标签：为什么 使用 rip volatil 工作 数据结构 开发 好的 行存储
179.Redis 是什么？都有哪些使用场景？
Redis 是一个使用 C 语言开发的高速缓存数据库。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave主从同步【主从同步：数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步】。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis 使用场景：
记录帖子点赞数、点击数、评论数；
缓存近期热帖；
缓存文章详情信息；
记录用户会话信息。
180.Redis 有哪些功能？
数据缓存功能
分布式锁的功能
支持数据持久化
支持事务
支持消息队列
181.Redis 和 memcache 有什么区别？
存储方式不同：memcache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
数据支持类型：memcache 对数据类型支持相对简单；Redis 有复杂的数据类型。
使用底层模型不同：它们之间底层实现方式，以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 自己构建了 vm 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
value 值大小不同：Redis 最大可以达到 1gb；memcache 只有 1mb。
182.Redis 为什么是单线程的？
因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 cpu 又不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
关于 Redis 的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。而且单线程并不代表就慢， nginx 和 node.js 也都是高性能单线程的代表。
183.什么是缓存穿透？怎么解决？
缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决方案：最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
184.Redis 支持的数据类型有哪些？
Redis 支持的数据类型：string（字符串）、list（列表）、hash（字典）、set（集合）、zset（有序集合）。
185.Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？
支持的 Java 客户端有 Redisson、jedis、lettuce 等。
186.jedis 和 Redisson 有哪些区别？
jedis：提供了比较全面的 Redis 命令的支持。
Redisson：实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，与 jedis 相比 Redisson 的功能相对简单，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。
187.怎么保证缓存和数据库数据的一致性？
合理设置缓存的过期时间。
新增、更改、删除数据库操作时同步更新 Redis，可以使用事物机制来保证数据的一致性。
188.Redis 持久化有几种方式？
Redis 的持久化有两种方式，或者说有两种策略：
RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
AOF（Append Only File）：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。
189.Redis 怎么实现分布式锁？
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。
占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许被一个程序占有，使用完调用 del 释放锁。
190.Redis 分布式锁有什么缺陷？
Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
191.Redis 如何做内存优化？
尽量使用 Redis 的散列表，把相关的信息放到散列表里面存储，而不是把每个字段单独存储，这样可以有效的减少内存使用。比如将 Web 系统的用户对象，应该放到散列表里面再整体存储到 Redis，而不是把用户的姓名、年龄、密码、邮箱等字段分别设置 key 进行存储。
192.Redis 淘汰策略有哪些？
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选将要过期的数据淘汰。
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中任意选择数据淘汰。
allkeys-lru：从数据集（server. db[i]. dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
allkeys-random：从数据集（server. db[i]. dict）中任意选择数据淘汰。
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。
193.Redis 常见的性能问题有哪些？该如何解决？
主服务器写内存快照，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以主服务器最好不要写内存快照。
Redis 主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，主从库最好在同一个局域网内。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hongyedeboke/p/12828171.html
