Redis都有哪些底层数据结构？

首先是 SDS，这是 Redis 自己实现的动态字符串，它保留了 C 语言原生的字符串长度，所以获取长度的时间复杂度是 O(1)，在此基础上还支持动态扩容，以及存储二进制数据。
然后是字典，更底层是用数组+链表实现的哈希表。它的设计很巧妙，用了两个哈希表，平时用第一个，rehash 的时候用第二个，这样可以渐进式地进行扩容，不会阻塞太久。
接下来压缩列表 ziplist，这个设计很有意思。Redis 为了节省内存，设计了这种紧凑型的数据结构，把所有元素连续存储在一块内存里。但是它有个致命问题叫"连锁更新"，就是当我们修改一个元素的时候，可能会导致后面所有的元素都要重新编码，性能会急剧下降。
为了解决压缩列表的问题，Redis 后来设计了 quicklist。这个设计思路很聪明，它把 ziplist 拆分成小块，然后用双向链表把这些小块串起来。这样既保持了 ziplist 节省内存的优势，又避免了连锁更新的问题，因为每个小块的 ziplist 都不会太大。
再后来，Redis 又设计了 listpack，这个可以说是 ziplist 的完美替代品。它最大的特点是每个元素只记录自己的长度，不记录前一个元素的长度，这样就彻底解决了连锁更新的问题。Redis 5.0 已经用 listpack 替换了 ziplist。
跳表skiplist 主要用在 ZSet 中。它的设计很巧妙，通过多层指针来实现快速查找，平均时间复杂度是 O(log N)。相比红黑树，跳表的实现更简单，而且支持范围查询，这对 Redis 的有序集合来说很重要。
还有整数集合intset，当 Set 中都是整数且元素数量较少时使用，内部是一个有序数组，查找用的二分法。
最后是双向链表LinkedList，早期版本的 Redis 会在 List 中用到，但 Redis 3.2 后就被 quicklist 替代了，因为纯链表的问题是内存不连续，影响 CPU 缓存性能。

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？

我会使用 SCAN 命令配合 MATCH 参数来解决。
比如要找以 user: 开头的 key，可以执行 SCAN 0 MATCH user:* COUNT 1000。

SCAN 的优势在于它是基于游标的增量迭代，每次只返回一小批结果，不会阻塞服务器。可以从游标 0 开始，每次处理返回的 key 列表，然后用返回的下一个游标继续扫描，直到游标回到 0 表示扫描完成。

Redis在秒杀场景下可以扮演什么角色？

Redis如何实现异步消息队列？

Redis 实现异步消息队列是一个很实用的技术方案，最简单的方式是使用 List 配合 LPUSH 和 RPOP 命令。
另外就是用 Redis 的 Pub/Sub 来实现简单的消息广播和订阅。
发布者将消息发布到指定的频道，订阅该频道的客户端就能收到消息。
但是这两种方式都是不可靠的，因为没有 ACK 机制所以不能保证订阅者一定能收到消息，也不支持消息持久化。

Redis如何实现延时消息队列?

延时消息队列在实际业务中很常见，比如订单超时取消、定时提醒等场景。Redis 虽然不是专业的消息队列，但可以很好地实现延时队列功能。

Redis 报内存不足怎么处理

Redis 报内存不足时，通常是因为 Redis 占用的物理内存已经接近或者超过了配置的最大内存限制。这时可以采取以下几种步骤来处理：

第一，使用 INFO memory 命令查看 Redis 的内存使用情况，看看是否真的达到了最大内存限制。
第二，如果服务器还有可用内存的话，修改 redis.conf 中的 maxmemory 参数，增加 Redis 的最大内存限制。比如将最大内存设置为 8GB：
第三，修改 maxmemory-policy 参数来调整内存淘汰策略。比如可以选择 allkeys-lru 策略，让 Redis 自动删除最近最少使用的键。

什么是缓存击穿？

缓存击穿是指某个热点数据缓存过期时，大量请求就会穿透缓存直接访问数据库，导致数据库瞬间承受的压力巨大。
解决缓存击穿有两种常用的策略：

第一种是加互斥锁。当缓存失效时，第一个访问的线程先获取锁并负责重建缓存，其他线程等待或重试。这种策略虽然会导致部分请求延迟，但实现起来相对简单。

第二种是永不过期策略。缓存项本身不设置过期时间，也就是永不过期，但在缓存值中维护一个逻辑过期时间。当缓存逻辑上过期时，返回旧值的同时，异步启动一个线程去更新缓存。

什么是缓存穿透？

缓存穿透是指查询的数据在缓存中没有命中，因为数据压根不存在，所以请求会直接落到数据库上。如果这种查询非常频繁，就会给数据库造成很大的压力。

Redis的持久化方式有哪些？

RDB 和 AOF，RDB 通过创建时间点快照来实现持久化，AOF通过记录每个写操作命令来实现持久化。
这两种方式可以单独使用，也可以同时使用。这样就可以保证 Redis 服务器在重启后不丢失数据，通过 RDB 和 AOF 文件来恢复内存中原有的数据。

详细说一下 RDB？

RDB 持久化机制可以在指定的时间间隔内将 Redis 某一时刻的数据保存到磁盘上的 RDB 文件中，当 Redis 重启时，可以通过加载这个 RDB 文件来恢复数据。
RDB 持久化可以通过 save 和 bgsave 命令手动触发，也可以通过配置文件中的 save 指令自动触发。

一个阻塞，一个fork子进程

主从复制了解吗

主从复制允许从节点维护主节点的数据副本。在这种架构中，一个主节点可以连接多个从节点，从而形成一主多从的结构。主节点负责处理写操作，从节点自动同步主节点的数据变更，并处理读请求，从而实现读写分离。

主从复制的主要作用是什么?

第一，主节点负责处理写请求，从节点负责处理读请求，从而实现读写分离，减轻主节点压力的同时提升系统的并发能力。
第二，从节点可以作为主节点的数据备份，当主节点发生故障时，可以快速将从节点提升为新的主节点，从而保证系统的高可用性

什么情况下会出现主从复制数据不一致？

Redis 的主从复制是异步进行的，因此在主节点宕机、网络波动或复制延迟较高时会出现从节点数据不同步的情况。
比如主节点写入数据后宕机，但从节点还未来得及复制，就会出现数据不一致。
另一个容易被忽视的因素是主节点内存压力。当主节点内存接近上限并启用了淘汰策略时，某些键可能被自动删除，而这些删除操作如果未能及时同步，就会造成从节点保留了主节点已经不存在的数据。

说说什么是 Redis?

Redis 是一种基于键值对的 NoSQL 数据库。
它主要的特点是把数据放在内存当中，相比直接访问磁盘的关系型数据库，读写速度会快很多，基本上能达到微秒级的响应。

Redis 可以用来干什么？

Redis 可以用来做缓存，比如说把高频访问的文章详情、商品信息、用户信息放入 Redis 当中，并通过设置过期时间来保证数据一致性，这样就可以减轻数据库的访问压力。
Redis 的 Zset 还可以用来实现积分榜、热搜榜，通过 score 字段进行排序，然后取前 N 个元素，就能实现 TOPN 的榜单功能。
利用 Redis 的 SETNX 命令或者 Redisson 还可以实现分布式锁，确保同一时间只有一个节点可以持有锁；为了防止出现死锁，可以给锁设置一个超时时间，到期后自动释放；并且最好开启一个监听线程，当任务尚未完成时给锁自动续期。
如果是秒杀接口，还可以使用 Lua 脚本来实现令牌桶算法，限制每秒只能处理 N 个请求。