详细：https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/77929579

Redis支持哪几种数据结构

String字符串：

格式: set key value

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

Hash（哈希）

格式: hmset name  key1 value1 key2 value2

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

List（列表）

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

格式: lpush  name  value

在 key 对应 list 的头部添加字符串元素

格式: rpush  name  value

在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素

格式: lrem name  index

key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素

格式: llen name

返回 key 对应 list 的长度

Set（集合）

格式: sadd  name  value

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

zset(sorted set：有序集合)

格式: zadd  name score value

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

Redis单进程单线程的Redis如何能够高并发？线程模型。

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9411558.html

1、基本原理
采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗）
（1）为什么不采用多进程或多线程处理？

多线程处理可能涉及到锁
多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU

（2）单线程处理的缺点？

无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善

2、Redis不存在线程安全问题？
Redis采用了线程封闭的方式，把任务封闭在一个线程，自然避免了线程安全问题，不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说，依然需要锁，而且有可能是分布式锁

3、什么是多路I/O复用（Epoll）
（1） 网络IO都是通过Socket实现，Server在某一个端口持续监听，客户端通过Socket（IP+Port）与服务器建立连接（ServerSocket.accept），成功建立连接之后，就可以使用Socket中封装的InputStream和OutputStream进行IO交互了。针对每个客户端，Server都会创建一个新线程专门用于处理
（2） 默认情况下，网络IO是阻塞模式，即服务器线程在数据到来之前处于【阻塞】状态，等到数据到达，会自动唤醒服务器线程，着手进行处理。阻塞模式下，一个线程只能处理一个流的IO事件
（3） 为了提升服务器线程处理效率，有以下三种思路

（1）非阻塞【忙轮询】：采用死循环方式轮询每一个流，如果有IO事件就处理，这样可以使得一个线程可以处理多个流，但是效率不高，容易导致CPU空转（2）Select代理（无差别轮询）：可以观察多个流的IO事件，如果所有流都没有IO事件，则将线程进入阻塞状态，如果有一个或多个发生了IO事件，则唤醒线程去处理。但是还是得遍历所有的流，才能找出哪些流需要处理。如果流个数为N，则时间复杂度为O（N）（3）Epoll代理：Select代理有一个缺点，线程在被唤醒后轮询所有的Stream，还是存在无效操作。 Epoll会哪个流发生了怎样的I/O事件通知处理线程，因此对这些流的操作都是有意义的，复杂度降低到了O(1)

4、其它开源软件采用的模型

Nginx：多进程单线程模型
Memcached：单进程多线程模型

如何保证Redis的高并发和高可用？redis的主从复制原理能介绍一下么？redis的哨兵原理能介绍一下么？

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9411589.html

Redis如何实现分布式锁？

jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：

  • 第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

  • 第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

  • 第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；

  • 第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。

  • 第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/8003838.html

Redis分布式锁操作的原子性，Redis内部是如何实现的？

Redis 内部结构

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88389962

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88528886

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88549797

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88569539

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88636509

Redis 使用场景

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/77608677

Redis持久化方式以及原理？各自优缺点？

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9412226.html

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 提供了两种持久化方式:RDB（默认） 和AOF

RDB：

rdb是Redis DataBase缩写

功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数

AOF:

Aof是Append-only file缩写

每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作

aof写入保存：

WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件

SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

存储结构:

内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。

比较：

1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。

2、aof比rdb更安全也更大

3、rdb性能比aof好

4、如果两个都配了优先加载AOF

Redis 集群方案与实现

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9412307.html

1.codis。

目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

2.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

Redis 为什么是单线程的？

Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。

Redis为什么这么快？

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；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：

（1）多路 I/O 复用模型

多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。

这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。

采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/89644217

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9412329.html

使用缓存的合理性问题

https://blog.csdn.net/diyhzp/article/details/54892358

  • 热点数据，缓存才有价值
  • 频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存
  • 数据不一致性
  • 缓存更新机制
  • 缓存可用性
  • 缓存服务降级
  • 缓存预热
  • 缓存穿透

Redis常见的回收策略;定期删除+惰性删除是如何工作的?采用定期删除+惰性删除就没其他问题了?Redis的过期策略?为什么不用定时删除策略?

