Redis（背诵版）

1. 数据结构与底层编码

string：int / embstr（小于等于 44 字节） / raw（sds）。
list：quicklist = 双向链表 + 每节点 listpack。
hash：listpack（小）/ hashtable（大）。
set：intset（全整数且小）/ listpack / hashtable。
zset：listpack（小）/ skiplist + dict（大）。
追问：zset 为什么同时用跳表和字典？-> 字典 O(1) 查分值，跳表 O(logN) 做范围查询，各取所长。

2. 持久化

RDB：定时 fork 子进程生成快照，体积小、恢复快；缺点是可能丢数据，fork 时因 COW 内存可能翻倍。
AOF：追加写命令，appendfsync 三档（always / everysec / no），默认 everysec 最多丢 1 秒；文件大、恢复慢。
AOF 重写：fork 子进程按当前数据生成最小命令集，期间新命令写入重写缓冲再合并。
混合持久化（4.0+ 默认）：AOF 前半是 RDB 格式、后半是增量命令，兼顾恢复速度和丢数据少。
追问：fork 会阻塞吗？-> 会短暂阻塞（拷贝页表），内存越大阻塞越久。

3. 过期删除与内存淘汰

过期删除 = 惰性删除（访问时检查）+ 定期删除（每 100ms 随机抽查 20 个，过期比例大于 25% 就继续）。
淘汰策略 8 种：noeviction、volatile 系与 allkeys 系的 lru / lfu / random、volatile-ttl。
4.0 引入 LFU，更适合热点数据；LRU 是近似算法（随机采样若干 key 淘汰）。
实践：纯缓存用 allkeys-lru 或 allkeys-lfu；别用 noeviction。
追问：为什么不用精确 LRU？-> 维护完整链表内存开销大，近似够用。

4. 缓存穿透 / 击穿 / 雪崩

穿透（查不存在的数据）：缓存空值带短 TTL、布隆过滤器、参数校验。
击穿（热点 key 过期瞬间）：互斥锁重建（SETNX）、逻辑过期（不设 TTL 异步刷新）、singleflight。
雪崩（大量 key 同时过期或 Redis 挂了）：TTL 加随机抖动、多级缓存、限流降级、集群高可用。
追问：布隆过滤器能删元素吗？-> 标准布隆不能，要用计数布隆。

5. 分布式锁

加锁：SET key value NX PX 30000，value 用唯一标识（UUID）。
解锁：必须用 Lua 保证「判断是自己的锁 + 删除」原子。
续期：看门狗定时续期，避免业务没跑完锁先过期。
Redlock 争议：需多数节点加锁成功，但依赖时钟假设，Kleppmann 认为不安全；通常单机 + 哨兵/集群就够。
追问：为什么不能直接 DEL？-> 可能删掉别人刚加的锁。

6. 主从 / 哨兵 / Cluster

主从：一主多从，异步复制，主挂了要手动切。
哨兵：监控 + 自动故障转移，至少 3 个且为奇数；切换期间短暂不可用。
Cluster：16384 个槽，按 CRC16(key) 取模 16384 定位；多 key 操作要求同槽，用 hash tag {user}:1。
追问：Cluster 下跨槽 mget 会怎样？-> 报 CROSSSLOT 错误。

7. 大 key / 热 key

发现：redis-cli --bigkeys、--hotkeys（需 LFU）、memory usage key、slowlog。
大 key 危害：删除/过期时阻塞主线程、网络传输慢、集群倾斜。
治理：拆分分桶、用 unlink 异步删、hscan 分批读、value 控制在 10KB 内。
热 key 治理：本地缓存、读写分离、key 打散加随机后缀、限流。
追问：为什么 DEL 大 key 会阻塞？-> 单线程同步释放内存，unlink 交给后台线程。

8. 管道 / Lua / 事务

Pipeline：批量发命令减少 RTT，但不保证原子，中间可能插入别的命令。
Lua：服务端原子执行整段脚本，适合复杂逻辑和分布式锁；脚本别太长（阻塞主线程）。
事务：MULTI / EXEC，不支持回滚（运行时错误继续执行），和 MySQL 事务不是一个概念。
结论：要原子用 Lua，要省 RTT 用 Pipeline，事务用得少。
追问：WATCH 的作用？-> 乐观锁，EXEC 前 key 被改过就放弃执行。

9. 缓存与数据库一致性

推荐 Cache Aside：先更新 DB，再删除缓存，配合延迟双删或 binlog 订阅（Canal）异步删。
为什么删而不是更新？-> 更新有并发写覆盖问题，删除更简单（懒加载）。
为什么先 DB 后缓存？-> 先删缓存再更新 DB，在「删完还没更新」的窗口被读回旧值写进缓存，会长期脏。
追问：能强一致吗？-> 不能，只能最终一致；要强一致就别用缓存。

10. 单线程为什么快 / 6.0 多线程

原因：纯内存操作、避免锁和上下文切换、I/O 多路复用（epoll）、高效数据结构。
真正的瓶颈是网络 I/O 和协议解析，不是 CPU 计算。
6.0 多线程：只把网络 I/O 读写和协议解析放到 IO 线程，命令执行仍是单线程，保证原子性。
追问：单线程下慢命令的后果？-> 阻塞所有请求，所以禁用 keys 全量扫描、大 key 操作、长 Lua。