1.redis五种数据结构及作用
String—— 简单的 key-value 类型，value 不仅可以是 String，也可以是数字。最大的存储大小512M
Hash—— 哈希结构相对于字符串序列化缓存信息更加直观，并且在更新操作上更加便捷。所以常常用于储存对象
List—— 使用双端链表实现的 List 可以向左向右插入数据 可以轻松地实现最新消息排行，消息队列等功能
Set—— 一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合
zSet—— 有序集合 保留了集合不能有重复成员的特性，但不同得是，有序集合中的元素是可以排序的
2.redis持久化
redis提供两种持久化方式AOF（Append-only file）和RDB（Redis DataBase）
AOF:redis执行过的所有写指令记录下来
RDB:将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上
如果RDB和AOF同时使用的话，redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高
如果没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样。
3.redis为什么快
1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；
3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
4、使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；
5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；
4. MySQL里有1000w数据，redis中只存10w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
全局的键空间选择性移除
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。（这个是最常用的）
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
设置过期时间的键空间选择性移除
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
5.redis是否是单线程线程安全
Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
单进程单线程优势
- 代码更清晰，处理逻辑更简单
- 不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
- 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
6.事务
redis对事务的支持也是源自于这部分需求，即支持一次性按顺序执行多个命令的能力，并保证其原子性