来实现的：
优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用函数作为底层实现；
以时间复杂度为 O(n) 的 select 作为保底；
基于 react 设计模式监听 I/O 事件；
Redis 通用命令 ⭐
keys 、keys [ pattern ]：遍历所有 key，O(n)，不要在生产使用；
dbsize：计算 key 总数，O(1)；
exists key：检查 key 是否存在，存在则返回1，O(1)；
del key [ key ... ]：删除指定 key-value，成功返回1，O(1)；
expire key seconds：key 在 seconds 秒后过期，O(1)；
ttl key：查看 key 剩余过期时间，-2代表 key 已经不存在，-1代表 key 存在并且没有过期时间，O(1)；
persist key：去掉 key 的过期时间，O(1)；
type key：返回 key 的类型，O(1)；
Redis 数据类型 ⭐
最基本的数据类型 key-value，value 不仅可以是 string，也可以是数字，也可以是一个 JSON 字符串，还可以是序列化对象，并且是二进制安全，最大能存储 512MB；
可用于常规计数，如微博数，粉丝数，分布式 Id 生成器等；
常用命令：set，get，decr，incr（原子操作），mget 等；
优点：编程简单，直观；缺点：可能存在序列化开销，内存占用较大，key 较为分散；
key - field - value，适合存储对象，如 user:1:info - age - 23、user:1:info - name - ronaldo、user:1:info - sex - 男；
特点：类似 Map 包含 Map 结构，field 不能相同，value 可以相同；
可用于存储用户信息，商品信息等；
常用命令：hget，hset，hgetall 等；
优点：直观，节省空间，支持部分更新；缺点：编程复杂，ttl 不好控制；
key - elements，如 user:1:message - a b c d e f，双向链表实现的列表，按照 string 元素插入顺序排序，可以将一个元素从列表的头部（左边）或者尾部（右边）插入或弹出；
特点：有序，可以重复，左右两边插入弹出；
可用于关注列表，粉丝列表，消息列表，下拉分页，时间轴 TimeLine 等；
常用命令：lpush，rpush，lpop，rpop，lrange 等；
Tips：
lrush + lpop = Stack；
lpush + rpop = Queue；
lpush + ltrim = Capped collection；
lpush + brpop = Message queue；
key - values，如 user:1:follow - it music his sports；
特点：无序，不可重复，支持集合间操作；
可用于共同关注，共同粉丝，共同喜好，标签，抽奖系统等；
常用命令：sadd，spop，smembers，sunion 等；
Tips：
sadd = Tagging；
spop / srandmember = Random item；
sadd + sinter = Social Graph；
key - score - value，如 user:ranking - 1 - kris、user:ranking - 91 - mike、user:ranking - 200 - frank；
特点：有序，不可重复，通过 score 来为集合中的成员进行从小到大的排序；
可用于排行榜，弹幕消息，在线用户列表等；
常用命令：zadd，zrange，zrem，zcard 等；
如字符串 big 对应的二进制，对位进行操作； 
setbit key offset value：给位图指定索引设置值； getbit key offset：获取位图指定索引的值；
bitcount key [ start end ]：获取位图指定范围（start 到 end，单位为字节，如果不指定就获取全部）位值为1的个数；
bitop op destKey [ key... ]：做多个 Bitmap 的 and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在 destKey 中；
bitpos key targetBit [ start ] [ end ]：计算位图指定范围（start 到 end，单位为字节，如果不指定就是获取全部）第一个偏移量对应的值等于 targetBit 的位置；
可用于独立用户统计（1亿用户，每日5千万独立访问），如 set 操作一个月需要6G，Bitmap 操作一个月需要375MB；
基于 HyperLogLog 算法：极小空间完成独立数量统计；
本质还是字符串；
三个命令：
pfadd key element [ element... ]：向 hyperloglog 添加元素；
pfcount key [ key... ]：计算 hyperloglog 的独立总数；
pfmerge destKey sourceKey [ sourceKey... ]：合并多个 hyperloglog；
每天百万独立用户统计的内存消耗：1天=15KB，1个月=450KB，1年=5MB；
使用经验：
容错率：0.81%；
是否需要单条数据；
是否需要很小内存解决问题；
GEO（地理信息定位）：存储经纬度，计算两地距离，范围计算等；
使用场景：类似微信摇一摇、查询范围距离内数据；
