redis面试

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一、redis

redis底层是单线程为什么性能那么高？
1、基于内存操作，性能高
2、redis线程模型，多路复用，epoll机制
3、高效的数据结构

用户余额表，余额经常变换，使用json存储性能低，使用分字段存，各个技术都有自己最适合的应用场景。

购物车用db实现比较麻烦，用redis中的hash实现购物车，hash是一个双层的KV,外层的key作为用户id，内层的key作为商品id，商品数量作为内层的value。

Hash结构优缺点：

List结构

应用场景：
栈，LPUSH进LPOP出，=FIFO

海量数据的表要少用order by，性能非常低，如果后面不加索引，有可能全表扫描，性能很低。可以用redis实现。

set结构



SMEMBERS like取出点赞用户是无序的，

关注模型


zset

可以实现用户点赞顺序显示。

redis底层会实时变换数据结构
跳表O(logN)：演变的链表，最早用链表存储，有一个分值按照分值从左到右排序，对链表进行一些改造，没两个元素把一个元素向上，一直提元素，上面的层是索引层。支持快速的增删改查。

查找32号元素

查找原理类似于折半查找。

压缩列表O(N)：双向链表去掉指针，把它们压缩存在一起，可以通过辅助元素位移找到压缩列表。

链表与数组

跳表的缺点：空间换时间，占用更多的存储空间，如果业务对存储更敏感，需要用压缩列表。压缩列表插入没有跳表快。
空间占用大概双倍，索引层和数据大小差不多。

redis怎么切换的跳表和压缩列表，通过redis配置实现的，


如果元素没超过5个用压缩列表，如果用5个以上转换成跳表存储。
这个配置怎么优化？
结合业务场景，如果对存储空间在意，应该多配一些entries，如果对存储空间不敏感就配小一点，增删改查效率都提升，元素不多的场景跳表和压缩列表效率差不多，需要元素特别多才有明显差距。

五种数据结构：

二、

总结