在面试中，一般面试官不仅是让你了解是如何使用，其实更多问的是底层的原理和应用场景。因为在面试中一般都会问到此公司在哪些业务场景下使用。他会根据你的业务场景来判断你是否真正的会使用。

大家好，我是奋斗的小强001，今天这期内容来聊一聊关于Redis在 面试中常被问到的问题（一），希望能给你带来帮助。

整个内容分三期发布，本期内容主要谈谈以下内容：

1、什么是Redis?

2、优缺点是什么？

3、有哪些数据类型？具体的应用场景是什么？

问题1：什么是Redis?

解析：一般上来都问这个问题，其实这个问题不是说让你回答的有多专业，其实更多的是想问你对这个东西是否有一个基本的概念。可以从特点和类型来说。

解答：Redis是一个高性能的缓存数据库，支持支持 K-V 等多种数据存储结构并且支持持久化，Redis 提供主从同步机制，以及 Cluster 集群部署能力，能够提供高可用服务。

问题2：优缺点

解析：这个优缺点无论是面试还是在自己项目中选型使用，都是必须考虑的问题，特别是缺点，一旦卡脖子了并在选型的时候没有考虑到合适的解决方案，必会在项目中引起问题。因此面试官也是考你的问题分析能力。

优点

• 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。--数据来源于网络（因为是数据存储在服务器的内存中的，所以读写速度快）
• 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
• 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
• 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
• 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

• 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 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
• 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
• Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。

问题3：有哪些数据类型？

解析：如果面试官不问其他的可以直接说类型即可，当然我这里是为了帮助大家更快地理解到其中的内容，所以这里结合了一些应用场景。

上面提供了一个简单的总表，下面将对以上的数据类型具体的应用场景进行分析。

String：

String 类型是 Redis 中最常使用的类型，内部的实现是通过 SDS（Simple Dynamic String ）来存储的。SDS 类似于 Java 中的 ArrayList，可以通过预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。

但是真实的开发环境中，很多仔可能会把很多比较复杂的结构也统一转成String去存储使用，比如有的仔他就喜欢把对象或者List转换为JSONString进行存储，拿出来再反序列化。

String的实际应用场景比较广泛的有：

• 缓存功能：String字符串是最常用的数据类型，不仅仅是Redis，各个语言都是最基本类型，因此，利用Redis作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用Redis支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、以及降低后端数据库的压力。
• 计数器：许多系统都会使用Redis作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果可以按照特定的时间落地到数据库或者其它存储介质当中进行永久保存。
• 共享用户Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存Cookie，但是可以利用Redis将用户的Session集中管理，在这种模式只需要保证Redis的高可用，每次用户Session的更新和获取都可以快速完成。大大提高效率。分布式场景下需要将用户的登录信息放在这里，防止多个服务器同时登录访问。
• 点赞功能：我们看到如博客、头条等都有很多点赞功能，由于数据访问量比较大，我们可以先将数据保存在Redis中，然后定期的持久化到数据库中。

Hash：

这个是类似 Map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 Redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以操作 Hash 里的某个字段。

但是这个的场景其实还是多少单一了一些，因为现在很多对象都是比较复杂的，比如你的商品对象可能里面就包含了很多属性，其中也有对象。我自己使用的场景也不是那么多。

List：

List 是有序列表的，可以做很多的功能。

比如可以通过 List 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。

比如可以通过 lrange 命令，读取某个闭区间内的元素，可以基于 List 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 Redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。

比如可以搞个简单的消息队列，从 List 头怼进去，从 List 屁股那里弄出来。

List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了，热点数据更不用说了。

• 消息队列：Redis的链表结构，可以轻松实现阻塞队列，可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计。比如：数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据，多个数据消费者，可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据。
• 文章列表或者数据分页展示的应用。

比如，我们常用的博客网站的文章列表，当用户量越来越多时，而且每一个用户都有自己的文章列表，而且当文章多时，都需要分页展示，这时可以考虑使用Redis的列表，列表不但有序同时还支持按照范围内获取元素，可以完美解决分页查询功能。大大提高查询效率。

Set：

Set 是无序集合，会自动去重的那种。

直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？得基于Redis进行全局的 Set 去重。

可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，我们可以把两个人的好友列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。

反正这些场景比较多，因为对比很快，操作也简单，两个查询一个Set搞定。

以上就是本期的内容了，请继续关注我的其他内容，欢迎您的点赞和转发。