geo key longitude latitude member [ longitude latitude member... ]：增加地理位置信息，如 geoadd cities:locations 116.28 39.55 bejing；
geopos key member [ member... ]：获取地理位置信息；
geodist key member1 member2 [ unit ]：获取两个地理位置的距离，unit：m（米）、km（千米）、mi（英里）、ft（尺）；
Redis 3.2+ 提供 GEO，本质是 zset；
没有删除 API：zrem key member；
Redis 数据结构和内部编码
Redis pipeline ⭐
pipeline
又称流水线/管道，对命令进行批量打包，解决 n 次操作的网络时间，针对批量操作命令，一次 pipeline（n 条命令）= 1次网络时间 + n 次命令时间；注意：Redis 命令时间是微妙级别，pipeline 每次发送次数要控制（网络）；
for(int i = 0; i < 100; i++) {Pipeline pipeline = jedis.pipelined();for(int j = i * 100; j < (i+1) * 100; j++) {pipeline.hset("hashkey:" + j, "field" + j, "value" + j);}pipeline.syncAndReturnAll();}
原生：1w hset = 50s，原子命令；
pipeline：1w hset = 0.7s，非原子命令；
注意每次 pipeline 携带数据量；
pipeline 每次只能作用在一个 Redis 节点上；
原生操作和 pipeline 区别；
Redis 慢查询 ⭐
慢查询发生在第3个阶段； 客户端超时不一定慢查询，但慢查询是客户端超时的一个可能因素；
slowlog-max-len：当命令被标记为慢查询，则进入一个先进先出的慢查询队列，该参数设置固定长度，将命令保存在内存内，默认值是128； 
slowlog-log-slower-than：命令被标记为慢查询的阈值（微妙），slowlog-log-slower-than=0 时，记录所有命令；<0 时不记录任何命令，默认值是10秒； 支持动态配置，config set ...；
slowlog get [n]：获取慢查询队列；
slowlog len：获取慢查询队列长度；
slowlog reset：清空慢查询队列；
slowlog-max-len 不要设置过大，默认10ms，通常设置1ms；
slowlog-log-slower-than 不要设置过小，通常设置1000左右；
理解命令生命周期；
定期持久化慢查询；
Redis 分布式锁 ⭐
互斥性；
安全性；
死锁；
容错；
setnx、getset（原子性）、expire、del；
双重防死锁机制（被动过期和主动检查过期时间）；
Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的 Redlock： 安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁；
避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区；
容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务； Redis 2.6.2 后 setnx key value [Ex seconds] [PX milliseconds] [NX|XX] 是原子性的：
时间复杂度：O(1)；
EX second：设置键的过期时间为 second 秒；
PX millisecond：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒；
NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作；
XX：只在键已存在时，才对键进行设置操作；
SET 操作成功完成时，返回 OK，否则返回 nil；
集中过期，由于清除大量的 key 很耗时，会出现短暂的卡顿现象；
解决方案：在设置 key 的过期时间时，给每个 key 加上随机值；
Redis 异步队列 ⭐
缺点：没有等待队列里有值就直接去消费；
弥补：可以通过在应用层引入 Sleep 机制去调用 LPOP 重试；
优化：BLPOP [key ...] timeout；
阻塞直到队列有消息或超时；
缺点：只能供一个消费者消费；
Redis 发布订阅 ⭐
发送者（pub）发送消息，订阅者（sub）接收消息；
订阅者可以订阅任意数量的频道；
publish channel message 发布消息，subscribe / unsubscribe channel [ channel … ] 订阅 / 退订消息；
psubscribe / punsubscribe [ pattern... ]：订阅 / 退订模式；
pubsub channels：列出至少有一个订阅者的频道；
pubsub numsub [ channel... ]：列出给定频道的订阅者数量；
pubsub numpat：列出被订阅模式的数量；
缺点：消息的发布时无状态的，无法保证可达，无法堆积消息，存在丢失情况；
Redis 事务
事务执行流程
开始事务（multi）；
命令入队（操作命令会返回 queue）；
执行事务（exec 并返回操作命令结果的数组）；
