你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。有三个选项：

1 appendfsync always：每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ，非常慢，也非常安全。

2 appendfsync everysec：每秒 fsync 一次，足够快，并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。

3 appendfsync no：从不 fsync ，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

Redis还可以在后台对AOF文件进行重写，使AOF文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小，。

Redis还可以同时使用RDB和AOF持久化。在这种情况下，当Redis重启时，他会优先使用AOF文件来还原数据集，因为AOF文件保存的数据集通常比RDB文件所保存的数据集更完整。

五：为什么要用Redis/为什么要用缓存

主要从高性能和高并发这两个角度来看待问题

高性能：

假如用户第一次访问数据库中的某些数据，这个过程时比较慢的，因为使用硬盘上直接读取的。将该用户访问的数据存储在缓存中，这样下次再次访问这些数据的时候，就可以直接去缓存中拿了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度特别快。如果数据库中的数据改变后，同步改变缓存中相对应得数据即可。

高并发：

直接操作缓存所能承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户中的一部分请求会直接到缓存中，而不是数据库。

六：为什么Redis这么快

（1）完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O(1)；

（2）数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的

（3）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

（4）使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO

七：Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求

String

常用命令 ：set/get/decr/incr/mget等；

应用场景 ：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；

实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

List

常用命令 ：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；

应用场景 ：Redis list的应用场景 非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现；

实现方式：Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

Set

常用命令 ：sadd/spop/smembers/sunion等；

应用场景 ：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的；

实现方式：set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

Sorted Set

常用命令 ：zadd/zrange/zrem/zcard等；

应用场景 ：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

实现方式：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

Hash

常用命令 ：hget/hset/hgetall等

应用场景 ：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；

实现方式：Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。如图所示，Key是用户ID, value是一个Map。这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field)，也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。当前HashMap的实现有两种方式：当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时redisObject的encoding字段为int。

八：Redis的过期键和删除策略

我们都知道，Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种

（1）定时过期：每个过期时间的Key都需要一个定时器，到过期期间就会立即清楚。该策略可以立即清楚过期的key，对内存很友好；但是会占用大量CPU去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

（2）惰性过期：只有当访问一个key时，才会去判断这个Key是否已经过期，过期则清除；该策略可以最大化的节省CPU资源，但对内存十分不友好，极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存

（3）定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

九：MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

Redis内存数据集大小上升到一定大小时，就会实施数据淘汰策略

十：Redis的内存淘汰策略有哪些

全局的键空间选择性移

no-eviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

allkeys-lru：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：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。

设置过期时间的键空间选择性移除

volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。

volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。

volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除将要过期的key，ttl的值越大优先被移除。

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。

十一：Redis到底是不是单线程的

Redis是单线程的；通常说的单线程，主要是指Redis对外提供的键值存储服务的主要流程是单线程，也就是网络I/O和数据读写是由单个线程来完成的。

除此之外Redis的其他功能，例如持久化，异步删除，集群数据同步等，是由额外线程来执行的。

因此，严格来说Redis并不是全面单线程。

十二：Redis I/O多路复用

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。

I/O 多路复用其实是在单个线程中通过记录跟踪每一个sock（I/O流）的状态来管理多个I/O流。

（1）select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现

之所以有这三个鬼存在，其实是他们出现是有先后顺序的。

I/O多路复用这个概念被提出来以后， select是第一个实现 (1983 左右在BSD里面实现的)。

一、select 被实现以后，很快就暴露出了很多问题。

select 会修改传入的参数数组，这个对于一个需要调用很多次的函数，是非常不友好的。
select 如果任何一个sock(I/O stream)出现了数据，select 仅仅会返回，但是并不会告诉你是那个sock上有数据，于是你只能自己一个一个的找，10几个sock可能还好，要是几万的sock每次都找一遍，这个无谓的开销就颇有海天盛筵的豪气了。
select 只能监视1024个链接，这个跟草榴没啥关系哦，linux 定义在头文件中的，参见FD_SETSIZE。
select 不是线程安全的

