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什么是Redis？简述它的优缺点？

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。

另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

redis 和 memcached 什么区别？为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的memcached 效率要高？

区别：

1.memcached可缓存图片和视频。redis支持除 k/v 更多的数据结构;

2.redis可以使用虚拟内存，redis可持久化和 aof 灾难恢复，redis通过主从支持数据备份;

3.redis可以做消息队列。

原因：

memcached 多线程模型引入了缓存一致性和锁，加锁带来了性能损耗。

Redis相比memcached有哪些优势

1. memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
2. redis的速度比memcached快很多
3. redis可以持久化其数据

在选择缓存时，什么时候选择 redis，什么时候选择 memcached

选择 redis 的情况：

1. 复杂数据结构，value 的数据是哈希，列表，集合，有序集合等这种情况下，会选择redis, 因为 memcache 无法满足这些数据结构，最典型的的使用场景是，用户订单列表，用户消息，帖子评论等。
2. 需要进行数据的持久化功能，但是注意，不要把 redis 当成数据库使用，如果 redis挂了，内存能够快速恢复热数据，不会将压力瞬间压在数据库上，没有 cache 预热的过程。对于只读和数据一致性要求不高的场景可以采用持久化存储
3. 高可用，redis 支持集群，可以实现主动复制，读写分离，而对于 memcache 如果想要实现高可用，需要进行二次开发。
4. 存储的内容比较大，memcache 存储的 value 最大为 1M。

选择 memcache 的场景：

1、纯 KV,数据量非常大的业务，使用 memcache 更合适，原因是，

• memcache 的内存分配采用的是预分配内存池的管理方式，能够省去内存分配的时间，redis 是临时申请空间，可能导致碎片化。
• 虚拟内存使用，memcache 将所有的数据存储在物理内存里，redis 有自己的 vm 机制，理论上能够存储比物理内存更多的数据，当数据超量时，引发 swap,把冷数据刷新到磁盘上，从这点上，数据量大时，memcache 更快
• 网络模型，memcache 使用非阻塞的 IO 复用模型，redis 也是使用非阻塞的 IO 复用模型，但是 redis 还提供了一些非 KV 存储之外的排序，聚合功能，复杂的 CPU 计算，会阻塞整个 IO 调度，从这点上由于 redis 提供的功能较多，memcache 更快些
• 线程模型，memcache 使用多线程，主线程监听，worker 子线程接受请求，执行读写，这个过程可能存在锁冲突。redis 使用的单线程，虽然无锁冲突，但是难以利用多核的特性提升吞吐量。

Redis支持哪几种数据类型

字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet。

如果是高级用户，那么还会有，如果你是 Redis 中高级用户，还需要加上下面几种数据结构 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

Redis的全称是什么

Remote Dictionary Server。

Redis数据淘汰策略

• noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
• allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
• allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
• volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

使用策略规则：

1. 如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2. 如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random

Redis 常见的性能问题和解决方案

1、master 最好不要做持久化工作，如 RDB 内存快照和 AOF 日志文件

2、如果数据比较重要，某个 slave 开启 AOF 备份，策略设置成每秒同步一次

3、为了主从复制的速度和连接的稳定性，master 和 Slave 最好在一个局域网内

4、尽量避免在压力大得主库上增加从库

5、主从复制不要采用网状结构，尽量是线性结构，Master<--Slave1<----Slave2 ....

Redis 过期策略都有哪些？LRU 算法知道吗？写一下 java 代码实现？

过期策略

定时过期：一 key 一定时器，

惰性过期：只有使用 key 时才判断 key 是否已过期，过期则清 除。

定期过期：前两者折中。

LRU算法

new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true);