原子性：在使用 multi 开启了一个事务之后，如果因为断线而没有成功执行 exec，那么事务中的所有命令都不会被执行；如果成功执行 exec，那么事务中的所有命令都会被执行；Redis 不支持事务的回滚机制，即使事务队列中的某个命令在执行期间出现错误，整个事务也会继续执行下去，直到将事务队列中的所有命令都执行完毕为止；不支持事务回滚是因为作者认为，Redis 事务的执行时错误通常都是编程错误造成的，这种错误通常只会出现在开发环境中，而很少会在实际的生产环境中出现，且 Redis 追求简单高效，因此生产环境不会出现错误命令而导致非原子性操作；
一致性：Redis 通过谨慎的错误检测和简单的设计来保证事务一致性；
隔离性：Redis 使用单线程的方式来执行事务（以及事务队列中的命令），并且服务器保证，在执行事务期间不会对事物进行中断，因此，Redis 的事务总是以串行的方式运行的，并且事务也总是具有隔离性的；
持久性：因为 Redis 事务不过是简单的用队列包裹起来一组 Redis 命令，没有为事务提供任何额外的持久化功能，所以 Redis 事务的耐久性由 Redis 使用的持久化模式（默认 RDB）决定；
multi：标记一个事务的开始 , 该命令返回 OK 提示信息，Redis 不支持事务嵌套，执行多次 multi 命令和执行一次是相同的效果，嵌套执行 multi 命令时，Redis 只是返回错误提示信息；
exec：标记一个事务的执行，事务中的命令序列将被执行（或者不被执行，比如乐观锁失败等），该命令将返回响应数组，其内容对应事务中的命令执行结果；
watch：开始执行乐观锁（Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为），该命令的参数是 key（可以有多个），Redis 将执行 watch 命令的客户端对象和 key 进行关联，如果其他客户端修改了这些 key，则执行 watch 命令的客户端将被设置乐观锁失败的标志，那么整个事务都会被取消， exec 返回 nil-reply 来表示事务已经失败；
该命令必须在事务开始前执行，即在执行 MULTI 命令前执行 WATCH 命令，否则执行无效，并返回错误提示信息；
unwatch：将取消当前客户端对象的乐观锁 key，该客户端对象的事务提交将变成无条件执行；
discard：将结束事务，事务队列会被清空，并且客户端会从事务状态中退出；
注意：exec 命令和 discard 命令结束事务时，会调用 unwatch 命令，取消该客户端对象上所有的乐观锁 key；
错误情况一：事务在执行 exec 之前，入队的命令可能会出错，比如，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用 maxmemory 设置了最大内存限制的话）；
情况一处理：
服务器端：在 Redis 2.6.5 以前，Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令；从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 exec 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务；
客户端（Jedis）：客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值，如果命令入队时返回 queue，那么入队成功，否则就是入队失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务；
错误情况二：命令可能在 exec 调用之后失败，比如，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面等；
情况二处理：在 exec 命令执行之后所产生的错误，并没有对它们进行特别处理：即使事务中有某个 / 某些命令在执行时产生了错误，事务中的其他命令仍然会继续执行（开发环境才会出现这种错误）；
Redis 中的脚本本身就是一种事务，所以任何在事务里可以完成的事， 在脚本里面也能完成，并且 使用脚本要更简单，速度更快；
因为脚本功能是 Redis 2.6 才引入的，而事务功能则更早之前就存在了，所以 Redis 才会同时存在两种处理事务的方法；
不过我们并不打算在短时间内就移除事务功能，因为事务提供了一种即使不使用脚本，也可以避免竞争条件的方法，而且事务本身的实现并不复杂；
海量数据里查询某个固定前缀的 key ⭐
摸清数据规模，即问清边界；
keys pattern：查找所有复合给定模式 pattern 的 key；
keys 指令一次性返回所有匹配的 key；
键的数量过大会使服务卡顿；
scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：
基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程；
以 0 作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标 0 完成一次遍历；
不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询；
一次返回的数量不可控，只能是大概率符合 count 参数；
流言协议 Gossip
每个节点都随机地与对方通信，最终所有节点的状态达成一致；
种子节点定期随机向其他节点发送节点列表以及需要传播的消息；
不保证信息一定会传递给所有节点，但是最终会趋于一致；
（完）
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