Redis缓存作为提高系统性能最好的方式相信大家对其一定不陌生，各位作为秃头老码农不仅需要掌握Redis的基础用法还得了解Redis的相关原理，比如Redis过期策略和内存淘汰机制。
Redis 和 MySQL 是面试绕不过的两座大山，他们一个是关系型数据库的代表（MySQL），一个是键值数据库以及缓存中间件的一哥。尤其 Redis 几乎是所有互联网公司都在用的技术，比如国内的 BATJ、新浪、360、小米等公司；国外的微软、Twitter、Stack Overflow、GitHub、暴雪等公司。我从业了十几年，就职过 4、5 家公司，有的公司用 MySQL、有的用 SQL Server、甚至还有的用 Oracle 和 DB2，但缓存无一例外使用的都是 Redis，从某种程度上来讲 Redis 是普及率最高的技术，没有之一。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）的内存数据库。由于它是基于内存的所以它要比基于磁盘读写的数据库效率更快。因此Redis也就成了大家解决数据库高并发访问、分布式读写和分布式锁等首选解决方案。
在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），如图所示。
(2) 对于使用like的查询，查询如果是’%xx’不会使用到索引。而’xx%’会使用到索引。
在 Redis 系列的开篇文章中，我们对 Redis 概述以及 Redis 数据结构与对象进行了详细的讨论以及了解。经过上一篇文章的阅读，相信读者已经对 Redis 的内部结构有了大致了解，接下来我们继续深入了解 Redis 内部结构。
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库，数据都存在内存中，但是针对于已经过期的数据，reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中，当执行删除策略的时候，才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址，在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡，CPU 才能去处理事情，针对过期数据，要进行删除的时候，一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义，当 key 设置有过期时间，时间到了，定时器任务立即执行删除，相当于消 耗 CPU 来减少内存使用，拿时间换空间。
Redis 是速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。
Redis是一个key-value的Nosql数据库，先存到内存中，会根据一定的策略持久化到磁盘，即使断电也不会丢失数据，支持的数据类型比较多。主要用来做缓存数据库的数据和web集群时当做中央缓存存放seesion。
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求
今天分享秋招的字节、快手 Java 后端面经，我筛选了Java+MySQL+Redis+MQ+网络+操作系统共性的面试题，排除了项目和实习经历的问题，同学反馈字节面试体验很好，遇到不会的，面试官会一步一步引导，还会详细解释下，返回环节还介绍了部门情况。
Redis 是一个键值对（key-value pair）的数据库服务器，其数据保存在 src/server.h/redisDb 中(网上很多帖子说在 redis.h 文件中，但是 redis 6.x版本目录中都没有这个文件。redisDb 结构应该在 server.h文件中)
Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
Redis中可以通过expire设置键的过期，那么Redis又是什么时候删除键的呢？
Redis 是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
第一，缓存池 proxy_cache_path /var/cache/nginx/proxy_cache levels=1:2 keys_zone=static:50m max_size=10g inactive=3d;
大家好！我叫陈科，目前就职于河狸家，主要做架构方面的工作，今天和大家分享的是 Redis 的源码分析。 Redis 这个东西很简单，懂 C 语言的同学花一个下午，可以把它的来龙去脉都研究懂。但是，它
从以上数据可以看出，在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）、embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
本文将深入探讨Redis中maxmemory的设置和内存淘汰策略。我们将解释maxmemory的作用和设置方法，并详细介绍Redis中常用的内存淘汰策略。通过代码示例和实际应用案例，读者将对Redis中的maxmemory设置和淘汰策略有更深入的了解。
在回答词问题之前，首先需要回答另一个问题，就是如何设置 Redis 中数据的过期时间？
Redis 作为当下最热门的 Key-Value 存储系统，在大大小小的系统中都扮演着重要的角色，不管是 session 存储还是热点数据的缓存，亦或是其他场景，我们都会使用到 Redis。在生产环境我们偶尔会遇到 Redis 服务器内存不够的情况，那对于这种情况 Redis 的内存是如何回收处理的呢？另外对于带有过期时间的 Key Redis 又是如何处理的呢？
最近对华为云分布式缓存产品Redis做了一些研究，于是整理了一些基本的知识拿出来与大家分享，首先跟大家分享的是，如何从不同的角度来详细使用Redis。小编将从以下9个角度来进行详细分析，希望可以帮到大家。
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
我们在日常使用sql中，查询数据库反映的时间过长，这时候可能是flush脏页导致的，而脏页会什么时候触发呢？
缓存技术在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它不仅能显著提升应用的性能和响应速度，还能优化资源使用，提高系统的整体效率。本文将深入探讨缓存系统的各个方面，为开发者提供详尽的实践指南。
我们知道redis的键和值都是以redisObject的形式保存的，而键总是一个字符串对象，而值则可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象或者有序集合对象的其中一种。我们执行TYPE指令可以查看键对应的值的属性：
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
策略 : 在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
来 源：cnblogs.com/Survivalist/p/8119891.html
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
redis 的数据是保存在系统内存里面的。持久化就是把内存的数据转移到磁盘中，redis 的持久化策略有两种:RDB、AOF
LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存淘汰策略，其原理基于“最近最少使用”的原则。当缓存空间不足时，LRU缓存会淘汰最近最久未被使用的数据，以确保缓存中始终存储着最新和最频繁使用的数据。
从我第一次使用Redis来帮助加速算法运行速度开始，就把Redis应用在了各个项目中，每次带来的体验都非常得好，python多进程+Redis的使用帮助我把单进程运行十几个小时的程序加速到了只需要10分钟左右，也帮助我把本来需要运行十几分钟的项目加速到了几十秒就能运行结束，同时我也喜欢Redis项目本身的小巧和精致。所以在这里计划写些关于Redis的介绍，计划总共写两篇，第一篇主要介绍Redis的整体的一些设计和思想，第二篇会主要介绍Redis集群的一些研究，希望能帮助大家熟悉认识Redis，并鼓励在你的项目中能尝试使用Redis。本篇主要会涉及到如下内容：
LRU算法在后端工程师面试中，是一个比较常出现的题目，这篇文章带大家一起，理解LRU算法，并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。
Redis是一个开源的高性能键值对存储系统，具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets）等。
如果你的 Redis 只能存10G数据，你写了12G，那么 Redis 会怎么淘汰那2G数据呢？
在底层上， redis 使用了 IO 多路复用技术，像 select、epoll 等。能较好的保障吞吐量。而且 redis 采用了单线程处理请求，避免了线程切换和锁竞争锁带来的额外消耗。
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