1、什么情况下使用redis？
(1)热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量，那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动。
(2)更新不频繁的数据
2、redis 可以放哪几种数据？
五种数据：字符串、hash、List、Set、Zset
3、Redis有哪些优缺点
优点
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读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
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支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
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支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
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数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
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支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。
缺点
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数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
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Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
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主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
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Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。
4、Redis为什么这么快？
原因有以下几点：
a.基于内存操作：Redis的所有数据都存在内存中，因此所有的运算都是内存级别的，所以它的性能比较高。
b.数据结构简单：Redis的数据结构比较简单，是为Redis专门设计的，而这些简单的数据结构的查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
c.多路复用和非阻塞IO：Redis使用IO多路复用功能来监听多个socket连接的客户端，这样就可以使用一个线程来处理多个情况，从而减少线程切换带来的开销，同时也避免了IO阻塞操作，从而大大提高了Redis的性能。
d.避免上下文切换：因为是单线程模型，因此就避免了不必要的上下文切换和多线程竞争，这就省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且单线程不会导致死锁的问题发生。
官方使用的基准测试结果表明，单线程的Redis可以达到10W/S的吞吐量。
5、redis是单线程还是多线程,为什么？
在Redis4.0之前，Redis是单线程运行的！
原因是Redis是基于内存的，它的瓶颈在于机器的内存、网络带宽，而不是CPU，在CPU还没达到瓶颈时机器内存可能就满了、或者带宽达到瓶颈了。因此CPU不是主要原因，那么自然就采用单线程了，况且使用多线程比较麻烦。
但是在Redis4.0的时候，已经开始支持多线程了，比如后台删除等功能。
简单来说，Redis在4.0之前使用单线程的模式是因为以下三个原因：
1.使用单线程模式的Redis，其开发和维护更简单，因为单线程模式方便开发和调试。
2.即使使用单线程模型也能够并发地处理多客户端的请求，主要是因为Redis内部使用了基于epoll的多路复用。
3.对于Redis来说，主要的性能瓶颈是内存或网络带宽，而非CPU。
6.redis的IO多路复用是什么？
当调用读取操作read方法时，缓冲区没有任何数据，那么这个线程会卡在这里，直到缓冲区有数据或者连接被关闭时，read方法才会返回，该线程才能继续处理其他业务。
但这样显然就降低了程序的执行效率，而Redis使用的时非阻塞的IO，这就意味着IO的读写流程不再是阻塞的，读写方法都是瞬间完成并且返回的，也就是它会采用能读多少就读多少、能写多少就写多少的策略来执行IO操作，这显然更符合我们对性能的追求。
但这种非阻塞的IO也面临一个问题，那就是当我们执行读取操作时，有可能只读取了一部分数据；同理写数据也是这种情况，当缓冲区满了，而我们的数据还没有写完，那么生效的数据何时写就成了一个问题。
而IO的多路复用就是解决上面的这个问题的，使用IO多路复用最简单的方式就是使用select函数，此函数是操作系统提供给用户程序的API接口，用于监控多个文件描述符的可读和可写情况的，这样就可以监控到文件描述符的读写事件了。当监控到相应的时间之后就可以通知线程处理相应的业务了，这样就保证了Redis读写功能的正常执行。
【不过现在的操作系统已经基本上不适用select函数了，改为调用epoll函数（Linux）了，macOS则是使用Kqueue（继承与Unix），因为select函数在文件描述符非常多的时候性能非常差。】
7.Redis6.0中的多线程？
Redis单线程的优点非常多，不但降低了Redis内部实现的负责性，也让所有操作都可以在无锁的情况下进行，并且不存在死锁和线程切换带来的性能以及时间上的消耗；
但是其缺点也很明显，单线程机制导致Redis的QPS（Query Per Second，每秒查询数）很难得到有效的提高（虽然够快了，但人毕竟还是要有更高的追求的）。
Redis在4.0版本中虽然引入了多线程，但是此版本的多线程只能用于大数据量的异步删除，对于非删除操作的意义并不是很大。
如果我们使用Redis多线程就可以分摊Redis同步读写IO的压力，以及充分利用多核CPU资源，并且可以有效的提升Redis的QPS。在Redis中虽然使用了IO多路复用，并且是基于非阻塞的IO进行操作的，但是IO的读写本身是阻塞的。比如当socket中有数据时，Redis会先将数据从内核态空间拷贝到用户态空间，然后再进行相关操作，而这个拷贝过程是阻塞的，并且当数据量越大时拷贝所需要的的时间就越多，而这些操作都是基于单线程完成的。
因此在Redis6.0中新增了多线程的功能来提高IO的读写性能，它的主要实现思路是将主线程的IO读写任务拆分给一组独立的线程去执行，这样就可以使用多个socket的读写并行化了，但Redis的命令依旧是主线程串行执行的。
但是注意：Redis6.0是默认禁用多线程的，但可以通过配置文件redis.conf中的io-threads-do-reads 等于 true 来开启。但是还不够，除此之外我们还需要设置线程的数量才能正确地开启多线程的功能，同样是修改Redis的配置，例如设置 io-threads 4，表示开启4个线程。
【关于线程数的设置，官方的建议是如果为4核CPU，那么设置线程数为2或3；如果为8核CPU，那么设置线程数为6.总之线程数一定要小于机器的CPU核数，线程数并不是越大越好。】
8、Redis的应用场景
- 计数器
可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。
- 缓存
将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。
- 会话缓存
可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。
- 查找表
例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。
- 消息队列(发布/订阅功能)
List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。
- 分布式锁实现
在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。
- 其它
Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。
9、redis 如何做内存优化？
1、缩减键值对象
缩减键（key）和值（value）的长度，
key长度：如在设计键时，在完整描述业务情况下，键值越短越好。
value长度：值对象缩减比较复杂，常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入Redis。首先应该在业务上精简业务对象，去掉不必要的属性避免存储无效数据。其次在序列化工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小。以JAVA为例，内置的序列化方式无论从速度还是压缩比都不尽如人意，这时可以选择更高效的序列化工具，如: protostuff，kryo等，下图是JAVA常见序列化工具空间压缩对比。
2、共享对象池
对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。 除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。
3、字符串优化
4、编码优化
5、控制key的数量