心里忍不住暗骂，这叫啥问题，大家不都是用的这个嘛，但是你不能说出来。
认真回答道：帅气迷人的面试官您好，因为传统的关系型数据库如Mysql已经不能适用所有的场景了，比如秒杀的库存扣减，APP首页的访问流量高峰等等，都很容易把数据库打崩，所以引入了缓存中间件，目前市面上比较常用的缓存中间件有Redis和Memcached不过中和考虑了他们的优缺点，最后选择了Redis。
至于更细节的对比朋友们记得查阅Redis和Memcached的区别，比如两者的优缺点对比和各自的场景，后续我有时间也会写出来。
String、Hash、List、Set、SortedSet。
这里我相信99%的读者都能回答上来Redis的5个基本数据类型。如果回答不出来的小伙伴我们就要加油补课哟，大家知道五种类型最适合的场景更好。
但是，如果你是Redis中高级用户，而且你要在这次面试中突出你和其他候选人的不同，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
如果你还想加分，那你说还玩过Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，这个时候面试官得眼睛就开始发亮了，心想这个小伙子有点东西啊。
注：本人在面试回答到Redis相关的问题的时候，经常提到BloomFilter（布隆过滤器）这玩意的使用场景是真的多，而且用起来是真的香，原理也好理解，看一下文章就可以在面试官面前侃侃而谈了。
行吧，那我先从String说起。
String：
这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。
但是真实的开发环境中，很多仔可能会把很多比较复杂的结构也统一转成String去存储使用，比如有的仔他就喜欢把对象或者List转换为JSONString进行存储，拿出来再反序列话啥的。
我在这里就不讨论这样做的对错了，但是我还是希望大家能在最合适的场景使用最合适的数据结构，对象找不到最合适的但是类型可以选最合适的嘛，之后别人接手你的代码一看这么规范，诶这小伙子有点东西呀，看到你啥都是用的String，垃圾！
好了这些都是题外话了，道理还是希望大家记在心里，习惯成自然嘛，小习惯成就你。
String的实际应用场景比较广泛的有：
- 缓存功能：String字符串是最常用的数据类型，不仅仅是Redis，各个语言都是最基本类型，因此，利用Redis作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用Redis支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、以及降低后端数据库的压力。
- 计数器：许多系统都会使用Redis作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果可以按照特定的时间落地到数据库或者其它存储介质当中进行永久保存。
- 共享用户Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存Cookie，但是可以利用Redis将用户的Session集中管理，在这种模式只需要保证Redis的高可用，每次用户Session的更新和获取都可以快速完成。大大提高效率。
Hash：
这个是类似 Map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 Redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 Hash 里的某个字段。
但是这个的场景其实还是多少单一了一些，因为现在很多对象都是比较复杂的，比如你的商品对象可能里面就包含了很多属性，其中也有对象。我自己使用的场景用得不是那么多。
List：
List 是有序列表，这个还是可以玩儿出很多花样的。
比如可以通过 List 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。
比如可以通过 lrange 命令，读取某个闭区间内的元素，可以基于 List 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 Redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。
比如可以搞个简单的消息队列，从 List 头怼进去，从 List 屁股那里弄出来。
List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了，热点数据更不用说了。
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消息队列：Redis的链表结构，可以轻松实现阻塞队列，可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计。比如：数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据，多个数据消费者，可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据。
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文章列表或者数据分页展示的应用。
比如，我们常用的博客网站的文章列表，当用户量越来越多时，而且每一个用户都有自己的文章列表，而且当文章多时，都需要分页展示，这时可以考虑使用Redis的列表，列表不但有序同时还支持按照范围内获取元素，可以完美解决分页查询功能。大大提高查询效率。
Set：
Set 是无序集合，会自动去重的那种。
直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？得基于Redis进行全局的 Set 去重。
可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，我们可以把两个人的好友列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。
反正这些场景比较多，因为对比很快，操作也简单，两个查询一个Set搞定。
Sorted Set：
Sorted set 是排序的 Set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。
有序集合的使用场景与集合类似，但是set集合不是自动有序的，而Sorted set可以利用分数进行成员间的排序，而且是插入时就排序好。所以当你需要一个有序且不重复的集合列表时，就可以选择Sorted set数据结构作为选择方案。
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排行榜：有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。
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用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。
微博热搜榜，就是有个后面的热度值，前面就是名称
如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，Redis可能会出现短暂的卡顿现象。严重的话会出现缓存雪崩，我们一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
电商首页经常会使用定时任务刷新缓存，可能大量的数据失效时间都十分集中，如果失效时间一样，又刚好在失效的时间点大量用户涌入，就有可能造成缓存雪崩
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！
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
这个时候你要回答Redis关键的一个特性：Redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。
不过，增量式迭代命令也不是没有缺点的：举个例子， 使用 SMEMBERS 命令可以返回集合键当前包含的所有元素， 但是对于 SCAN 这类增量式迭代命令来说， 因为在对键进行增量式迭代的过程中， 键可能会被修改， 所以增量式迭代命令只能对被返回的元素提供有限的保证 。
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。
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。
使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现 1:N 的消息队列。
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RocketMQ等。
