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首先要明白redis是一个数据库 Redis 是一个内存数据库, 所有数据基本上都存在于内存当中, 会定时以追加（AOF）或者快照（RDB） 的方式刷新到硬盘中. 由于Redis 是一个内存数据库, 所以读取写入的速度是非常快的, 所以经常被用来做数据, 页面等的缓存。
线程模型：
Redis 只有单线程吗？
Redis 是单线程的，主要是指 Redis 的网络 I/O 线程，键值对的 set() get() 等读写操作，Redis 的持久化、集群同步等操作，则是由另外的线程来执行。
Redis 采用单线程为什么还这么快？
- Redis 的大部分操作都在内存在完成。
- 用了高效的数据结构，比如哈希表，跳表。
- 单线程模型避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换的时间和性能上的开销，并且不会导致死锁问题。
- Redis 采用 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，高效的进行网络通信，读写流程非阻塞。
Redis 线程模型分版本
- Redis 4.0之前，使用单线程速度快的原因就是上述几个原因。
- Redis 4.0之后，Redis 添加了多线程的支持，但这时的多线程主要体现在大数据的一步删除功能上。
- Redis 6.0之后，新增了多线程 I/O 的读写并发能力，为了提高网络处理 I/O 的并行度，多线程处理网络请求，但是对于读写命令依旧是单线程。
Redis 是如何实现数据不丢失的（考察持久化）？
为了保证数据不丢失，要把内存中的数据存储到磁盘，以便缓存服务器重启之后，还能从磁盘中恢复原有的数据，这个过程就是 Redis 的数据持久化。
AOF日志
记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
通常情况下，关系型数据库的日志都是“写前日志”，而 AOF 是**“写后日志”**，是指 Redis 要先执行命令，把数据写入内存，然后再记录日志到文件。
原因：
- Redis 在写入日志之前，不对命令进行语法检查，所以只记录执行成功的命令，避免了出现记录命令的情况，并且，在命令执行完之后再记录，不会阻塞当前的写操作。
缺点：
- 执行了命令之后，Redis 宕机了，没有写入日志，数据可能丢失。
- AOF在主线程执行，还是会对之后的命令操作阻塞。
RDB快照
将某一个时刻的内存和数据，以二进制的方法写入磁盘。
- 为了解决 AOF 方法做故障恢复时操作缓慢这个问题，Redis 增加了RDB 内存快照的操作，它即可以保证可靠性，又能在宕机时实现快速恢复。
- 和 AOF 不同的是，RDB 记录 Redis 某一时刻的数据，而不是操作，所以在做数据恢复的时候，只需要直接把 RDB 文件读入内存，完成快速恢复。
RDB 做快照会阻塞线程吗？
- 为了解决阻塞线程问题，Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件，分别是 save 和 bgsave 。save 命令在主线程中执行，对导致阻塞。而 bgsave 命令则会创建一个字线程，用于写入 RDB 文件的操作，避免了对主线程的阻塞。
RDB 做快照的时候数据能修改吗？
- 如果此时可以执行写操作：意味着 Redis 还能正常处理写操作，就可能出现正在执行快照的数据是已经被修改了的情况。
- 如果此时不可以执行写操作：意味着 Redis 的所有写操作都得等到快照执行完成之后才能执行，那么又出现了阻塞主线程的问题。
那如何解决呢？
- 如果主线程执行读操作，则主线程和 bgsave 子线程互不影响
- 如果主线程执行写操作，则被修改的数据会复制一份副本，然后 bgsave 子线程会把该副本数据写入 RDB 文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
混合持久化
Redis 4.0 新增混合持久化的方式，集成了 RDB 和 AOF 的优点。
Redis 对 RDB 的执行频率非常重要，因为这会影响快照数据的完整性以及 Redis 的稳定性，所以在 Redis 4.0 之后，增加了 AOF 和 RDB 混合的数据持久化机制：把数据以 RDB 的方式写入文件，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，既保证了 Redis 重启速度，又降低数据丢失风险。
Redis 是如何实现服务高可用的（考察数据复制）？
主从同步（主从复制）
这是 Redis 高可用服务的最基础的保证，实现方案就是将从前的一台 Redis 服务器，同步数据到多台从 Redis 的服务器上，即一主多从的模式，这样我们就可以对 Redis 做读写分离了，来承载更多的并发模式，这里和 MySQL 的主从复制原理上是一样的。 详见Redis主从复制原理
哨兵模式
当 Redis 的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复，Redis 增加了哨兵模式（做到了可以监控主从服务器，并且提供自动容灾恢复的功能）
Redis Cluster 集群
Redis Cluster 是一种分布式中心化的运行模式，它将数据分布在不同服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能
