Redis是一个基于 C 语言开发的开源数据库（BSD 许可），与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的（内存数据库），读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
说一下 Redis 和 Memcached 的区别和共同点
现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！不过，了解 Redis 和 Memcached 的区别和共同点，有助于我们在做相应的技术选型的时候，能够做到有理有据！
共同点 ：
都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
都有过期策略。
两者的性能都非常高。
区别 ：
Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而 Memcached 把数据全部存在内存之中。
Redis 有灾难恢复机制。 因为可以把缓存中的数据持久化到磁盘上。
Redis 在服务器内存使用完之后，可以将不用的数据放到磁盘上。但是，Memcached 在服务器内存使用完之后，就会直接报异常。
Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的。
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 复用模型。 （Redis 6.0 引入了多线程 IO ）
Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
Memcached 过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。
Redis 除了做缓存，还能做什么？
分布式锁 ： 通过 Redis 来做分布式锁是一种比较常见的方式。通常情况下，我们都是基于 Redisson 来实现分布式锁。
限流 ：一般是通过 Redis + Lua 脚本的方式来实现限流。
消息队列 ：Redis 自带的 list 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。
复杂业务场景 ：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 bitmap 统计活跃用户、通过 sorted set 维护排行榜。
Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 可以用来做消息队列，Stream 支持：
发布 / 订阅模式
按照消费者组进行消费
消息持久化（ RDB 和 AOF）
不过，和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。因此，我们通常建议是不使用 Redis 来做消息队列的，你完全可以选择市面上比较成熟的一些消息队列比如 RocketMQ、Kafka。
Redis 5种数据类型的使用，以及底层数据结构，尤其是Hash和Zset(sortedSet )
Redis 常用的数据结构有哪些？
5 种基础数据结构 ：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
3 种特殊数据结构 ：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。
Redis 中的 Hash 是一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接修改这个对象中的某些字段的值。
Hash 类似于 JDK1.8 前的 HashMap，内部实现也差不多(数组 + 链表)。
应用场景
对象数据存储场景
举例 ：用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息。
相关命令 ：HSET （设置单个字段的值）、HMSET（设置多个字段的值）、HGET（获取单个字段的值）、HMGET（获取多个字段的值）
Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。
应用场景
需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景
举例 ：各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。
相关命令 ：ZRANGE (从小到大排序) 、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)
Redis性能高的原因，为什么用Redis？
Redis 内部做了非常多的性能优化，比较重要的主要有下面 3 点：
Redis 基于内存，内存的访问速度是磁盘的上千倍；
Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，主要是单线程事件循环和 IO 多路复用（Redis 线程模式后面会详细介绍到）；
Redis 内置了多种优化过后的数据结构实现，性能非常高。
高性能
假如用户第一次访问数据库中的某些数据的话，这个过程是比较慢，毕竟是从硬盘中读取的。但是，如果说，用户访问的数据属于高频数据并且不会经常改变的话，那么我们就可以很放心地将该用户访问的数据存在缓存中。
这样有什么好处呢？ 那就是保证用户下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。
高并发
一般像 MySQL 这类的数据库的 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g） ，但是使用 Redis 缓存之后很容易达到 10w+，甚至最高能达到 30w+（就单机 Redis 的情况，Redis 集群的话会更高）。
Redis的过期策略和淘汰策略。
如果假设你设置了一批 key 只能存活 1 分钟，那么 1 分钟后，Redis 是怎么对这批 key 进行删除的呢？
常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）：
惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。
定期删除 ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。
定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。
Redis 提供 6 种数据淘汰策略：
volatile-lru（least recently used）：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（least recently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！
4.0 版本后增加以下两种：
volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰
allkeys-lfu（least frequently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的 key
Redis的持久化策略，RDB和AOF的区别？
Redis 不同于 Memcached 的很重要一点就是，Redis 支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis 的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB），另一种方式是只追加文件（append-only file, AOF）
什么是 RDB 持久化？
Redis 可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis 创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis 主从结构，主要用来提高 Redis 性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用
什么是 AOF 持久化？
与快照持久化相比，AOF 持久化的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。默认情况下 Redis 没有开启 AOF（append only file）方式的持久化，可以通过 appendonly 参数开启：
appendonly yes
与 AOF 相比，恢复大数据集的时候，RDB 速度更快
RDB 文件是以特定的二进制格式保存的，并且在 Redis 版本演进中有多个版本的 RDB，所以存在老版本的 Redis 服务不兼容新版本的 RDB 格式的问题
缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩，如何解决这些问题？
什么是缓存穿透？
缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中 。这就导致这些请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了
解决办法
1） 缓存无效 key
2） 布隆过滤器
什么是缓存击穿？
缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
解决办法
设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。
针对热点数据提前预热，将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。
请求数据库写数据到缓存之前，先获取互斥锁，保证只有一个请求会落到数据库上，减少数据库的压力。
缓存穿透和缓存击穿有什么区别？
缓存穿透中，请求的 key 既不存在于缓存中，也不存在于数据库中。
缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）
什么是缓存雪崩？
实际上，缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景：缓存在同一时间大面积的失效，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。 这就好比雪崩一样，摧枯拉朽之势，数据库的压力可想而知，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
解决办法？
针对 Redis 服务不可用的情况：
采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
限流，避免同时处理大量的请求。
针对热点缓存失效的情况：
设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
缓存永不失效（不太推荐，实用性太差）。
设置二级缓存。
缓存雪崩和缓存击穿有什么区别？
缓存雪崩和缓存击穿比较像，但缓存雪崩导致的原因是缓存中的大量或者所有数据失效，缓存击穿导致的原因主要是某个热点数据不存在与缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）
Redis的主从复制，哨兵
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader)，后者称为从节点(slave/follower)。
数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
Master以写为主，Slave 以读为主。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点。
且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点
主从复制的作用主要包括：
1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。
3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
4、高可用（集群）基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。
主从复制，读写分离！ 80% 的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！ 一主二从！
只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，因为在真实的项目中不可能单机使用Redis！
自动选举老大的模式
主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。
谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
Redis实现分布式锁。
基于单个redis节点实现的分布式锁
因为redis是单线程程序，可以天然的保证线程安全，只要我们的命令是单条命令，就可以保证操作的安全性，而redis中给我们提供了setnx key value命令，setnx命令的作用就是当我们的redis中没有这个key的键值队时，就会创建这个键值队的值，如果已经有了这个key就不作操作；所以我们可以使用setnx命令来实现我们的分布式加锁操作
基于多个redis节点实现分布式锁
Redlock的基本思路就是：让客户端分别和多个redis实例依次进行加锁操作，如果客户端能够获取半数以上的服务端的加锁成功操作，那么就认为客户端获取了分布式锁其加锁步骤可以分为三个步骤：
客户端获取当前时间
客户端完成和所有实例的加锁操作后，客户端需要进行计算整个加锁的总耗时时间。
加锁的总耗时小于锁的过期时间
Redis事务
Redis 可以通过 MULTI，EXEC，DISCARD 和 WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能
Redis 事务在运行错误的情况下，除了执行过程中出现错误的命令外，其他命令都能正常执行。并且，Redis 是不支持回滚（roll back）操作的。因此，Redis 事务其实是不满足原子性的（而且不满足持久性）