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一、Redis 是什么？为什么我们需要它？

Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的内存型键值对数据库。
通俗地讲，它就像一个超快的、放在内存中的超级字典，你可以用它来存数据、查数据，而且快得飞起。

但比一般的键值对，比如 HashMap 强大的多，Redis 中的 value 支持 string、hash、 list、set、zset、Bitmaps、 HyperLogLog、GEO等多种数据结构。

而且因为 Redis 的所有数据都存放在内存当中，所以它的读写性能非常出色。

不仅如此，Redis 还可以将内存数据持久化到硬盘上，这样在发生类似断电或者机器故障的时候，内存中的数据并不会“丢失”。

除此之外，Redis 还提供了键过期、发布订阅、事务、流水线、Lua 脚本等附加功能，是互联网技术领域中使用最广泛的缓存中间件。

Redis 和 MySQL 的区别？

• Redis：数据存储在内存中的 NoSQL（内存数据库），读写性能非常好，适合 高并发、缓存、排行榜。
• MySQL：数据存储在硬盘中的 SQL (关系型数据库)，适合 事务、复杂查询、持久化存储。

🌰 类比理解

如果我们把传统数据库比作一个大仓库，数据存硬盘，查找、读写速度较慢；
那 Redis 就像是老板桌上随手翻的便签纸，写上就能随时翻，速度非常快。

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二、Redis 能做什么？真实业务场景举例

典型场景	用途
用户登录验证	保存用户 token、session，实现快速认证验证
秒杀系统	控制库存、限流防刷，减少数据库压力
缓存热点数据	缓存用户信息、文章详情，减少数据库访问，提高访问速度
实时排行榜	使用 ZSet 实现积分排行、浏览量排行等
消息队列	使用 List 实现简单队列，异步处理任务（如下单、发短信）
分布式锁	保证多个服务节点之间互斥执行操作
限流器	基于时间窗口或令牌桶算法，控制接口访问频率

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三、Redis 支持的数据结构（核心）

Redis 有五种基本数据类型，这五种数据类型分别是：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、sorted set（有序集合，也叫 zset）。

简单介绍下 string？

字符串是最基础的数据类型，key 是一个字符串，不用多说，value 可以是：

• 字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如 JSON、XML））
• 数字 （整数、浮点数）
• 甚至是二进制（图片、音频、视频），但最大不能超过 512MB。

字符串主要有以下几个典型的使用场景：

• 缓存功能
• 计数
• 共享 Session
• 限速

简单介绍下 hash？

键值对集合，key 是字符串，value 由多个字段（field）和对应值（value1）组成，相当于一个对象的属性列表。比如：user:1 作为 key，其中 name 和 age 是字段（field），对应值（value1）分别是 'pwzs' 和 18。

哈希主要有以下两个典型应用场景：

• 缓存用户信息
• 缓存对象

简单介绍下 list？

list 是一个简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

列表主要有以下两个使用场景：

• 消息队列
• 文章列表

简单介绍下 set？

Set 是一个无序集合，元素是唯一的，不允许重复。

简单介绍下 zset？

Zset 是有序集合，比 set 多了一个排序属性 score。

类型	简介	示例用途
String	最常用，字符串/数字都能存	缓存用户信息，token 值等
Hash	类似 Java 的 Map	缓存对象，如 user:1001 => {name:张三}
List	链表结构，可当队列使用	异步队列、消息列表等
Set	无序集合，不重复元素	标签集合、共同好友等
ZSet	有序集合（带权重分数）	排行榜、打分系统
Bitmap	位数组，可用于统计	统计活跃用户、签到状态等
HyperLogLog	近似去重统计（节省空间）	UV（独立访客）数量估算
Geo	地理坐标存储	附近的人、地图服务
Stream	日志流/消息队列结构	异步事件、实时日志处理等

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四、为什么 Redis 这么快？

1. 内存存储：所有数据存储在内存中，使得数据的读写操作避开了磁盘 I/O，访问速度比磁盘快几个数量级。
2. 单线程模型：任何时刻只有一个命令在执行，避免了多线程加锁带来的开销，简化实现（但 I/O 非阻塞，效率高）。
3. 高效的数据结构：底层精心设计的结构如 ziplist、skiplist、Hash、List 等。
4. I/O 多路复用：基于 Linux 的 select/epoll 机制。该机制允许内核中同时存在多个监听套接字和已连接套接字，内核会一直监听这些套接字上的连接请求或者数据请求，一旦有请求到达，就会交给 Redis 处理，就实现了所谓的 Redis 单个线程处理多个 IO 读写的请求。
   

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五、Redis 的核心机制与原理

1. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

问题	含义	解决方案
缓存穿透	请求的数据不存在于缓存和数据库	缓存空值、使用布隆过滤器
缓存击穿	热点 key 失效瞬间，大量请求涌入数据库	设置互斥锁（互斥更新）、提前更新缓存
缓存雪崩	大量 key 同时过期，数据库被打爆	设置不同过期时间、引入限流、预热机制等

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2. Redis 的持久化机制

类型	描述	优点	缺点
RDB	快照保存（定时保存数据快照）	启动快、恢复快	数据可能丢失（非实时）
AOF	日志追加（每次写操作都记录）	更高可靠性，可追加回放	文件大、恢复慢
混合持久化	RDB + AOF 合并	综合两者优点	复杂度高，需合理配置

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3. Redis 线程模型（为什么用单线程还能高性能）

• Redis 使用单线程处理命令请求，避免加锁。
• 通过 I/O 多路复用（epoll），能同时监听多个客户端连接。
• 耗时任务如 RDB/AOF 会另起子线程处理，不影响主线程性能。

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六、Redis 与数据库一致性问题

• 场景：更新数据库后再更新 Redis，如果 Redis 更新失败，数据就不一致。
• 常见策略：
  1. 延迟双删策略：
     • 删除缓存 → 更新数据库 → 延迟一段时间再次删缓存。
  2. 消息队列保障一致性：
     • 写数据库同时发送消息，由订阅服务异步更新缓存。
  3. 先更新数据库，再删除缓存（简单易行，但有窗口期风险）

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七、面试陷阱与思路整理

面试问题	建议回答要点
Redis 为什么用单线程还很快？	内存 + 非阻塞 I/O + 避免上下文切换
缓存与数据库如何保持一致？	延迟双删、消息队列、最终一致性等策略
Redis 能做分布式锁吗？如何实现？	setnx + expire 实现互斥锁，RedLock 多实例增强稳定性
Redis 持久化机制有几种？区别？	RDB 快速恢复，AOF 实时性高，混合持久化性能兼顾

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八、Redis 学习脉络图（Mermaid）

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九、总结一句话

Redis 就像一位放在你身边、反应飞快的“记事小助手”，能极大地加速系统处理效率，但也需要你合理使用、考虑一致性问题和扩展性，否则“聪明反被聪明误”。