1.Redis为什么能这么快？

  • Redis完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高
  • 数据结构简单，对数据操作也简单
  • 采用单线程结构，单线程也能处理高并发请求，想多核也可启动多实例；
  • 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO

2.Redis常用的数据类型

  • String：最基本的数据类型，二进制安全

　　

  • Hash:String元素组成的字典，适合存储对象　

　　

  • List:按照String元素插入顺序排序，先进后出。可以用于最新排行榜的场景

　　

  • Set:无序，不可重复。可以利用Redis提供对集合的差并交集用于共同关注，共同点的一些场景

　　

  • zset:有序，不可重复。可以用来进行排名

　　

3.从海量Key里面查询出某一固定前缀的key?

　　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那的迭代过程

　　以0作为游标开始一次新的迭代，知道命令返回游标0完成一次遍历

　　不保证每次执行都返回某个给定的数量的元素，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

　　例如：scan 0 match k1* count 10 意思是游标从0开始，扫描并返回符合k1开头的key,每次返回10条

　　　 

4.如何通过Redis实现分布式锁

　　分布式锁需要解决的问题

　　　　互斥性：任意时刻只能有一个客户端获取锁，不能有两个客户端获取锁

　　　　安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能被其他客户端删除

　　　　死锁：获取锁的客户端因为某些原因宕机而未释放锁，导致其他客户端再也无法获取到锁

　　　　容错：当Redis某些节点出现问题，客户端依然能够获取和释放锁

　　SET key value [EX seconds][PX millionseconds][NX|XX]

　　EX seconds: 设置键的过期时间为多少秒

　　PX millionseconds：设置键的过期时间为多少毫秒

　　NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作

　　XX：只在键已经存在时，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

　　如下图

　　

　　可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：

  • 第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

  • 第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

  • 第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；

  • 第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。

  • 第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

　　总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。

　　心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。

5.如何使用Redis做异步队列

　　使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息

　　缺点1：没有等待队列里有值就直接消费

　　弥补：（1）可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试

　　　　　（2）BLPOP key[key ...] timeout :阻塞知道队列有消息或超时

　　缺点2：只能供一个消费者消费

　　弥补：pub/sub主题订阅者模式凡是订阅了该频道的，一旦该频道发布信息都能收到，但有可能出现消息丢失，只能用更加专业的消息队列技术

　　　　　subscribe topic 订阅

　　　　　publish topic “value” 发布

6.Redis持久化

　　1.RDB（快照）持久化：保存某个时间点的全量数据的快照

　　　　缺点：内存数据的全量同步，数据量大会由于I/O而严重影响性能

　　　　　　   可能会因为Redis挂点而丢失从当前至最近一次快照期间的数据

　　　　手动实现：BGSAVE指令：Fork出一个子进程来创建RDB文件，不阻塞服务器进程

　　　　自动触发：根据Redis.conf配置里的SAVE m n定时触发（用的是BGSAVE）

　　　　　　 　　  执行Debug Reload

　　　　　　　　　执行Shutdown且没有开启AOF持久化

　　2.AOF持久化：保存写状态

　　　　特点：记录下除了查询以外的所有变更数据库状态的指令

　　　　　　   以append的形式追加保存到AOF文件中（增量）

　　　　缺点：AOF文件大小不断增大，恢复数据时间长

　　3.RDB-AOF混合持久化方式

　　　　BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化

7.Redis数据的恢复

　　RDB和AOF文件共存情况下的恢复流程