50道常见Redis面试题，干货汇总

  哪些大厂在使用Redis？github、twitter、微博、Stack Overflow、百度、阿里巴巴、美团和搜狐等都在用，所以今天小编当作搬运工，为大家整理了一份Redis面试题，合计50个题目，还算是比较全，题目涵盖基础题和高级题。希望对各位读者有所帮助，祝大家前程似锦。

1. 什么是 Redis?
   
   Redis全称为Remote Dictionary Server，它是现在最受欢迎的、完全开源免费的、遵守 BSD 协议的NoSQL数据库之一，它是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，其具备如下特性：
   
   ①基于内存运行，性能高效；
   
   ②支持分布式，理论上可以无限扩展；
   
   ③支持数据持久化，重启的时候可以再次加载进行使用；
   
   ④支持五种数据类型和数据备份。
   
   相比于其它数据库类型，Redis具备的特点是：
   
   C/S通讯模型；
   
   单进程单线程模型；
   
   丰富的数据类型；
   
   操作具有原子性；
   
   数据持久化；
   
   高并发读写；
   
   支持lua脚本。

2. Redis 支持的常见五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zset(sorted set，有序集合)。项目中比较常用的是 string和hash， 如果你是 Redis 高级用户，还需要加上下面几种数据结构 ：HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。如果你说还玩过 Redis Module，像 BloomFilter（布隆过滤器），RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

3. Redis 与其它 key-value 存储有什么不同？
   
   答：（1）Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对它们的原子性操作，这是一个不同于其它数据库的进化路径。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的，同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
   
   （2）Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同复杂度的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样 Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，在磁盘存储格式方面它们是紧凑的、以追加的方式产生的，因为它们并不需要进行随机访问。

4. 使用 Redis 有哪些好处或者优势？
   
   （1）性能极高。它读的速度是 11万次/s，写的速度是 8万次/s。因为数据存在内存中，而且是单进程单线程IO多路复用，没有创建和销毁线程的开销。
   
   （2）丰富的数据类型。
   
   （3）原子性。Redis 的所有操作都是原子性的，多个操作也支持事务，即通过 MULTI 和 EXEC指令包起来。
   
   （4）丰富的特性。它还支持 publish/subscribe，缓存，通知和key过期等特性。

5. 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。
   
   （2）Redis 的速度比 Memcached 快。
   
   （3）Redis 可以持久化数据。

6. Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？
   
   （1）存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。 Redis 有部分存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
   
   （2）数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单，而Redis 有复杂的数据类型。
   
   （3）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。

7. Redis 是单进程单线程的？
   
   答：单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其它模块仍用了多个线程。redis 利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。

8. Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
   
   答：Redis提供两种持久化机制—— RDB 和 AOF 机制。
   
   1、RDB（Redis DataBase）持久化方式是指用数据集快照的方式半持久化模式记录 redis 数据库的所有键值对，在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
   
   优点：（1）只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。（2）容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。（3）性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis的高性能。（4）相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
   
   缺点：数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的场景。
   
   2、AOF （Append-only file）持久化方式：是指所有的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式完全持久化存储，保存为 aof 文件。
   
   优点：（1）数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。（2）通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof工具解决数据一致性问题。（3）AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）。
   
   缺点：（1）AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。（2）数据集大的时候，比 RDB 启动效率低。

9. Redis 常见性能问题和解决方案。答：（1）Master 最好不要写内存快照，如果 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。（2）如果数据比较重要，某个 Slave 开启 AOF 备份数据，策略设置为每秒同步一次。（3）为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master 和 Slave 最好在同一个局域网。（4）尽量避免在压力很大的主库上增加从库。（5）主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1<- Slave2 <- Slave3…这样的结构方便解决单点故障问题，实现 Slave 对 Master的替换。如果 Master 挂了，可以立刻启用 Slave1 做 Master，其它不变。

10. redis 过期键的删除策略是什么？答：（1）定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器 timer，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。（2）惰性删除：放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键；否则，就返回该键。（3）定期删除：每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于要删除多少过期键，以及要检查多少个数据库，则由算法决定。

