1、为什么要使用Redis做缓存
缓存的好处
使用缓存的目的就是提升读写性能。而实际业务场景下，更多的是为了提升读性能，带来更好的性
能，带来更高的并发量。Redis 的读写性能比 Mysql 好的多，我们就可以把 Mysql 中的热点数据缓
存到 Redis 中，提升读取性能，同时也减轻了 Mysql 的读取压力。
**Redis的好处**
读取速度快，因为数据存在内存中，所以数据获取快，单机轻松10W+并发
支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希等
还拥有其他丰富的功能，主从复制、集群、数据持久化等
可以实现其他丰富的功能，消息队列、分布式锁等
2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高？
**C语言实现，效率高**
C语言程序运行时要比其他语言编写的程序快得多，因为它"离底层机器很近"
**单线程的优势**
使用了单线程后，可维护性高。多线程模型虽然在某些方面表现优异，但是它却引入了程序执行顺序的不确定性，带来了并发读写的一系列问题，增加了系统复杂度、同时可能存在线程切换、甚至加锁解锁、死锁造成的性能损耗
**Pipeline**
Redis主要受限于内存和网络，几乎不会占用太多CPU。可以将命令和pipeline结合起来使用，减少命令在网络上的传输时间，将多次网络IO缩减为一次网络IO，通过使用pipeline每秒可以处理100万个请求。
**存储实现优化**
Redis的基础数据结构每一种至少有2种及2种以上的实现，在不同的大小或长度下选用适合的数据类型，达到极致的存储效率，从而提高写入和读取速度。
3、Redis6.0为什么要引入多线程呢？
**Redis多线程比单线程性能提升一倍：**
Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019分享时曾提到：Redis 6 引入的多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。国内也有大牛曾使用unstable版本在阿里云esc进行过测试，GET/SET 命令在4线程 IO时性能相比单线程是几乎是翻倍了
**巨头公司的需求**
Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，对于小数据包，Redis服务器可以处理80,000到100,000 QPS，这也是Redis处理的极限了，对于80%的公司来说，单线程的Redis已经足够使用了。
但随着越来越复杂的业务场景，有些公司动不动就上亿的交易量，因此需要更大的QPS。
**集群方案的问题**
常见的解决方案是在分布式架构中对数据进行分区并采用多个服务器，但该方案有非常大的缺点，例如要管理的Redis服务器太多，维护代价大；
某些适用于单个Redis服务器的命令不适用于数据分区；
数据分区无法解决热点读/写问题；数据偏斜，重新分配和放大/缩小变得更加复杂等等。
1.纯内存KV操作
Redis的操作都是基于内存的，CPU不是 Redis性能瓶颈,，Redis的瓶颈是机器内存和网络带宽。
在计算机的世界中，CPU的速度是远大于内存的速度的，同时内存的速度也是远大于硬盘的速度。redis的操作都是基于内存的，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常迅速。
2.单线程操作
使用单线程可以省去多线程时CPU上下文会切换的时间，也不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有死锁问题导致的性能消耗。对于内存系统来说，多次读写都是在一个CPU上，没有上下文切换效率就是最高的！既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程的方案了
Redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，即一个线程处理所有网络请求，其他模块该使用多线程，仍会使用了多个线程。
3.I/O 多路复用
为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢？
首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的
4.Reactor 设计模式
Redis基于Reactor模式开发了自己的网络事件处理器，称之为文件事件处理器(File Event Hanlder)。
4、讲一讲Redis常见数据结构以及使用场景
字符串（String）
**适合场景**
**缓存功能**
Redis 作为缓存层，MySQL作为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。由于Redis具有支撑高并发的特性,所以缓存通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。
**计数**
使用Redis 作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能,同时数据可以异步落地到其他数据源。
**共享Session**
一个分布式Web服务将用户的Session信息（例如用户登录信息)保存在各自服务器中，这样会造成一个问题，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户刷新一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题是用户无法容忍的。
为了解决这个问题,可以使用Redis将用户的Session进行集中管理,，在这种模式下只要保证Redis是高可用和扩展性的,每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。
**限速**
比如，很多应用出于安全的考虑,会在每次进行登录时,让用户输入手机验证码,从而确定是否是用户本人。但是为了短信接口不被频繁访问,会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次。一些网站限制一个IP地址不能在一秒钟之内方问超过n次也可以采用类似的思路。
哈希(Hash)
Java里提供了HashMap，Redis中也有类似的数据结构，就是哈希类型。但是要注意，哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field对应的值，不是键对应的值。
适合场景
哈希类型比较适宜存放对象类型的数据，我们可以比较下，如果数据库中表记录user为：
| id | name | age |
| -- | ----- | --- |
| 1 | lijin | 18 |
