对面试官进行360°的反击，拿下35Koffer， 全靠猛刷阿里的Redis最新手册

前言

Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。我在一次又一次面试失败后，终于找到了一份押题命中率高达90%的面试题。最后成功拿下35K薪资的offer!

因为自己走了很多弯路，所以希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，吊打一同面试的同僚（好像不太好），疯狂收割大厂offer！

随便呈上几道，看看大家能否答出来：

（0）redis为什么是key，value的，为什么不是支持SQL的？

（1）redis是多线程还是单线程？（回答单线程的请回吧，为什么请回，请往下看）

（2）redis的持久化开启了RDB和AOF下重启服务是如何加载的？(10个人9个回答错误)

（3）redis如果做集群该如何规划？AKF/CAP如何实现和设计？

（4）10万用户一年365天的登录情况如何用redis存储，并快速检索任意时间窗内的活跃用户？

（5）redis的5种Value类型你用过几种，能举例吗？

（6）100万并发4G数据，10万并发400G数据，如何设计Redis存储方式？

话不多说，来看完整版的面试题吧：

应用篇

1.分布式锁

分布式应用与并发问题是分不开的。

篇幅原因，仅以截图的形式展现，有需要完整版的小伙伴下方即可免费获取

2.延时队列

我们经常用 Kafka 和 Rabbitmq 作为消息队列中间件，在应用程序之间增加异步消息传递功能。但是使用过 Rabbitmq 的朋友就知道，步骤是有多么繁琐。但是有了 Redis，我们就可以从繁琐步骤里解脱出来，当只有一组消费者的消息队列时，使用 Redis就会非常轻松地搞定。

3.位图

当存储量巨大过亿时，Redis 提供的位图数据结构就可以完全容纳下，这就大大

节约了存储空间。

4.HyperLogLog

如果你的页面访问量很大，你统计需要用一个很大的 set 集合时，就会非常的浪费空间。当需要用很大的存储空间时，Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构就可以很好地解决这种统计问题。

5.布隆过滤器

由于 Redis 的事务使用非常简单，跟关系数据库不同，我们可以直接使用。但是也正因为过于简单，它的事务模型很不严谨，那么我们就不能像使用关系数据库的事务一样来使用 Redis。

6.简单限流

Redis 消息队列有很多优势的同时，也存在着不足之处，那就是它不支持消息的多播机制

7.漏斗式限流

由于Redis所有的数据都放在内存里，那么它很容易因为我们内存不足而导致崩溃。当 Redis 内部管理的集合数据结构很小时，它会进行压缩存储。 比如可以使用数组来模拟 HashMap 的增删改操作。

8.GeoHash

很多企业没有使用到 Redis 的集群，但是至少都做了主从。在了解 Redis 的主从复制之前，我们可以先来理解一下现代分布式系统的理论基石——CAP 原理。

原理篇

集群&拓展篇

源码篇

篇幅原因，就展示到这里了，有需要完整版的小伙伴下方扫码即可免费获取