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9411582.html

  1. 删除到达时间的键对象。（定时删除，惰性删除）
  2. 内存使用达到maxmemory上限时触发内存溢出控制策略。

Redis的set的应用场合？

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。

Sets 集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Sets数据结构，可以存储一些集合性的数据，比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。

Redis高级特性了解吗？

https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8341951.html

Redis的pipeline有什么用处？

一般情况下，使用redis去put/get都是先拿到一个jedis实例，然后操作，然后释放连接；这种模式是
请求-响应，请求-响应.这种模式，下一次请求必须得等第一次请求响应回来之后才可以，因为redis是单线程的，按部就班，一步一步来。
而pipeline管道改变了这种请求模式，客户端可以一次发送多个命令，无须等待服务器的返回，
请求，请求，请求，响应，响应，响应.
这种模式这就大大减少了影响性能的关键因素-网络往返时间.重要说明: 使用管道发送命令时，服务器将被迫回复一个队列答复，占用很多内存。所以，如果你需要发送大量的命令，
最好是把他们按照合理数量分批次的处理，例如10K的命令，读回复，然后再发送另一个10k的命令，等等。这样速度几
乎是相同的，但是在回复这10k命令队列需要非常大量的内存用来组织返回数据内容。
Jedis jedis = poolFactory.getjedisResourcePool().getResource();
Pipeline pl = jedis.pipelined();
Pipeline 的特点：
1、Pipeline 实现的原理是队列，而队列的原理是时先进先出，这样就保证数据的顺序性
2、关于Pipeline 同步数据的问题
A）、Pipeline 有与redis形同的操作，但是在数据落盘的时候需要在执行的方法后添加sync()方法，如果insert时有多条数据，
在数据拼接完之后，在执行sync()方法，这样可以提高效率。
B）、如果在hget()时没有sync()时会报，没有在hget()同步数据
C）、如果在hset(),hdel(),hget()获取数据时都没有执行sync()方法，但是在最后执行了pl.close()方法，Pipeline 同样会执
行sync()方法，详细的代码如下：
Pipeline类下的close()方法中的clear(),有sync()方法，但是pipeline适合于什么样的场景使用呢？有些系统可能对可靠性要求很高，每次操作都需要立马知道这次操作是否成功，是否数据已经写进redis了，那这种场景就不适合。还有的系统，可能是批量的将数据写入redis，允许一定比例的写入失败，那么这种场景就可以使用了，比如10000条一
下进入redis，可能失败了2条无所谓，后期有补偿机制就行了，比如短信群发这种场景，如果一下群发10000条，按照
第一种模式去实现，那这个请求过来，要很久才能给客户端响应，这个延迟就太长了，如果客户端请求设置了超时时间
5秒，那肯定就抛出异常了，而且本身群发短信要求实时性也没那么高，这时候用pipeline最好了。

Redis集群宕机如何处理，怎么样进行数据的迁移；

redis集群是有很多个redis一起工作，那么就需要这个集群不是那么容易挂掉，所以呢，理论上就应该给集群中的每个节点至少一个备用的redis服务。这个备用的redis称为从节点（slave）。

1、集群是如何判断是否有某个节点挂掉

　　首先要说的是，每一个节点都存有这个集群所有主节点以及从节点的信息。它们之间通过互相的ping-pong判断是否节点可以连接上。如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没有回应，集群就认为这个节点宕机了，然后去连接它的备用节点。

2、集群进入fail状态的必要条件

A、某个主节点和所有从节点全部挂掉，我们集群就进入faill状态。

B、如果集群超过半数以上master挂掉，无论是否有slave，集群进入fail状态.

C、如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态

3、redis的投票机制

具体原理如下图所示：

　　　　

投票过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超时(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉。

选举的依据依次是：网络连接正常->5秒内回复过INFO命令->10*down-after-milliseconds内与主连接过的->从服务器优先级->复制偏移量->运行id较小的。选出之后通过slaveif no ont将该从服务器升为新主服务器。

通过slaveof ip port命令让其他从服务器复制该信主服务器。

最后当旧主重新连接后将其变为新主的从服务器。注意如果客户端与旧主服务器分隔在一起，写入的数据在恢复后由于旧主会复制新主的数据会造成数据丢失。

4、集群中的主从复制
      集群中的每个节点都有1个至N个复制品，其中一个为主节点，其余的为从节点，如果主节点下线了，集群就会把这个主节点的一个从节点设置为新的主节点继续工作，这样集群就不会因为一个主节点的下线而无法正常工作。
注意：
1、如果某一个主节点和他所有的从节点都下线的话，redis集群就会停止工作了。redis集群不保证数据的强一致性，在特定的情况下，redis集群会丢失已经被执行过的写命令。
2、使用异步复制（asynchronous replication）是redis 集群可能会丢失写命令的其中一个原因，有时候由于网络原因，如果网络断开时间太长，redis集群就会启用新的主节点，之前发给主节点的数据就会丢失。