| 2 | msb | 20 |
**1、使用String类型**
需要一条条去插入获取。
set user:1:name lijin;
set user:1:age 18;
set user:2:name msb;
set user:2:age 20;
**优点：简单直观，每个键对应一个值**
**缺点：键数过多，占用内存多，用户信息过于分散，不用于生产环境**
**2、使用hash类型**
hmset user:1 name lijin age 18
hmset user:2 name msb age 20
优点：简单直观，使用合理可减少内存空间消耗
列表（list）
列表( list)类型是用来存储多个有序的字符串，a、b、c、c、b四个元素从左到右组成了一个有序的列表,列表中的每个字符串称为元素(element)，一个列表最多可以存储(2^32-1)个元素(*4294967295*)。
**适合场景**
每个用户有属于自己的文章列表，现需要分页展示文章列表。此时可以考虑使用列表,因为列表不但是有序的,同时支持按照索引范围获取元素。
消息队列，Redis 的 lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列，生产者客户端使用lrpush从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的"抢"列表尾部的元素,多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。
集合（set）
集合( set）类型也是用来保存多个的字符串元素,但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素,并且集合中的元素是无序的,不能通过索引下标获取元素。
**适合场景**
集合类型比较典型的使用场景是标签(tag)。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点就是标签。有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于用户体验以及增强用户黏度比较重要。
例如一个电子商务的网站会对不同标签的用户做不同类型的推荐，比如对数码产品比较感兴趣的人，在各个页面或者通过邮件的形式给他们推荐最新的数码产品，通常会为网站带来更多的利益。
除此之外，集合还可以通过生成随机数进行比如抽奖活动，以及社交图谱等等。
有序集合（ZSET）
有序集合相对于哈希、列表、集合来说会有一点点陌生,但既然叫有序集合,那么它和集合必然有着联系,它保留了集合不能有重复成员的特性,但不同的是,有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是,它给每个元素设置一个分数( score)作为排序的依据。
有序集合中的元素不能重复，但是score可以重复，就和一个班里的同学学号不能重复,但是考试成绩可以相同。
有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能，合理的利用有序集合，能帮助我们在实际开发中解决很多问题。
有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的:按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。
5、pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？
Redis客户端执行一条命令分为如下4个部分:1）发送命令2）命令排队3）命令执行4）返回结果。
其中1和4花费的时间称为Round Trip Time (RTT,往返时间)，也就是数据在网络上传输的时间。
Redis提供了批量操作命令(例如mget、mset等)，有效地节约RTT。
但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次 hgetall命令，并没有mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。
举例：Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在本地，Redis服务器在阿里云的广州，两地直线距离约为800公里，那么1次RTT时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8毫秒，(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤为光速的2/3 )。而Redis命令真正执行的时间通常在微秒(1000微妙=1毫秒)级别，所以才会有Redis 性能瓶颈是网络这样的说法。
Pipeline（流水线)机制能改善上面这类问题,它能将一组 Redis命令进行组装,通过一次RTT传输给Redis,再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端,没有使用Pipeline执行了n条命令,整个过程需要n次RTT。
使用Pipeline 执行了n次命令，整个过程需要1次RTT。
Pipeline并不是什么新的技术或机制，很多技术上都使用过。而且RTT在不同网络环境下会有不同，例如同机房和同机器会比较快，跨机房跨地区会比较慢。
redis-cli的--pipe选项实际上就是使用Pipeline机制，但绝对部分情况下，我们使用Java语言的Redis客户端中的Pipeline会更多一点。
代码参见：
```
com.msb.redis.adv.RedisPipeline
```
总的来说，在不同网络环境下非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作的效果，在执行时间上的比对如下：
差距有100多倍，可以得到如下两个结论:
1、Pipeline执行速度一般比逐条执行要快。
2、客户端和服务端的网络延时越大，Pipeline的效果越明显。
6、Redis官方为什么不提供 Windows版本？
一个字懒，多一事不如少一事，Redis是开源软件。
Redis的Windows版本是3.0，之前微软维护，后续是tporadowski维护
[https://github.com/tporadowski/redis\](https://github.com/tporadowski/redis)
目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。
7、Redis 持久化方式有哪些？以及有什么区别？
Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:
RDB
RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。RDB 就是Redis DataBase 的缩写。
**优点：**
只有一个文件 dump.rdb ，方便持久化。
容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。
相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高。
**缺点：**
数据安全性低。 RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间Redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。
AOF
AOF(append only file)持久化:以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性,目前已经是Redis持久化的主流方式。
**缺点：**
（1） AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
（2）数据集大的时候，比 RDB 启动效率低
8、什么是Redis事务？原理是什么？
Redis 中的事务是一组命令的集合，是 Redis 的最小执行单位。它可以保证一次执行多个命令，每
个事务是一个单独的隔离操作，事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。服务端在执行事务
的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求打断。
它的原理是先将属于一个事务的命令发送给 Redis，然后依次执行这些命令。
Redis 事务的注意点有哪些？
需要注意的点有：
Redis 事务是不支持回滚的，不像 MySQL 的事务一样，要么都执行要么都不执行；
Redis 服务端在执行事务的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求打断。直到事务命令
全部执行完毕才会执行其他客户端的命令。
Redis 事务为什么不支持回滚？
Redis 的事务不支持回滚，但是执行的命令有语法错误，Redis 会执行失败，这些问题可以从程序层
面捕获并解决。但是如果出现其他问题，则依然会继续执行余下的命令。这样做的原因是因为回滚
需要增加很多工作，而不支持回滚则可以保持简单、快速的特性。
事务
大家应该对事务比较了解，简单地说，事务表示一组动作，要么全部执行，要么全部不执行。
例如在社交网站上用户A关注了用户B，那么需要在用户A的关注表中加入用户B，并且在用户B的粉丝表中添加用户A，这两个行为要么全部执行，要么全部不执行,否则会出现数据不一致的情况。
Redis提供了简单的事务功能，将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi 命令代表事务开始，exec命令代表事务结束。另外discard命令是回滚。
一个客户端
另外一个客户端
在事务没有提交的时查询（查不到数据）
在事务提交后查询（可以查到数据）
可以看到sadd命令此时的返回结果是QUEUED，代表命令并没有真正执行，而是暂时保存在Redis中的一个缓存队列（所以discard也只是丢弃这个缓存队列中的未执行命令，并不会回滚已经操作过的数据，这一点要和关系型数据库的Rollback操作区分开）。
只有当exec执行后，用户A关注用户B的行为才算完成，如下所示exec返回的两个结果对应sadd命令。
**但是要注意Redis的事务功能很弱。在事务回滚机制上，Redis只能对基本的语法错误进行判断。**
如果事务中的命令出现错误,Redis 的处理机制也不尽相同。
1、语法命令错误
例如下面操作错将set写成了sett，属于语法错误，会造成整个事务无法执行，事务内的操作都没有执行:
2、运行时错误
例如：事务内第一个命令简单的设置一个string类型，第二个对这个key进行sadd命令，这种就是运行时命令错误，因为语法是正确的:
可以看到Redis并不支持回滚功能，第一个set命令已经执行成功,开发人员需要自己修复这类问题。
**Redis的事务原理**
事务是Redis实现在服务器端的行为，用户执行MULTI命令时，服务器会将对应这个用户的客户端对象设置为一个特殊的状态，在这个状态下后续用户执行的查询命令不会被真的执行，而是被服务器缓存起来，直到用户执行EXEC命令为止，服务器会将这个用户对应的客户端对象中缓存的命令按照提交的顺序依次执行。
9、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？
传统数据结构的不足
当然有人会想，我直接将网页URL存入数据库进行查找不就好了，或者建立一个哈希表进行查找不就OK了。
当数据量小的时候，这么思考是对的，
确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，举个例子如果一个1000万HashMap，Key=String（长度不超过16字符，且重复性极小），Value=Integer，会占据多少空间呢？1.2个G。实际上，1000万个int型，只需要40M左右空间，占比3%，1000万个Integer，需要161M左右空间，占比13.3%。可见一旦你的值很多例如上亿的时候，那HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
但如果整个网页黑名单系统包含100亿个网页URL，在数据库查找是很费时的，并且如果每个URL空间为64B，那么需要内存为640GB，一般的服务器很难达到这个需求。
布隆过滤器
布隆过滤器简介
**1970 年布隆提出了一种布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。
这种算法由一个二进制数组和一个 Hash 算法组成。**
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在"。
相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。
实际上，布隆过滤器广泛应用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统等，Google 著名的分布式数据库 Bigtable 使用了布隆过滤器来查找不存在的行或列，以减少磁盘查找的IO次数，Google Chrome浏览器使用了布隆过滤器加速安全浏览服务。
布隆过滤器的误判问题
Ø通过hash计算在数组上不一定在集合
Ø本质是hash冲突
Ø通过hash计算不在数组的一定不在集合（误判）
**优化方案**
增大数组(预估适合值)
增加hash函数
