1、 Redis到底是单线程还是多线程
Redis6.0 版本之前的单线程指的是其网络I/O和键值对读写是由一个线程完成的
Redis6.0引入多线程指的是网络请求过程采用了多线程，而键值对读写命令仍然是单线程处理的，所以Redis依然是并发安全的
也就是只有网络请求模块和数据操作模块是单线程的，而其它的持久化、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的
2. Redis单线程为什么还能这么快
命令执行基于内存操作，一条命令在内存里操作的时间是几十纳秒
命令执行是单线程操作，没有线程切换开销
基于IO多路复用机制提升Redis的I/O利用率
高效的数据存储结构： 全局hash表以及多种高效数据结构， 比如： 跳表、压缩列表、链表等等
3. Redis底层数据是如何用跳表来存储的
将有序链表改造为支持近似折半查找算法，可以进行快速的插入、删除、查找操作
跳表的结构如下图
4. Redis Key过期了为什么内存没释放
你在使用Redis时，肯定经常使用SET命令
SET除了可以设置key-value之外，还可以设置key的过期时间，就像下面这样：
127.0.0.1:6379> SET tuling zhuge EX 120
OK
127.0.0.1:6379> TTL tuling
(integer) 117此时如果你想修改key的值，但只是单纯地使用SET命令，而没有加上过期时间的参数，那这个key的过期时间将会被擦除
127.0.0.1:6379> SET tuling zhuge666
OK
127.0.0.1:6379> TTL tuling //key永远不过期了
(integer) -1导致这个问题的原因在于： SET命令如果不设置过期时间，那么Redis会自动擦除这个key的过期时间。
如果你发现redis的内存持续增长，而且很多key原来设置了过期时间，后来发现过期时间丢失了，很有可能是因为这个原因导致的。
这时你的redis中就会存在大量不过期的key, 消耗过多的内存资源。
所以， 你在使用SET命令时，如果刚开始就设置了过期时间，那么之后修改这个key，也务必要加上过期时间的参数，避免过期时间丢失问题。
Redis对于过期key的处理一般有惰性删除和定时删除两种策略。
1）惰性删除： 当读、写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，判断key是否过期， 如果过期了直接删除掉这个key
2) 定时删除： 由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期（默认每100ms）主动淘汰一批已经过期的key, 这里一批只是部分key， 所以可能会出现部分key已经过期但还没有被清理掉的情况，导致内存并没有被释放。
5. Redis Key设置过期时间为什么被Redis主动删除了
当Redis已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略
主动清理策略在redis4.0之前一共实现了6种内存淘汰策略，在4.0之后，又增加了2种策略。共8种：
1）针对设置了过期时间的key做处理
a. volatitle-ttl: 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
b. volatitle-random: 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
c. volatitle-lru: 会使用LRU(最近最少使用)算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
d. volatitle-lfu: 会使用LFU(最不经常使用)算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
2）针对所有的key做处理：
a. allkeys-random: 从所有键值对中随机选择并删除数据
b. allkeys-lru: 使用LRU算法在所有数据中进行筛选删除。
c. allkeys-lfu: 使用LFU算法在所有数据中进行筛选删除。
3） 不处理
a. noeviction 不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息“(error) OOM command not allowed when used memory”， 此时Redis只响应读操作。
6. Redis淘汰的算法LRU与LFU区别
LRU算法（Least Recently Used 最近最少使用）: 淘汰很久没有被访问过的数据，以最近一次访问时间作为参考
LFU算法（Least Frequently Used最不经常使用）： 淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考。
绝大多数情况我们都可以用LRU策略，当存在大量的热点缓存数据时，LFU可能更好点。
7.删除Key的命令会阻塞Redis吗？
DEL
格式： DEL key [key…]
删除给定的一个或多个key. 不存在的key会被忽略
可用版本： >= 1.0.0
时间复杂度： O(N), N为被删除的key的数量。删除单个字符串类型的key,时间复杂度为O(1)。 删除单个列表， 集合， 有序集合或哈希表类型的key, 时间复杂度为O(N)， N为以上数据结构内的元素数量。
返回值： 被删除key的数量
8. Redis主从、哨兵、集群架构优缺点比较
Redis单节点最多不超过10G，太多会影响数据的恢复。 3-5G会好一点
在Redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换， 将某一台slave作为master， 哨兵的配置略微复杂， 并且性能和高可用性能等方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。
Redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群， 它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵，也能完成节点转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点（官方推荐不超过1000个节点），redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式， 且集群配置非常简单。
9. Redis集群数据Hash分片算法是怎么回事
Redis Cluster将所有数据划分为16384个slot(槽位），每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。当Redis Cluster的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样客户端要查找某个key时，可以根据槽位定位算法定位到目标节点
槽位定位算法
Cluster默认会对key值使用CRC16算法进行hash得到一个整数值，然后用这个整数值对16384进行取模来得到具体槽位。
HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384
再根据槽位值和Redis节点的对应关系就可以定位到key具体是落在哪个Redis节点上的。