这一套连招下来，我估计现在你很想把面试官一棒打死（面试官自己都想打死自己了怎么问了这么多自己都不知道的），如果你手上有一根棒球棍的话，但是你很克制。平复一下激动的内心，然后神态自若的回答道：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。
到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。并且已经默默给了你A+，但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。
RDB做镜像全量持久化，AOF做增量持久化。因为RDB会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要AOF来配合使用。在redis实例重启时，会使用RDB持久化文件重新构建内存，再使用AOF重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。
这里很好理解，把RDB理解为一整个表全量的数据，AOF理解为每次操作的日志就好了，服务器重启的时候先把表的数据全部搞进去，但是他可能不完整，你再回放一下日志，数据不就完整了嘛。不过Redis本身的机制是 AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件；AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件；加载AOF/RDB文件城后，Redis启动成功；AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败并打印错误信息
取决于AOF日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。
你给出两个词汇就可以了，fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行RDB操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。
注：回答这个问题的时候，如果你还能说出AOF和RDB的优缺点，我觉得我是面试官在这个问题上我会给你点赞，两者其实区别还是很大的，而且涉及到Redis集群的数据同步问题等等。想了解的伙伴也可以留言，我会专门写一篇来介绍的。
可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。
Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将RDB文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将RDB镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。后续的增量数据通过AOF日志同步即可，有点类似数据库的binlog。
Redis Sentinal 着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。
Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。
嗯嗯这个问题我以前开发的时候遇到过，其实并发过程中确实会有这样的问题，比如下面这样的情况
系统A、B、C三个系统，分别去操作Redis的同一个Key，本来顺序是1，2，3是正常的，但是因为系统A网络突然抖动了一下，B，C在他前面操作了Redis，这样数据不就错了么。
就好比下单，支付，退款三个顺序你变了，你先退款，再下单，再支付，那流程就会失败，那数据不就乱了？你订单还没生成你却支付，退款了？明显走不通了，这在线上是很恐怖的事情。
我们可以找个管家帮我们管理好数据的嘛！
某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 Zookeeper 实现分布式锁。每个系统通过 Zookeeper 获取分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作某个 Key，别人都不允许读和写。
你要写入缓存的数据，都是从 MySQL 里查出来的，都得写入 MySQL 中，写入 MySQL 中的时候必须保存一个时间戳，从 MySQL 查出来的时候，时间戳也查出来。
每次要写之前，先判断一下当前这个 Value 的时间戳是否比缓存里的 Value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。
一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。
串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
把一些列的操作都放到队列里面，顺序肯定不会乱，但是并发高了，这队列很容易阻塞，反而会成为整个系统的弱点，瓶颈
最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern
- 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
- 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？
举个栗子：一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。
实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。
其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 Lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。
像 Mybatis，Hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 List，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。
Redis 支持复杂的数据结构：
Redis 相比 Memcached 来说，拥有更多的数据结构，能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作， Redis 会是不错的选择。
Redis 原生支持集群模式：
在 redis3.x 版本中，便能支持 Cluster 模式，而 Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。
性能对比：
由于 Redis 只使用单核，而 Memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 Redis在存储小数据时比 Memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，Memcached性能要高于 Redis，虽然 Redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Remcached，还是稍有逊色。
Tip：其实面试官这么问，是想看你知道为啥用这个技术栈么？你为啥选这个技术栈，你是否做过技术选型的对比，优缺点你是否了解，你啥都不知道，只是为了用而用，那你可能就差点意思了。
Redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 Redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 Socket，根据 Socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。
文件事件处理器的结构包含 4 个部分：
- 多个 Socket
- IO 多路复用程序
- 文件事件分派器
- 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）
多个 Socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 Socket，会将 Socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。
在技术面试的时候，不管是Redis还是什么问题，如果你能举出实际的例子，或者是直接说自己开发过程的问题和收获会给面试官的印象分会加很多，回答逻辑性也要强一点，不要东一点西一点，容易把自己都绕晕的。
还有一点就是我问你为啥用Redis你不要一上来就直接回答问题了，你可以这样回答：
帅气的面试官您好，首先我们的项目DB遇到了瓶颈，特别是秒杀和热点数据这样的场景DB基本上就扛不住了，那就需要缓存中间件的加入了，目前市面上有的缓存中间件有 Redis 和 Memcached ，他们的优缺点……，综合这些然后再结合我们项目特点，最后我们在技术选型的时候选了谁。