二、于是14年以后(1997年）一帮人又实现了poll, poll 修复了select的很多问题，比如

poll 去掉了1024个链接的限制，于是要多少链接呢，主人你开心就好。
poll 从设计上来说，不再修改传入数组

但是poll仍然不是线程安全的，这就意味着，不管服务器有多强悍，你也只能在一个线程里面处理一组I/O流。你当然可以那多进程来配合了，不过然后你就有了多进程的各种问题。

于是5年以后, 在2002, 大神 Davide Libenzi 实现了epoll.

三、epoll 可以说是I/O 多路复用最新的一个实现，epoll 修复了poll 和select绝大部分问题, 比如：

epoll 现在是线程安全的。
epoll 现在不仅告诉你sock组里面数据，还会告诉你具体哪个sock有数据，你不用自己去找了。

可是epoll 有个致命的缺点，只有linux支持。

虽然上述方式允许单线程内处理多个IO请求，但是每个IO请求的过程还是阻塞的（在select函数上阻塞），平均时间甚至比同步阻塞IO模型还要长。如果用户线程只注册自己感兴趣的socket或者IO请求，然后去做自己的事情，等到数据到来时再进行处理，则可以提高CPU的利用率。

IO多路复用模型使用了Reactor设计模式实现了这一机制。

（2）IO多路复用(Reactor)

通过Reactor的方式，可以将用户线程轮询IO操作状态的工作统一交给handle_events事件循环进行处理。用户线程注册事件处理器之后可以继续执行做其他的工作（异步），而Reactor线程负责调用内核的select函数检查socket状态。当有socket被激活时，则通知相应的用户线程（或执行用户线程的回调函数），执行handle_event进行数据读取、处理的工作。由于select函数是阻塞的，因此多路IO复用模型也被称为异步阻塞IO模型。

注意，这里的所说的阻塞是指select函数执行时线程被阻塞，而不是指socket。一般在使用IO多路复用模型时，socket都是设置为NONBLOCK的，不过这并不会产生影响，因为用户发起IO请求时，数据已经到达了，用户线程一定不会被阻塞。

十三：Redis事务相关的命令

Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的 Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

（1）redis不支持回滚：““Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”

（2）如果一个事务的命令出现错误，那么所有的命令都不会再执行

（3）如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行

WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。
MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。当操作被打断时，返回空值 nil 。通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务，并且客户端会从事务状态中退出。
UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。

十四：事务与Redis

Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性，其他特性是不支持的。当服务器运行在AOF持久化模式下，并且appendfsync选项的值为always时，事务也具有耐久性。

Redis事务支持隔离性吗

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。

Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗

Redis中单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。

Redis事务其他实现

基于Lua脚本，Redis可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行，其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完

基于中间标记变量，通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成，读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现，比较繁琐

十五：Redis主从复制

如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个PSYNC 命令给master请求复制数据。

master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。

当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。

然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。

当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

数据部分复制

当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。

master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的 slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master 继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标 offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。

十六：Redis哨兵模式

有以下功能：

（1）集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。

（2）消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。

（3）配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

（4）哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了。

哨兵的核心知识

（1）哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。

（2）哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。

（3）对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。

十七：redis缓存穿透

理解

重在穿透吧，也就是访问透过redis直接经过mysql，通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。

解决方案

可以将查到的null设成该key的缓存对象。
当然，也可以根据明显错误的key在逻辑层就就行验证。
同时，你也可以分析用户行为，是否为故意请求或者爬虫、攻击者。针对用户访问做限制。
其他等等，比如采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

十八：redis缓存雪崩

是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

通常的解决方案是将key的过期时间后面加上一个随机数，让key均匀的失效。
考虑用队列或者锁让程序执行在压力范围之内，当然这种方案可能会影响并发量。
热点数据可以考虑不失效