11. 了解Redis 的回收策略（淘汰策略）吗？Redis 5.0版本中约定了八种内存淘汰策略，在内存不足以容纳新写入数据时触发。关于已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires），采用如下四种淘汰策略：
    
    volatile-lru：淘汰最近最少使用的数据。不推荐
    
    volatile-ttl：淘汰将要过期的数据。不推荐
    
    volatile-random：随机淘汰数据。不推荐
    
    volatile-lfu：淘汰使用频率最低的数据。
    
    关于未设置过期时间的数据集（server.db[i].dict），采用如下三种淘汰策略：
    
    allkeys-lru：淘汰最近最少使用的数据。推荐使用，目前项目在用这种。
    
    allkeys-lfu：淘汰使用频率最低的数据。
    
    allkeys-random：随机淘汰数据。应该也没人用吧，你不删最少使用Key，却随机删。
    
    另外一种策略就是no-enviction（禁止驱逐策略）：当内存使用超过配置的阈值时会返回错误，不会驱逐任何键。意思是当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，查询请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用此策略可以保证数据不被丢失。redis淘汰数据时还会同步到aof，使用策略规则：
    
    （1）如果数据访问频率呈现泊松分布，则使用 allkeys-lru
    
    （2）如果数据访问频率呈现均匀分布，则使用allkeys-random。

12. Redis淘汰机制是怎么实现的？回收进程如何工作的？答：一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。Redis 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。然后允许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。

13. 为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？答：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 具有速度快和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度会严重影响 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指定内存阈值后不能继续插入新值，触发淘汰机制。
    
    Redis因为把所有数据放在内存中，所以它主要消耗的物理资源是内存。

14. Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？答：可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。

15. Redis 的同步机制了解么？答：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，复制节点接收完成后将 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。

16. Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？答：批量获取数据加快接口响应速度，即可以将多次IO的时间缩减为一次，前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果关系。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。

17. 是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？答：主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景。Redis的四种架构模式分别是「单机版、主从复制、哨兵以及集群模式」。
    
    （1）Redis Sentinal（哨兵机制） 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。
    
    （2）Redis Cluster（集群） 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster 功能强大，直接集成了 replication 和 sentinel 的功能。

18. Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？答：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。

19. Redis 中主从、哨兵和集群之间有什么区别 ？
    
    主从：master/slave 主redis写入数据会通过主从复制把两个从redis也写入数据，相当于备份。
    
    哨兵：监控主从的健康情况，master宕机之后。把slave提升为master。
    
    集群：数据分片。把16384个哈希槽分配到多个节点上。同时包括主从和哨兵的功能。

20. Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐用哪个？答：Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。

21. Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？
    
    答：Jedis 是 由Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的命令支持；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集中在处理业务逻辑上。

22. 说说 Redis 哈希槽的概念？答：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。

23. Redis 集群的主从复制模型是怎样的？
    
    答：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。

24. Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？答：Redis 并不能保证数据的强一致性，所以集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

25. Redis 集群最大节点个数是多少？集群之间是如何复制的？答：最大节点个数是16384 个，集群之间是异步复制。

26. 怎么理解 Redis 事务？支持事务回滚吗？答：（1）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其它客户端发送来的命令请求所打断。（2）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
    
    Redis命令在事务中可能会执行失败，但是Redis事务不会回滚，而是会继续执行余下的命令。而关系型数据在这种情况下都是会回滚的。Redis不会回滚事务的主要原因是:
    
    ①只有当发生语法错误(这个问题在命令队列时无法检测到)了，Redis命令才会执行失败, 或对keys赋予了一个类型错误的数据：这意味着这些都是程序性错误，这类错误在开发的过程中就能够发现并解决掉，几乎不会出现在生产环境。②由于不需要回滚，这使得Redis内部更加简单，而且运行速度更快。

27. Redis 事务相关的命令有哪几个？答：MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

28. Redis 如何做内存优化？答：尽可能使用散列表（hash），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。

29. 都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢？答：如果你使用的是 32 位的 Redis 实例，可以好好利用 Hash,list,zset,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。

30. Redis 的内存用完了会发生什么？答：如果内存达到设置的上限，它的写命令会返回错误信息，但是读命令还可以正常返回。可以设置 Redis 淘汰机制，当达到内存上限时就会施行数据淘汰策略。它所在服务器内存满了可能导致访问变慢，更严重的会直接宕机。redis所在服务器内存满了怎么办？1. 增加内存2. 使用淘汰策略3. 使用集群。

31. 一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素？答：理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。

32. 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？答：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，设置淘汰最少使用的数据即可。

33. Redis 最适合的场景？
    
    1、会话缓存（Session Cache，如单点登录）。最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用它缓存会话比其它存储（如 Memcached）优秀的地方在于它提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果客户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，客户还会这样吗？ 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。
    
    3、缓存队列。它在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得它能作为一个很好的消息队列平台来使用。它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”，只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据用户的分数做递增的排序。你如果想返回用户及用户的分数，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。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！

34. 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，如何将它们全部找出来？答：使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。对方接着追问：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 是单线程的，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。