//第三个参数置为 true，代表 linkedlist 按访问顺序排序，可作为 LRU 缓存；设为 false 代表

按插入顺序排序，可作为 FIFO 缓存

LRU 算法实现

1.通过双向链表来实现，新数据插入到链表头部；

2.每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；

3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

LinkedHashMap：HashMap 和双向链表合二为一即是 LinkedHashMap。HashMap 是无序

的，LinkedHashMap 通过维护一个额外的双向链表保证了迭代顺序。该迭代顺序可以是插

入顺序（默认），也可以是访问顺序。

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案？

缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将

导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。

解决方案：

1.查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存，但过期时间会比较短；

2.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 DB 的查询。

缓存击穿：对于设置了过期时间的 key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对

这个 Key 有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并

回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。

解决方案：

1.使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去 load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设

置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db 的操作并回设缓存，否则重试 get 缓存的

方法。

2.永远不过期：物理不过期，但逻辑过期（后台异步线程去刷新）。

缓存雪崩：设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部

转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别：雪崩是很多 key，击穿是某一个

key 缓存。

解决方案：

将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，

比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效

的事件。

Redis官方为什么不提供Windows版本

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。

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 主从复制如何实现的？

主节点将自己内存中的数据做一份快照，将快照发给从节点，从节点将数据恢复到内存中。之后再每次增加新数据的时候，主节点以类似于 mysql 的二进制日志方式将语句发送给从节点，从节点拿到主节点发送过来的语句进行重放。

redis-sentinel 哨兵模式

Sentinel(哨兵)是用于监控redis集群中Master状态的工具，其已经被集成在redis2.4+的版本中是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案。
作用

1. Master状态检测 
2. 如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Slave 
3. Master-Slave切换后，sentinel.conf的监控目标会随之调换 

工作模式

1. 每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master，Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令 
2. 如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。 
3. 如果一个Master被标记为主观下线，则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。 
4. 当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态， 则Master会被标记为客观下线 。

主观下线和客观下线  
主观下线：Subjectively Down，简称 SDOWN，指的是当前 一个Sentinel 实例对某个redis服务器做出的下线判断。 
客观下线：Objectively Down， 简称 ODOWN，指的是多个 Sentinel 实例在对Master Server做出 SDOWN  判断，并且通过 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令互相交流之后，得出的Master  Server下线判断，然后开启failover

Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

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。
   Redis-cluster （本身提供了自动将数据分散到 Redis Cluster 不同节点的能力，整个数据集
   合的某个数据子集存储在哪个节点对于用户来说是透明的）
   redis-cluster 分片原理： Cluster 中有一个 16384 长度的槽 ( 虚拟槽 ) ，编号分别为 0-16383 。
   每个 Master 节点都会负责一部分的槽，当有某个 key 被映射到某个 Master 负责的槽，那
   么这个 Master 负责为这个 key 提供服务，至于哪个 Master 节点负责哪个槽，可以由用户
   指定，也可以在初始化的时候自动生成，只有 Master 才拥有槽的所有权。 Master 节点维
   护着一个 16384/8 字节的位序列， Master 节点用 bit 来标识对于某个槽自己是否拥有。比
   如对于编号为 1 的槽， Master 只要判断序列的第二位（索引从 0 开始）是不是为 1 即可。
   这种结构很容易添加或者删除节点。比如如果我想新添加个节点 D, 我需要从节点 A 、 B 、
   C 中得部分槽到 D 上。
3. 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集群的主从复制模型是怎样的？

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

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的时候，就会施行数据淘汰策略。

缓存与数据库不一致怎么办

假设采用的主存分离，读写分离的数据库：

如果一个线程 A 先删除缓存数据，然后将数据写入到主库当中，这个时候，主库和从库同步没有完成，线程 B 从缓存当中读取数据失败，从从库当中读取到旧数据，然后更新至缓存，这个时候，缓存当中的就是旧的数据。

发生上述不一致的原因在于，主从库数据不一致问题，加入了缓存之后，主从不一致的时间被拉长了

处理思路：在从库有数据更新之后，将缓存当中的数据也同时进行更新，即当从库发生了数据更新之后，向缓存发出删除，淘汰这段时间写入的旧数据。

主从数据库不一致如何解决

场景描述，对于主从库，读写分离，如果主从库更新同步有时差，就会导致主从库数据的不一致

1. 忽略这个数据不一致，在数据一致性要求不高的业务下，未必需要时时一致性
2. 强制读主库，使用一个高可用的主库，数据库读写都在主库，添加一个缓存，提升数据读取的性能。
3. 选择性读主库，添加一个缓存，用来记录必须读主库的数据，将哪个库，哪个表，哪个主键，作为缓存的 key,设置缓存失效的时间为主从库同步的时间，如果缓存当中有这个数据，直接读取主库，如果缓存当中没有这个主键，就到对应的从库中读取。