十九：缓存击穿

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，好像蛮力击穿一样。

击穿和穿透不同，穿透的意思是想法绕过redis去使得数据库崩掉。而击穿你可以理解为正面刚击穿,这种通常为大量并发对一个key进行大规模的读写操作。这个key在缓存失效期间大量请求数据库，对数据库造成太大压力使得数据库崩掉。就比如在秒杀场景下10000块钱的mac和100块的mac这个100块的那个订单肯定会被抢到爆，不断的请求(当然具体秒杀有自己处理方式这里只是举个例子)。所以缓存击穿就是针对某个常用key大量请求导致数据库崩溃。

解决方法

可以使用互斥锁避免大量请求同时落到db。
可以将缓存设置永不过期(适合部分情况)

二十：Redis分片

redis的主从复制和哨兵可以解决高并发，高可用读的问题，但是还有两个没有解决

（1）高并发写

（2）海量数据存储

但是redis的分片可以解决以上问题

二十一：Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？

可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的，所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。

二十二：Redis分区有什么缺点？

（1）涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。
同时操作多个key,则不能使用Redis事务.
（2）分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集
（3）当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。
（4）分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点，能做到最大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

二十三：如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

二十四：分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？

既然Redis是如此的轻量（单实例只使用1M内存），为防止以后的扩容，最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。

一开始就多设置几个Redis实例，例如32或者64个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。一旦你添加了另一台服务器，你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。

二十五：如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

1.先写缓存，再写数据库

先写缓存，当我们写入缓存成功的时候，突然网络出现异常，导致写数据库失败，这时候数据库没有新的数据，缓存有新的数据，此时缓存中的数据就变成了脏数据

2.先写数据库，再写缓存

如果先更新缓存成功，但是数据库更新失败，则肯定会造成数据不一致

3.先删缓存，再更新数据库

假设在高并发的场景中，同一个用户的同一条数据，有一个读数据请求c，还有另一个写数据请求d（一个更新操作），同时请求到业务系统。如下图所示：

在这里插入图片描述

上图流程如下：

1.请求d先过来，把缓存删除了。但由于网络原因，卡顿了一下，还没来得及写数据库。
2.这时请求c过来了，先查缓存发现没数据，再查数据库，有数据，但是旧值。
3.请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
4.此时，请求d卡顿结束，把新值写入数据库。
在这个过程当中，请求d的新值并没有被请求c写入缓存，同样会导致缓存和数据库的数据不一致的情况。

解决方法：

缓存双删

针对上面这种场景有一种很简单的处理办法，思路很简单：
当d请求写入成功之后，我们在将缓存重删一次。

在这里插入图片描述

这就是我们所说的缓存双删，即：

即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。

该方案有个非常关键的地方是：第二次删除缓存，并非立马就删，而是要在一定的时间间隔之后。

有了缓存删除方案之后，我们在回顾一下高并发下的场景问题：

1.请求d先过来，把缓存删除了。但由于网络原因，卡顿了一下，还没来得及写数据库。
2.这时请求c过来了，先查缓存发现没数据，再查数据库，有数据，但是旧值。
3.请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
4.此时，请求d卡顿结束，把新值写入数据库。
5.一段时间之后，比如：500ms，请求d将缓存删除。

这样看确实解决了缓存不一致的问题，但是为什么我们非得等一会在删除缓存呢？
请求d卡顿结束，把新值写入数据库后，请求c将数据库中的旧值，更新到缓存中。
此时，如果请求d删除太快，在请求c将数据库中的旧值更新到缓存之前，就已经把缓存删除了，这次删除就没任何意义。我们必须要搞清楚，我们之所以要再删除一次缓存的原因是因为c请求导致缓存中更新了数据库中旧值，我们需要把这个旧值删除掉，所以必须要在请求c更新缓存之后，再删除缓存，才能把旧值及时删除了，删除删除太快，可能后面。

