1、Redis如何做内存优化？

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.

2、Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用Redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响Redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

3、Redis常用管理命令

# dbsize 返回当前数据库 key 的数量。
# info 返回当前 Redis 服务器状态和一些统计信息。
# monitor 实时监听并返回Redis服务器接收到的所有请求信息。
# shutdown 把数据同步保存到磁盘上，并关闭Redis服务。
# config get parameter 获取一个 Redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）
# config set parameter value 设置一个 Redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）
# config resetstat 重置 info 命令的统计信息。（重置包括：keyspace 命中数、
# keyspace 错误数、 处理命令数，接收连接数、过期 key 数）
# debug object key 获取一个 key 的调试信息。
# debug segfault 制造一次服务器当机。
# flushdb 删除当前数据库中所有 key,此方法不会失败。小心慎用
# flushall 删除全部数据库中所有 key，此方法不会失败。小心慎用

4、Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？

  1. 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。
  2. 如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。

5、Twemproxy是什么？

Twemproxy是Twitter维护的（缓存）代理系统，代理Memcached的ASCII协议和Redis协议。它是单线程程序，使用c语言编写，运行起来非常快。它是采用Apache 2.0 license的开源软件。 Twemproxy支持自动分区，如果其代理的其中一个Redis节点不可用时，会自动将该节点排除（这将改变原来的keys-instances的映射关系，所以你应该仅在把Redis当缓存时使用Twemproxy)。 Twemproxy本身不存在单点问题，因为你可以启动多个Twemproxy实例，然后让你的客户端去连接任意一个Twemproxy实例。 Twemproxy是Redis客户端和服务器端的一个中间层，由它来处理分区功能应该不算复杂，并且应该算比较可靠的。

6、Redis没有直接使用C字符串

(即以空字符’\0’结尾的字符数组)作为默认的字符串表示，而是使用了SDS。SDS是简单动态字符串(Simple Dynamic String)的缩写。

7、使用过 Redis 分布式锁么，它是什么回事？

先拿 setnx 来争抢锁， 抢到之后， 再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错， 然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了， 那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈： 唉， 是喔， 这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋， 故作思考片刻， 好像接下来的结果是你主动思考出来的， 然后回我记得 set 指令有非常复杂的参数， 这个应该是可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的！ 对方这时会显露笑容， 心里开始默念： 摁， 这小子还不错。

8、Redis如何设置密码及验证密码？

设置密码：config set requirepass 123456

授权密码：auth 123456

9、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素?

理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。换句话说， Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。

10、Redis有哪些适合的场景？

会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache），用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件wp-Redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供list和set操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。

所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！