Redis作为高性能的内存数据库，在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，才能使得Redis性能发挥到极致。

如果你是一位后端工程师，面试时八成会被问到 Redis，特别是那些大型互联网公司，不仅要求面试者能简单使用 Redis，还要深入理解其底层实现原理，具备解决常见问题的能力。可以说，熟练使用 Redis 就是后端工程师的必备技能。

但我发现，在工作或面试时，大家还是会有这样那样的疑问，比如：如何用 Redis 实现分布式锁？Redis 怎样处理过期键？缓存雪崩、穿透、热点问题怎么解决？持久化、集群方案怎么选择？如何优雅地给 Redis 做键值分析？等等。

这里，分享给你一张 Redis 问题画像图，帮你快速查找问题对应的 Redis 主线模块，进而定位相应的技术点。

 

最近，总结了一条系统高效的 Redis 学习路径，帮你透彻理解 Redis 核心原理，并通过上手实战，掌握高并发场景下的缓存解决方案，解锁 Redis 高频面试题，让你无论在工作还是面试中，都能无往不利。

我发现，很多人都是带着具体问题学 Redis 的，这些问题当然重要，但如果只关注零散的技术点，没有建立起完整的知识框架，你的使用能力很难得到质的提升。

那么，怎样才能形成 Redis 系统观呢？在我看来，就是“两大维度，三大主线”：前者指系统维度和应用维度，后者就是高性能、高可靠和高可扩展。

 

从系统维度上说，我们要了解 Redis 各项关键技术的设计原理，掌握一些系统设计规范，例如 run-to-complete 模型、epoll 网络模型，以便应用到后续的系统开发中。但 Redis 的知识点很零碎，所以，可以按照“三大主线”为它们进行分类：

• 高性能主线，包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；
• 高可靠主线，包括主从复制、哨兵机制；
• 高可扩展主线，包括数据分片、负载均衡。

其次，在应用维度上，可以按照 “应用场景驱动”和“典型案例驱动”两种方式学习，一个是“面”的梳理，一个是“点”的掌握。

我们都知道，缓存和集群是 Redis 最广泛的两大应用场景。在这些场景中，本身就具有一条显式的技术链。比如，提到缓存就会想到缓存机制、缓存替换、缓存异常等一连串问题。

但并不是所有都适合这种方式，比如 Redis 丰富的数据模型，以及一些隐藏得比较深、在特定业务场景下才会出现的问题，就可以用“典型案例驱动”方式，深入拆解一些对 Redis “三高”特性影响较大的案例，例如，各个大厂在万亿级访问量、数据量的情况下，对 Redis 的深度优化实践。

这样，才能透彻理解 Redis，建立起结构化的知识体系，快速找到引发问题的关键因素，甚至整理成 Checklist，作为遇到问题时信手拈来的“锦囊妙计”。

再具体一点说，内容主要分为五部分：

一、Redis 基本数据结构与实战场景

二、Redis 常见异常及解决方案

三、分布式环境下常见的应用场景

四、Redis 集群模式

五、Redis 常见面试题目详解

 

说了这么多，看看整体大纲图吧。

 

 

下面是完整的目录：

 

一、Redis 基本数据结构与实战场景

 

 

二、Redis 常见异常及解决方案

 

 

三、分布式环境下常见的应用场景

 

 

四、Redis 集群模式

 

 

五、Redis 常见面试题目详解

• Redis相比memcached有哪些优势?
• Redis支持哪几种数据类型?
• Redis主要消耗什么物理资源?
• Redis的全称是什么?
• Redis有哪几种数据淘汰策略?
• Redis官方为什么不提供Windows版本?
• 一个字符串类型的智能存储最大容量是多少?
• 为什么Redis需要把所有数据放到内存中?
• Redis集群方案应该怎么做?都有哪些方案?
• Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?
• Redis事务相关的命令有哪几个?
• Redis如何做内存优化?
• Redis回收进程如何工作的?
• Redis回收使用的是什么算法?
• Redis如何做大型数据插入?
• 为什么要做Redis分区?
• 你知道有哪些Redis分区实现方案?
• Redis分区有什么缺点?
• Redis持久化数据和缓存怎么做扩容?
• 分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好?为什么?
• Twemproxy是什么?
• 支持一致性哈希的客户端有哪些?
• Redis与其他key-value存储有什么不同?
• Redis的内存占用情况怎么样?
• 都有哪些办法可以降低Redis的内存使用情况呢?
• 一个Redis实例最多能存放多少的keys?
• Redis常见性能问题和解决方案?
• Redis提供了哪几种持久化方式?

 

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来源： https://blog.csdn.net/javachengzi/article/details/111404740