现在解决了一个问题之后，又遇到一个问题：如果第二次删除缓存时，删除失败了该怎么办呢？

4.先跟新数据库，后删除缓存

这一种情况也会出现问题，比如更新数据库成功了，但是在删除缓存的阶段出错了没有删除成功，那么此时再读取缓存的时候每次都是错误的数据了。

在这里插入图片描述

此时解决方案就是利用消息队列进行删除的补偿。具体的业务逻辑用语言描述如下：

请求 A 先对数据库进行更新操作
在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错，删除失败
此时将Redis 的 key 作为消息体发送到消息队列中
系统接收到消息队列发送的消息后再次对 Redis 进行删除操作
但是这个方案会有一个缺点就是会对业务代码造成大量的侵入，深深的耦合在一起，所以这时会有一个优化的方案，我们知道对 Mysql 数据库更新操作后再 binlog 日志中我们都能够找到相应的操作，那么我们可以订阅 Mysql 数据库的 binlog 日志对缓存进行操作。

在这里插入图片描述

二十六：redis的大key有什么影响

（1）客户端超时阻塞：因为redis命令是单线程处理的，操作大Key的时候比较耗时，就会阻塞redis，从客户端这个视角来看，就是很久很久没响应

（2）引发网络阻塞：获取 bigkey 时，传输的数据量比较大，会增加带宽的压力

（3）内存分布不均匀：集群模型在slot分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜的情况

（1）持久化影响

首先，我们要知道redis提供了三种AOF日志回写硬盘的策略，分别是

always：每写入AOF文件数据后，就会执行fysnc（）函数
Everysec：创建一个异步策略，每秒执行一次fsync（) 函数
No策略：永不执行fsync（）函数

如果使用的是Always策略，如果写入的是一个大Key，那么主线在执行fynsc（）函数的时候，阻塞的时间就会比较长，因为当写入的数据很大的时候，那么数据同步到这个硬盘还是很耗时的

当使用Everysec策略的时候，由于是异步执行fsync（）函数，所以大key对持久化没用影响

当使用No策略的时候，永不执行fsync（）函数，所以大Key持久化过程不影响主线

AOF的重写机制和RDB快照（besave命令）的过程，都会通过一个fork（）函数创建一个子进程来处理任务，有两个阶段会导致阻塞

创建子进程途中，由于要复制父进程的页表等数据结构，阻塞的时间跟页表的大小有关，页表越大，阻塞时间越长
创建完子进程后，如果父进程修改了共享数据中的大Key，就会发生写时复制，这个期间会拷贝物理内存，如果物理内存越大，那么阻塞的时间自然越长

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八股文---＞Redis_redis八股文

一：关系型数据库和非关系型数据库区别

二：什么是Redis

三：Redis的优缺点

四：Redis支持事务持久化--- RDB 和 AOF

五：为什么要用Redis/为什么要用缓存

六：为什么Redis这么快

七：Redis有哪些数据类型

String

List

Set

Sorted Set

Hash

八：Redis的过期键和删除策略

九：MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何 保证redis中的数据都是热点数据

十：Redis的内存淘汰策略有哪些

全局的键空间选择性移

设置过期时间的键空间选择性移除

十一：Redis到底是不是单线程的

十二：Redis I/O多路复用

（1）select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现

（2）IO多路复用(Reactor)

十三：Redis事务相关的命令

十四：事务与Redis

十五：Redis主从复制

十六：Redis哨兵模式

十七：redis缓存穿透

十八：redis缓存雪崩

十九：缓存击穿

二十：Redis分片

二十一：Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？

二十二：Redis分区有什么缺点？

二十三：如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

二十四：分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？

二十五：如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

1.先写缓存，再写数据库

2.先写数据库，再写缓存

3.先删缓存，再更新数据库

缓存双删

4.先跟新数据库，后删除缓存

二十六：redis的大key有什么影响

九：MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据