1、Redis阻塞
导致阻塞的场景：
a、不合理使用api，如在一个有上万个元素的hash结构上执hgetall，由于数据量大而且算法复杂度是O(n)，所以该命令执行很慢
redis原生提供慢查询统计，可用slowlog get {n} 获取最近n条慢查询命令
b、CPU饱和。单线程的redis在处理命令时只使用一个cpu，如果redis把单核CPU使用率跑到100%，则会导致CPU饱和问题，使redis无法处理更多的命令，从而影响吞吐率
c、持久化相关阻塞。
fork阻塞:fork阻塞发生在RDB和AOF重写时，在fork子线程完成持久化重写工作时，如果fork本身很耗时，必然会导致主线程阻塞
AOF刷盘阻塞：在开启AOF持久化时，文件刷盘一般使用一秒一次。后台线程每秒对AOF文件执行fsync操作，当硬盘压力过大时，fsync操作需要等待，直到写入完成。
如果主线程发现距离上一次AOF操作完成成功超过了2秒，为保证数据安全它会阻塞，直到AOF操作完成
CPU竞争。redis时CPU密集型应用，不建议和其他CPU秘籍型应用部署在一起，防止其他进程严重消耗CPU影响redis吞吐量
内存交换。内存交换（swap）对于redis来说是致命的。当内存不够用时，redis会吧内存换出到硬盘，由于硬盘和内存的io相差很大，将导致redis吞吐量急剧下降
解决方法：确保有足够的内存，确保redis实例设置了最大可用内存
网络问题。常见的网络问题有：网络延迟、链接拒绝、网卡软终端等
2、过期策略
redis的过期策略主要分为主动和被动两种。
主动过期：就是redis会定期测试一批设置了过期时间的key并进行过期处理，测试到已经过期的key将被删除。具体算法如下：
1）redis配置项hz定义了serverCron任务的执行周期，默认为10，即CPU空闲时每秒执行10次
2）每次过期key清理的时间不超过cpu时间的25%，即若hz=1，则一次清理时间最大为250毫秒，若hz=10，则一次清理最大时间为25ms
3）清理时一次遍历所有db；
4）从db中随机抽取20个设置了过期时间的key，判断是否过期，若过期，则清除
5）若有5个以上的key过期，则执行步骤4，否则遍历下一个db
6）在清理过程中，如果达到了25%的CPU时间，则退出清理
被动过期：即用户访问一个指定的key时，判断该key是否过期，如果过期，则清除，返回空值
3、数据逐出策略：
volatile-lru：从已经设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已经设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已经设置过期时间的数据集中随机选择任意数据淘汰
allkey-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkey-radom：从数据集中选择任意数据淘汰
no-eviction：禁止驱逐数据
4、redis数据持久化的两种方式：RDB和AOF
RDB：快照的形式，根据配置，redis定时将内存数据刷新到磁盘（save N M），N秒内，有M个key被修改，就刷新到磁盘。
每次备份都会生成一个临时的RDB文件，完成之后替换掉原有的RDB文件。全量更新
缺点：可能导致一段时间内的数据丢失；每次备份都会fork出一个子进程来做持久化的操作，当数据量很大时，可能会导致短时间内阻塞
优点：定期备份，非常适用于灾备恢复，恢复大的数据集时相对较快，占用更少的磁盘空间，相对AOF更快
AOF：AOF同步有三种fsync策略，直接将更新命令追加到AOF文件末尾。增量更新
appendfsync always 每次更新都将更新命令刷新到AOF文件。这种方式非常慢，但是数据安全非常高，几乎不会丢失数据
appendfsync everysec 每秒钟将内存中的更新命令刷新到AOF文件。可能丢失最多一秒钟的数据，足够快
appendfsync no 关闭AOF持久化功能
优点：更加可靠；AOF日志只能追加，即使因为停电导致数据只写到一半，redis-check-aof工具也可以轻松修复它；自动触发aof重写，对aof文件进行压缩节省空间；
如果你吴用了flushall操作，如果在此期间没有执行重写操作，只需要停止服务，删除最新命令，然后重启redis，就可以恢复数据
缺点：aof文件通常比rdb文件更加占用空间；aof比rdb更慢；
5、Redis数据结构
在Redis中，key-value的关系是通过dict数据结构来维护的，其中key固定为String类型，value有多种数据类型
dict的key固定使用sds数据结构，value的通用数据结构是redisObject。如果value是一个list，那么它的内部存储结构是一个quicklist
1）String。Redis中String底层采用动态字符串SDS来存储。在追加时，采用动态扩容来避免缓冲区溢出。基于数组实现。
对于一个string类型的value，如果它的值是一个数字，那么Redis内部还会把它转成long型来存储，从而减小内存使用
2）dict。Redis采用dict来维护数据的key-value结构。dict本质上是为了解决算法中的查找问题。