Redis有哪些适合的场景？

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。

所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！

Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

Redis和Redisson有什么关系？

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

Jedis与Redisson对比有什么优缺点？

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；

Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

Redis如何设置密码及验证密码？

设置密码：config set requirepass 123456

授权密码：auth 123456

说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

Redis集群之间是如何复制的？

异步复制

Redis集群最大节点个数是多少？

16384个。

Redis集群如何选择数据库？

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

怎么测试Redis的连通性？

ping

Redis中的管道有什么用？

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。

怎么理解Redis事务？

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

Redis事务相关的命令有哪几个？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令。

Redis如何做内存优化

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。

比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

Redis回收进程如何工作的？

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

Redis 的持久化？底层如何实现的？有什么优点缺点？

RDB(Redis DataBase):在不同的时间点将 redis 的数据生成的快照同步到磁盘等介质上):内存到硬盘的快照，定期更新。

缺点：耗时，耗性能(fork+io 操作)，易丢失数据。

AOF(Append Only File)：将 redis 所执行过的所有指令都记录下来，在下次 redis 重启时，只

需要执行指令就可以了):写日志。

缺点：体积大，恢复速度慢。bgsave 做镜像全量持久化，aof 做增量持久化。

因为 bgsave 会消耗比较长的时间，不够实时，在停机的时候会导致大量的数据丢失，需要 aof 来配合，在 redis 实例重启时，优先使用 aof 来恢复内存的状态，如果没有 aof 日志，就会使用 rdb 文件来恢复。Redis 会定期做aof 重写，压缩 aof 文件日志大小。Redis4.0 之后有了混合持久化的功能，将 bgsave 的全量和 aof 的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。

bgsave 的原理，fork 和 cow, fork 是指 redis 通过创建子进程来进行 bgsave 操作，cow 指的是 copy onwrite，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。

使用 redis 如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用 zk 可以吗？如何实现？这两种有什么区别？

三种实现分布式锁的方式_vincent-CSDN博客_分布式锁

try{
	lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, LOCK);
	logger.info("cancelCouponCode是否获取到锁："+lock);
	if (lock) {
		// TODO
		redisTemplate.expire(lockKey,1, TimeUnit.MINUTES); //成功设置过期时间
		return res;
	}else {
		logger.info("cancelCouponCode没有获取到锁，不执行任务!");
	}
}finally{
	if(lock){	
		redisTemplate.delete(lockKey);
		logger.info("cancelCouponCode任务结束，释放锁!");		
	}else{
		logger.info("cancelCouponCode没有获取到锁，无需释放锁!");
	}
}

从理解的难易程度角度（从低到高）：数据库 > Redis > Zookeeper

从实现的复杂性角度（从低到高）：Zookeeper >= Redis > 数据库

从性能角度（从高到低）：Redis > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度（从高到低）：Zookeeper > Redis > 数据库

假如 Redis 里面有 1 亿个 key，其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。

如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题？

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。

使用 Redis 做过异步队列吗，是如何实现的

使用 list 类型保存数据信息，rpush 生产消息，lpop 消费消息，当 lpop 没有消息时，可以 sleep 一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想 sleep 的话，可以使用 blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。redis 可以通过 pub/sub 主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。

Redis 如何实现延时队列

使用 sortedset，使用时间戳做 score, 消息内容作为 key,调用 zadd 来生产消息，消费者使用 zrangbyscore 获取 n 秒之前的数据做轮询处理。

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 mykeyval = val + 1SET 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 mykeyval = GET mykeyval = val + 1MULTISET mykey $valEXEC

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。