35. 怎么用 Redis 做异步队列？答：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？使用发布/订阅者模式，可以实现1:N 的消息队列。如果对方追问Redis发布/订阅者模式有什么缺点？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zset，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。

36. 使用过 Redis 分布式锁么，它是什么回事？答：jedis setnx 实现加锁，lua脚本实现解锁，注意死锁。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。紧接着你故作思考片刻，然后回答：我记得 set 指令可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的！如 jedis.set(key, value, new SetParams().nx().ex(time)) 。对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。

37. Redis的高并发和高吞吐量的原因
    
    高吞吐量的原因如下。
    
    ①它是基于内存的，内存的读写速度非常快；
    
    ②它是单进程单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；
    
    ③它使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。
    
    为什么Redis是单线程的？官方答案为：因为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。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。缺点是无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善。

38. REDIS缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩原因+解决方案。
    
    答：见《缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析》

39. 说下redis实现高可用的方式。
    
    答：① Redis+主从+哨兵+keeplived；②Redis的原生集群；③codis。
    
    这三种，那么说说你用的是那种？怎么实现的？我说的是第一种怎么实现

40. Redis高并发场景热点缓存如何重建？怎么知道Redis的key即将过期？
    
    答：在配置文件开启过期事件监听即可。热点key不设置过期时间，但是存在一个逻辑过期时间，逻辑过期时间保存在key相应的value中。
    
    若监听到逻辑过期时间到期，则返回老值，异步更新value值，存在的缺点会导致数据的短暂不一致。

41. Redis与MySQL双写一致性如何保证？Redis缓存与数据库双写不一致如何解决？Redis的第二次删除是放在事务外面还是里面，那么用了延时双删,想想还存在什么？
    
    答：基于中间件canal订阅MySQL的Binlog实现缓存数据同步

42. Redis为什么那么快？答：纯内存KV操作；内部是单线程实现的（不需要创建/销毁线程，避免上下文切换，无并发资源竞争的问题）；异步非阻塞的I/O（多路复用）。

43. redis 注个相同key的用户怎么办？
    
    答：①如果是要避免使用同一个KEY，可以使用分布式锁或者在不同的系统生成UUID的方式做key。也可以让redis产生key给不同的系统使用，因为redis是单线程的，这样就能避免同key。
    
    ②跨系统时，使用sys_name:key_name来区分不同系统的相同key值。
    
    ③同一个系统时，使用冒号（:）来分隔名字的不同部分：比如键名article:92617就使用了冒号来分隔单词article和文章的ID号92617，以此来构建命名空间（namespace）。
    
    ④在并发量过大的情况下，通过消息中间件进行处理，把并行读写进行串行化。把Redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。

44. Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？
    
    如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。

45. 说说Redis的String数据类型的依赖于什么实现的？
    
    答：请参考Redis的五大数据类型的底层实现

46. 说下Redis的容灾下怎么实现选举的，比如你知道paosx、raft和zab协议，知道的话可以说下。
    
    答：请参考分布式系统协议Paxos、Raft和ZAB。

47. Redis怎么保证数据不丢失？说下如果redis雪崩是怎么快速恢复重启的？
    
    我们都知道 Redis 的数据全部在内存里，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失，这种机制就是 ** Redis 的持久化机制** 。
    
    快速恢复重启的方法是 混合持久化，即将 RDB 文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小。在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此得到大幅提升。

48. 如何用Redis快速统计亿级用户日活？
    
    用bitmap和HyperLogLog都可以解决，前者是精确统计，后者适用于数据量更大的模糊统计。

49. Redis的zset底层数据结构，为什么用跳跃表而不用红黑树？
    
    共同点：红黑树和跳表插入、删除、查找以及迭代输出的时间复杂度是一样的。
    
    跳表在区间查询的时候效率是高于红黑树的，跳表进行查找O(logn)的时间复杂度定位到区间的起点，然后在原始链表往后遍历就可以了 ，其他插入和单个条件查询，更新两者的复杂度都是相同的O(logn)。
    
    跳表的代码实现相对于红黑树更容易实现。
    
    跳表更加灵活，它可以通过改变索引构建策略，有效平衡执行效率和内存消耗。（红黑树的平衡是通过左旋转和有旋转来进行平衡）。
    
    下面的常见面试题的答案日后补上。

50. Redis的分布式锁和zk的分布式锁的原理，是公平锁么？

  弄明白了这些Redis面试题基本上就可以成为面霸了，从而吊打面试官，哈哈~欢迎点赞阅读，一同学习交流；若有疑问，请在文章下方留下你的神评妙论！