Redis原子操作怎么用比较好；

因为Redis是单线程的;线程，是操作系统最小的执行单元，在单线程程序中，任务一个一个地做，必须做完一个任务后，才会去做另一个任务。

Redis过期策略是怎么实现的呢？

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88841420

Redis插槽的分配

key的有效部分使用CRC16算法计算出哈希值，再将哈希值对16384取余，得到插槽值;

Redis主从是怎么选取的

一种是主动切换，另一种是使用sentinel自动方式;

Redis复制的过程;

https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5685332.html

Redis队列应用场景；

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/87974546

Redis渐进式rehash过程？

http://redisbook.com/preview/dict/incremental_rehashing.html

redis底层框架  模型

Redis跳跃表的问题；

https://blog.csdn.net/w372426096/article/details/88569539

用hashmap实现redis有什么问题

死锁，死循环，可用ConcurrentHashmap

什么是一致性哈希算法？什么是哈希槽？

这两个问题篇幅过长 网上找了两个解锁的不错的文章

https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html

https://blog.csdn.net/z15732621582/article/details/79121213

Redis常用命令？

Keys pattern

*表示区配所有

以bit开头的

查看Exists  key是否存在

Set

设置 key 对应的值为 string 类型的 value。

setnx

设置 key 对应的值为 string 类型的 value。如果 key 已经存在，返回 0，nx 是 not exist 的意思。

删除某个key

第一次返回1 删除了 第二次返回0

Expire 设置过期时间（单位秒）

TTL查看剩下多少时间

返回负数则key失效，key不存在了

Setex

设置 key 对应的值为 string 类型的 value，并指定此键值对应的有效期。

Mset

一次设置多个 key 的值，成功返回 ok 表示所有的值都设置了，失败返回 0 表示没有任何值被设置。

Getset

设置 key 的值，并返回 key 的旧值。

Mget

一次获取多个 key 的值，如果对应 key 不存在，则对应返回 nil。

Incr

对 key 的值做加加操作,并返回新的值。注意 incr 一个不是 int 的 value 会返回错误，incr 一个不存在的 key，则设置 key 为 1

incrby

同 incr 类似，加指定值 ，key 不存在时候会设置 key，并认为原来的 value 是 0

Decr

对 key 的值做的是减减操作，decr 一个不存在 key，则设置 key 为-1

Decrby

同 decr，减指定值。

Append

给指定 key 的字符串值追加 value,返回新字符串值的长度。

Strlen

取指定 key 的 value 值的长度。

persist xxx(取消过期时间)

选择数据库（0-15库）

Select 0 //选择数据库

move age 1//把age 移动到1库

Randomkey随机返回一个key

Rename重命名

Type 返回数据类型

使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。

使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？能不能生产一次消费多次呢？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。

如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问redis如何实现延时队列？使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

redis常见性能问题和解决方案： 　

Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

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

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略）。

redis 提供 6种数据淘汰策略：

volatile-lru：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：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码，限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可，不用详细写出。

用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下：

#!/usr/bin/env python3
    import redis  
    import sys  
    import time  
     
    r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
    try:       
       id = sys.argv[1]
    except:      
       print(‘input argument error’)    
       sys.exit(0)  
    if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:      
       print(“you are forbidden logining”)
    else:       
       print(‘you are allowed to login’)    
       r.lpush(id, time.time())    
       # login_func()

一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

为什么redis需要把所有数据放到内存中?　

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。

如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。

对此有2种解决方法：

1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。

2.服务器角度，利用setnx实现锁。

注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。

问题描述：多客户端同时并发写一个key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了。或者是多客户端同时获取一个key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。

　　一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2.

　　首先使用分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作某个key

　　然后修改key的值时，要先判断这值的时间戳是否比缓存里的值的时间戳更靠后，如果是旧数据就不要更新了

redis事物的了解CAS(check-and-set 操作实现乐观锁 )?

