1.Redis的简介
- 高速内存数据库：Redis是一个存储在内存中的数据库，这意味着它的读写速度非常快，非常适合做缓存；
- 多种数据结构：字符串、哈希散列、列表、集合；
- 持久化选择：可以选择将数据定期存储到磁盘中，防止重启时数据丢失；
- 事务支持：可以将一组操作看成一个整体一起执行，确保了操作的完整性；
- 复制与集群：支持复制数据和集群部署，提高了数据的可用性和可扩展性；
- 发布/订阅：支持消息传递模式，适合用于构建实事应用；
- Lua脚本：支持编写Lua脚本，可在服务器上执行复杂操作；
- 自动检测恢复：具自动检测故障并恢复的能力，增强了系统的可靠性。
2.Redis和Mencache的共同点和区别？
共同点：
- 都是基于内存存储，都可作缓存；
- 都有过期策略
- 性能都高
区别：
- Redis支持数据类型丰富；Memcache只支持简单类型key，value的数据类型；
- Redis支持持久化；Memcache不支持
- Redis原生支持集群部署；Memcache不支持
- Redis支持发布/订阅，事务等；Memcache没有
3.为什么用Redis做Mysql?
由于Redis有高性能和高并发两个特性
高性能：
- 第一次访问mysql速度比较慢（硬盘读取）
- 将Rdeis的数据放入缓存，后续访问可直接从缓存中获取数据；
高并发：
- Redis的QPS（每秒处理完请求的次数）是Mysql的10倍；
- Redis单机可轻松突破10W，MySQL很难突破1W;
- Redis可轻松处理大量请输数据；从而减少数据库的压力
4.Redis支持的数据类型及应用场景
String:可对整体字符串或字符串的一部分并进行操作，对整数或浮点数进行自增或自减操作。 应用场景： 缓存对象、常规技术、分布式锁、共享session信息等。
List:可对链表的两端进行pop或push操作，读取单个或多个数据，根据值查找或删除数据。 应用场景：消息队列（两个问题：1.生产者需要实现全局唯一ID 2.不能以消费组的形式消费数据）
Hash:包含键值对无序哈希列表，包含数据的添加、获取、删除数据； 应用场景：缓存对象、购物车
Set集合：应用场景：聚合计算（交集、并集、差集），例如点赞、共同关注、抽奖活动等
Zset集合：zset是有序键值对，字符串成员与浮点数分数之间的有序映射，元素的排序与分数的大小有关，包含元素的添加，获取，删除操作以及与分值范围或成员获取数据； 应用场景：排序场景；例如：排行榜，姓名或电话排序等。
BitMap：二值状态键值， 应用场景：签到，用户登录状态，用户签到的总数等。
HyperLogLog: 应用于海量数据 应用场景：海量网页UV统计等。
GEO：获取地理位置信息 应用场景：滴滴打车
Stream:基于List的一些特性（自动生成全局唯一ID，支持消费组的形式消费数据）
5.五中常见redis数据类型
String 实现的底层原理：String的底层实质是SDS,SDS不仅可以保存文本文件，也可保存二进制文件；并对字符串长度的时间复杂度O（1）
List实现的底层原理：List基于链表结构和压缩列表
Hash实现的底层原理：Hash基于压缩列表和哈希表
Set实现的底层原理：Set基于哈希表和整数集合
ZSet实现的基层原理：Zset基于压缩列表和跳表
6.Redis6.0之前的单线程模式
客户端通过listen stocket连接到Redis;
Redis通过epoll多路复用机制多处理多客服端连接；
事件循环：
初始化时，创建一个epoll对象和监听套接字；
调用bind()绑定端口并调用listen(）监听套接字；
将监听套接字加入epoll并注册接口事件处理函数；
时间处理流程：
接受连接请求：调用accept()获取已连接的套接字---->注册读时间处理函数。
读取数据：调用read()获取客户端发送的数据----->解析命令------>执行命令------->添加到发送队列------>写入缓存等待发送。
发送数据:遍历发送队列-------->调用write()发送数据------>如果未发送完，则继续注册事件处理函数，等待epoll_wait()发现可写后在处理。
7.Redis采用单线程为什么这么快？
Redis的吞吐量可达到每秒10万次请求。
原因如下：
- Redis的大部分操作都在内存中完成的，并采用高效的数据结构；
- 单线程模式避免多线程之间的竞争和开销；
- 使用I/O多路复用机制处理大量客户端Scoket请求
8.Redis6.0之前为什么使用单线程？
因为单线程程序是无利用服务器的多核CPU的 ；
CPU并不是制约Redis的瓶颈所在；
可以通过在同一台服务器上运行多个redis实例来充分利用多核CPU
使用了单线程后，可维护性高；多线程模式虽然在某些方面表现优异，但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、甚至出现死锁、加锁、解锁
9.Redis6.0之后为什么引入多线程？
尽管Redis的主要工作一直是单线程来处理网络请求，，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis的性能瓶颈有时会出现在网络I/O的处理上；
为了提高网络I/O并行度，Redis6.0对于网络I/O采用多线程来处理；
Redis官方表示，Redis6.0版本引入的多线程I/O特性对性能提升至少是一倍以上；
默认情况下，I/O多线程只针对发送相应数据，并不会以多线程的方式处理请求。
10.Redis的持久化？
将当前数据进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单，关注点在数据（RDB）；
将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，关注点在数据的操作过程（AOF）
缓存预热：系统启动时，将缓存相关的数据提前加载到缓存系统中；
解决方案（限流、线程隔离（仓壁模式）、降级熔断（断路器）、超时处理）
缓存雪崩：同一时段大量缓存key失效，Redis服务宕机，大量请求到数据库
解决方案（集群、降级限流、多级缓存）
缓存击穿：一个高并发访问且重建复杂的key失效，无数请求瞬间到达数据库，造成高负载
解决方案（互斥锁、逻辑过期）
缓存穿透：当客户端请求数据访问缓存和数据都没有时，导致每次请求都需查询数据库，从而给数据库带来不必要压力
解决方案（缓存空对象、使用布隆过滤器）
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