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1. Redis 的特点及与 Memcached 的区别 

• 特点：

  • 基于内存的键值数据库，支持持久化（RDB/AOF）。

  • 单线程模型，通过 IO 多路复用实现高并发。

  • 支持多种数据结构：字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。

  • 提供事务、发布订阅、Lua 脚本等功能。

• 与 Memcached 区别：

  • 数据持久化：Redis 支持数据落盘，Memcached 纯内存。

  • 数据类型：Memcached 仅支持字符串，Redis 支持复杂数据结构。

  • 内存管理：Redis 采用虚拟内存机制，Memcached 使用预分配内存池。

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2. Redis 的持久化机制（RDB vs AOF） 

• RDB（快照）：

  • 定时生成内存快照（dump.rdb），恢复速度快。

  • 缺点：可能丢失最后一次快照后的数据。

  • 触发方式：SAVE（阻塞）/ BGSAVE（后台异步）。

• AOF（追加日志）：

  • 记录所有写操作命令（appendonly.aof），数据安全性高。

  • 支持三种同步策略：always（每次写同步）、everysec（每秒同步，默认）、no（由系统决定）。

  • 缺点：文件体积大，恢复速度慢。

• 混合持久化（Redis 4.0+）：

  • 结合 RDB 和 AOF，重启时先加载 RDB 快照，再重放 AOF 增量命令。

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3. Redis 的内存淘汰策略 

Redis 提供 6 种策略，通过 maxmemory-policy 配置：

1. volatile-lru：从已设置过期的数据中淘汰最近最少使用的。

2. volatile-ttl：淘汰即将过期的数据。

3. volatile-random：随机淘汰已过期的数据。

4. allkeys-lru：全局淘汰最近最少使用的数据（推荐）。

5. allkeys-random：全局随机淘汰。

6. noeviction：禁止淘汰，新写入操作报错。

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4. Redis 事务与 CAS 乐观锁 

• 事务流程：

  • MULTI 开启事务 → 命令入队 → EXEC 执行或 DISCARD 取消。

  • 事务中的命令按顺序执行，但不保证原子性（单条命令失败不影响后续执行）。

• CAS 实现：

  • 使用 WATCH 监控键，若事务执行前键被修改，则事务回滚。

  • 示例：

    WATCH key
    val = GET key
    val = val + 1
    MULTI
    SET key val
    EXEC

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5. Redis 单线程模型为何高效 

• 核心原因：

  • 纯内存操作，无磁盘 I/O 瓶颈。

  • 基于 Reactor 模式的非阻塞 IO 多路复用（epoll/kqueue）。

  • 单线程避免多线程上下文切换和竞争问题。

  • C 语言实现，底层优化充分。

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6. 缓存穿透、击穿、雪崩的解决方案 

• 穿透（查询不存在的数据）：

  • 布隆过滤器拦截非法请求。

  • 缓存空值并设置短过期时间。

• 击穿（热点 key 失效后高并发访问数据库）：

  • 使用互斥锁（如 Redis 的 SETNX），保证单线程重建缓存。

• 雪崩（大量 key 同时过期）：

  • 分散过期时间（如基础时间 + 随机偏移）。

  • 永不过期策略 + 异步更新。

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7. Redis 分布式锁的实现 

• 核心命令：

  SET lock_key unique_value NX EX 30  # 原子性加锁并设置超时

• 注意事项：

  • 锁需设置超时时间，防止死锁。

  • 释放锁时需验证值（避免误删其他线程的锁）。

  • 可结合 Redlock 算法实现多节点锁。

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8. Redis 集群方案 

1. 主从复制：

   • 主节点（Master）写，从节点（Slave）读，支持数据同步。

   • 缺点：主节点单点故障。

2. 哨兵模式（Sentinel）：

   • 监控主从节点，自动故障转移。

3. Cluster 模式：

   • 数据分片（16384 个哈希槽），支持水平扩展。

   • 节点间通过 Gossip 协议通信，自动故障恢复。

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9. Redis 的 Pipeline 与 Pub/Sub 

• Pipeline：

  • 将多个命令打包发送，减少网络往返时间（RTT），提升吞吐量。

  • 适用场景：批量操作（如批量写入数据）。

• Pub/Sub：

  • 发布订阅模式，支持消息广播。

  • 缺点：消息不持久化，消费者离线时消息丢失。

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10. Redis 性能优化建议 

• 内存优化：

  • 使用 ziplist、intset 等紧凑数据结构。

  • 避免存储大 Key（如单个 Value 超过 1MB）。

• 持久化配置：

  • 主节点关闭 RDB/AOF，从节点开启 AOF。

• 集群部署：

  • 分片避免数据倾斜，分散热点 Key。