和众多其它数据库一样，Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这四个命令是我们实现事务的基石。

相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生，即便如此，我们还是会简要的列出Redis中事务的实现特征：

在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间，Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。

和关系型数据库中的事务相比，在Redis事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。

我们可以通过MULTI命令开启一个事务，有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作，最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句。

在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。

当使用Append-Only模式时，Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃，如电源故障导致的宕机，那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘，而另外一部分数据却已经丢失。

Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示。

此时，我们就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。

WATCH命令和基于CAS的乐观锁：　

在Redis的事务中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务

执行失败。例如，我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增，如果要实现该功能，我们只能自行编写相应的代码。其伪码如下：

val = GET mykey
    val = val + 1
    SET mykey $val

以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的，因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码，那么就会出现多线程程序中经常出现的一种错误场景--竞态争用(race condition)。

比如，客户端A和B都在同一时刻读取了mykey的原有值，假设该值为10，此后两个客户端又均将该值加一后set回Redis服务器，这样就会导致mykey的结果为11，而不是我们认为的12。为了解决类似的问题，我们需要借助WATCH命令的帮助，见如下代码：

WATCH mykey
    val = GET mykey
    val = val + 1
    MULTI
    SET mykey $val
    EXEC

和此前代码不同的是，新代码在获取mykey的值之前先通过WATCH命令监控了该键，此后又将set命令包围在事务中，这样就可以有效的保证每个连接在执行EXEC之前，如果当前连接获取的mykey的值被其它连接的客户端修改，那么当前连接的EXEC命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就可以获悉val是否被重新设置成功。

数据存储的瓶颈是什么？MySQL的扩展性瓶颈？RDBMS vs NoSQL（关系型数据库与非关系型数据库比较）

https://www.jianshu.com/p/fd7b422d5f93

大数据时代，互联网的3V3高：

大数据时代的3V指：海量Volume，多样Variety，实时Velocity。

互联网需求的3高：高并发，高可扩，高性能。

NoSQL数据模型?

k-v；文档

生产环境中的redis是怎么部署的？

https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9412911.html

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    阿里大牛珍藏架构资料,点击链接免费获取 针对本文,博主最近在写<成神之路系列文章> ,分章分节介绍所有知识点.欢迎关注. 主要版本 更新时间 备注 v1.0 2015-08-01 首次发布 ...

  5. Java 工程师成神之路 | 2019正式版 1

    Java 工程师成神之路 | 2019正式版 基础篇 01 面向对象→ 什么是面向对象 面向对象.面向过程 面向对象的三大基本特征和五大基本原则 → 平台无关性 Java 如何实现的平台无关 JVM ...

  6. 阿里P8资深架构师耗时一年整理Java工程师成神之路

    1.基础篇 01:面向对象 → 什么是面向对象 面向对象.面向过程 面向对象的三大基本特征和五大基本原则 → 平台无关性 Java 如何实现的平台无关 JVM 还支持哪些语言(Kotlin.Groov ...

  7. （上）史上最全 Flink SQL 成神之路（全文 18 万字、138 个案例、42 张图）

    1.前言 看了那么多的技术文,你能明白作者想让你在读完文章后学到什么吗? 大数据羊说__的文章会让你明白 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助,让小伙伴萌能直观明白博主的心思 博主会以实际的 ...

  8. java工程师知识架构图图_阿里技术专家教你画架构图、Java 工程师成神之路 | 2019 年 2 月收藏排行...

    五一假期,头条君会推送 2019 年 1-4 月 开发者头条 上收藏最多的文章 点击链接或图片 即可阅读 喜欢请 分享到朋友圈 哦 Java 工程师成神之路(2019 正式版) 结构调整,更适合从入门 ...

  9. 我出书了，《逆天改命——程序员成神之路》开源，从业十年大厂技术专家的一百条人生建议，建议收藏

    大家好,我是启舰 我有本出版社约稿的书<逆天改命--程序员成神之路>,最终决定放弃出版社合作,开源给大家. 这本书集合了我从业十来年的经验结晶,希望能够帮到大家. 我在上学和工作期间,也总 ...

  10. 阿里巴巴开发手册最新版、码出高效、性能调优实战、成神之路

    清幽现云山, 虚静出内功 <阿里巴巴Java开发手册>是阿里内部Java工程师所遵循的开发规范,涵盖编程规约.单元测试规约.异常日志规约.MySQL规约.工程规约.安全规约等,这是近万名阿 ...

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