Redis面试题通常涵盖其基本概念、数据结构、使用场景、性能优化、持久化、高可用性、安全性、分布式特性等方面。以下是一些典型的Redis面试问题及其简要答案：

Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。主要应用场景包括：

缓存：加速数据访问，减轻数据库压力。

会话存储：存储用户会话信息，实现分布式session共享。

排行榜/计数器：实时更新、排序及查询数据。

消息队列：利用List或Stream实现简单的消息队列系统。

发布/订阅：实现消息广播和订阅机制。

分布式锁：利用SETNX、EXPIRE等命令实现分布式锁。

Redis支持以下数据结构：

String：二进制安全的字符串。

List：双向链表，支持两端插入、弹出。

Set：无序、唯一值的集合，支持交集、并集、差集操作。

Sorted Set：有序、唯一值的集合，每个成员有分数，支持范围查询和排名。

Hash：键值对集合，适合存储对象。

Bitfields：对整数进行位操作。

Streams：用于存储和消费有序事件序列。

Redis提供了两种持久化机制：

RDB (Redis Database)：定期将内存数据快照写入磁盘的二进制文件。可通过save命令或配置文件设置触发条件。

AOF (Append-only File)：记录所有写操作到日志文件，可配置为每秒同步、每次写操作后同步等。重启时通过重新执行AOF文件中的命令恢复数据。

主从复制中，数据从主节点（master）同步到从节点（slave）。从节点连接到主节点，主节点将所有数据更改（写命令）发送给从节点。从节点可以提供读服务，实现读写分离。通过哨兵（Sentinel）系统，可以实现主节点故障检测、自动 failover 和配置更新。

分布式锁：使用如RedLock算法实现分布式锁，确保同一时刻只有一个客户端能修改指定Key。

Check-And-Set (CAS)：使用WATCH命令监视一个或多个键，然后在MULTI/EXEC事务中检查条件（如版本号）是否满足再执行操作。

Lua脚本：使用原子性的Lua脚本来封装复杂的逻辑，避免中间状态被其他客户端干扰。

雪崩：短时间内大量key同时过期或主节点宕机，导致所有请求瞬间转移到 从 节点或数据库，引发系统崩溃。防范措施包括：

过期时间分散：设置随机的过期时间，避免集中过期。

降级策略：设置熔断或降级开关，防止雪崩效应蔓延。

使用Redis Cluster或Sentinel：分散请求到多个节点，提高系统的容错能力。

穿透：大量不存在的key被高并发请求，导致请求直接打到数据库。防范措施包括：

布隆过滤器：在客户端或代理层使用布隆过滤器预先拦截可能不存在的key请求。

空值缓存：对查询结果为空的key也进行缓存，并设置较短的过期时间。

volatile-lru：在设置了过期时间的键中，基于LRU算法删除最近最少使用的键。

allkeys-lru：不论是否设置过期时间，基于LRU算法删除最近最少使用的键。

volatile-random：在设置了过期时间的键中，随机删除一个键。

allkeys-random：不论是否设置过期时间，随机删除一个键。

volatile-ttl：在设置了过期时间的键中，优先删除TTL较小的键。

noeviction：默认策略，当内存不足时，拒绝所有写入请求。

主从复制：通过配置主从关系，实现数据冗余和读写分离。

哨兵（Sentinel）系统：自动监控主从节点状态，实现故障检测、主节点切换和配置更新。

Redis Cluster：分布式架构，数据分片存储在多个节点，支持节点间自动故障转移和负载均衡。

内存使用：合理设置数据结构、使用适当的内存淘汰策略、避免过度缓存。

网络延迟：使用pipelining批量发送命令、适当增大TCP缓冲区大小、减少不必要的数据传输。

CPU使用率：优化数据结构和算法、避免使用CPU密集型命令（如SORT）、考虑使用多线程IO模型（Redis 6及以上版本）。

Pipeline：允许客户端一次性发送多个命令并在服务器端依次执行，减少网络往返次数，提高批量操作的性能。

Transaction：通过MULTI/EXEC包裹一系列命令，确保这些命令作为一个原子单位被执行。在事务执行期间，其他客户端的命令不会插入其间。如果其中一条命令执行失败，整个事务回滚。

Redis 在其核心部分，特别是命令执行环节，采用了单线程模型。这意味着 Redis 服务端接收客户端请求、处理命令、更新数据结构以及回复客户端响应等操作都是在一个主线程中顺序执行的。这种设计旨在简化数据结构操作的并发控制，确保数据的一致性和避免复杂的锁机制。随着 Redis 的发展，尤其是从较新版本开始，Redis 不再严格局限于单线程。为了提高性能和利用多核 CPU，Redis 在某些非核心组件或特定任务中引入了多线程机制：
异步任务处理：从 Redis 4.0 开始，对于某些耗时较长的操作（如 UNLINK 命令），Redis 使用了后台线程异步执行，以避免阻塞主线程。
I/O多路复用：Redis 一直使用 I/O 多路复用技术（如 epoll、kqueue 等）来高效处理多个客户端连接。尽管这不是严格意义上的多线程，但 I/O 多路复用允许主线程在单线程环境下同时监听多个套接字，当有事件发生时（如客户端请求到达），能够及时响应而无需为每个连接创建独立的线程。
网络层多线程：Redis 6.0 引入了网络层的多线程支持，允许网络请求的接受和初步协议解析工作在多个线程中并行进行，减轻了主线程的压力。但命令的实际执行仍然保留在单线程中。