在Redis中，dict也是一个基于哈希表的算法。和传统的哈希算法类似，它采用某个哈希函数从key计算得到在哈希表中的位置，采用拉链法解决冲突，并在装载因子（load factor）超过预定值时自动扩展内存，引发重哈希（rehashing）。Redis的dict实现最显著的一个特点，就在于它的重哈希。它采用了一种称为增量式重哈希（incremental rehashing）的方法，在需要扩展内存时避免一次性对所有key进行重哈希，而是将重哈希操作分散到对于dict的各个增删改查的操作中去。这种方法能做到每次只对一小
部分key进行重哈希，而每次重哈希之间不影响dict的操作。dict之所以这样设计，是为了避免重哈希期间单个请求的响应时间剧烈增加，这与前面提到的“快速响应时间”的设计原则是相符的。
为了实现增量式重哈希（incremental rehashing），dict的数据结构里包含两个哈希表。在重哈希期间，数据从第一个哈希表向第二个哈希表迁移
String 底层是sds或者int
list 底层是quicklist或者ziplist
set 底层是intset或者hashtable，只有当set中的元素全是整数时，才会是inset
sortedset 底层是ziplist或者skiplist
hash 底层是ziplist或hashtable
总结：Redis的数据结构粗狂的概括起来其实就是一个key-value，内部使用dict来实现，key固定使用sds。value的类型比较丰富，有sds、ziplist、quicklist、skiplist、dict
什么是sds呢？sds就是动态字符串，它的结构体中有三个属性，len字符串长度，free空余空间，char[]buf字符数组，说明sds底层是基于字符数组来实现的，当向字符串中追加新的内容时，首先判断是否有足够的空间，如果没有，进行一次扩容，从而避免字符串缓冲区的溢出
redis面试题
1、redis有哪些数据结构？
基本数据结构：String、list、hash、set、sorted。高级：Geo、Pub/Sub
2、如何实现redis分布式锁？
通过set(key, value, setIfNotExist, setWithExpireTime, expiredTime)指令完成锁的设置，通过lua脚本实现原子性的解锁
public boolean tryGetRedisLock(String key, String value, int expiredTime){
String result = jedisService.set(key, value, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expiredTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)){
return true;
}
return false;
}
public boolean releaseRedisLock(String key, String value){
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == KEYS[2] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedisService.eval(script, 2, key, value);
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)){
return true;
}
return false;
}
3、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？
可以使用redis key的模糊匹配，但是由于redis是单线程模型，所以该命令会导致阻塞，可改用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取指定模式的key列表，不过所需时间会比直接使用keys时间长；还有scan可能会导致数据重复，需要在客户端做去重处理
4、如何用redis实现异步队列？
使用list结构做队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息时，应该适当的sleep一会儿。也可以使用blpop当list中没有消息时，同步等待。
可通过pub/sub主题订阅模式，实现1：N的消息队列
5、 pub/sub的缺点？
消费者下线的情况下，生产的数据会丢失
6、如果大量的key设置同一过期时间，需要注意什么？
如果大量的key在同一时间过期，可能导致在过期那个时间点出现卡顿现象。可以在过期时间后加一个随机值，使得过期时间分散一些
7、redis如何持久化？
redis有两种持久化机制：aof和rdb
aof：直接将更新命令追加到aof文件末尾，实现增量更新。aof有三种 fsync策略，分别是always，每次更新都刷新到aof文件，优点是可靠性高，缺点是性能低；everysec 每秒刷新一次，最多丢失1秒的数据，可靠性高，性能也相对更好；no 关闭aof
rdb：没隔一段时间，将内存快照刷新到磁盘。每次刷新都会创建一个临时的rdb文件，保存好之后直接删除之前的rdb文件，然后重命名新的rdb文件，以此替换原来的rdb文件。优点，性能优越，rdb文件相对aof文件更节省磁盘空间，定期备份，非常适用于灾备恢复，缺点：系统当机会导致大量数据丢失，每次都fork出一个子进程进行持久化操作，当数据量很大时，肯能导致阻塞