每日Java面经（Day6）

1、Redis过期键的删除策略有哪些？

在Redis中，过期键的删除策略主要有两种：

1. 定期删除策略（定时删除）： Redis会通过定时任务来主动删除已过期的键。每隔一段时间，Redis会扫描部分设置了过期时间的键，并删除过期的键。该策略可以确保过期键及时被删除，但也会带来一定的性能开销。
2. 惰性删除策略（延迟删除）： 当客户端对某个键进行读写操作时，Redis会先检查该键是否过期，如果过期则会立即删除。这种策略避免了对所有键进行主动扫描的开销，但可能会导致过期键在一段时间内没有被删除。

这两种策略在Redis中是同时使用的。定期删除策略用于删除过期键的大部分，而惰性删除策略则在客户端访问键时处理那些被定期删除策略漏掉的过期键。通过这样的组合，Redis可以高效地管理过期键并提供良好的性能。

2、Redis删除策略的优点和缺点有哪些？

Redis的删除策略有以下几个优点和缺点：

优点：

1. 高效性能：Redis的删除策略设计得非常高效，能够在维护数据的同时处理过期键的删除，不会对系统整体性能产生明显的影响。
2. 低内存占用：Redis使用了惰性删除策略，只有在访问到过期键时才会进行删除操作，因此可以在一定程度上减少内存的占用。
3. 简单易用：Redis的删除策略实现相对简单，管理过期键的逻辑较为清晰，方便使用和维护。

缺点：

1. 不保证即时删除：惰性删除策略可能导致过期键在一段时间内仍保留在Redis中，直到被访问时才进行删除。这意味着过期键的删除不是即时的，而是延迟的。
2. 随机性删除：定期删除策略是随机选择部分设置了过期时间的键进行删除，这样可能导致某些键长时间未被检查从而长时间保留在Redis中。
3. 对于大量过期键的情况，定期删除策略可能会对系统性能产生一定影响，因为需要在一定周期内执行大量的删除操作。

综上所述，Redis的删除策略在绝大多数场景下能够提供高效的过期键管理，但在某些特定情况下可能需要额外的措施来保证过期键的及时删除。

3、什么是热点Key问题？什么样的key被称为热key？如何解决热点Key？

热点Key问题是指在分布式系统中，某些特定的Key被频繁访问，导致负载不均衡的情况。当某个Key成为热点Key时，它所在的节点会承受大量的请求压力，而其他节点的负载相对较低，从而造成性能瓶颈和系统不稳定。

被称为热点Key的Key具有以下特点：

1. 高访问频率：某个Key被频繁地读取或写入。
2. 数据量较大：热点Key对应的数据量较大，导致处理该Key的节点负担过重。
3. 业务逻辑关联度高：与热点Key关联的操作可能需要访问其他相关数据，进一步增加了负载压力。

解决热点Key问题的方法包括：

1. 缓存层面的解决方案：使用缓存来减轻对后端存储系统（如数据库）的访问压力。可以将热点Key的数据缓存在内存中，以提高读取速度，并通过合适的缓存策略（例如LRU、LFU等）来管理缓存的大小和替换策略。
2. 分片（Sharding）：将热点Key进行分片，将其均匀地分散到多个节点上，以平衡负载。可以采用哈希算法或一致性哈希算法来确定热点Key应该被分配到哪个节点上。
3. 数据重排（Data Repartitioning）：重新规划数据的分布方式，将数据合理地划分到不同的存储节点上，避免某个Key集中在一个节点上。
4. 动态调整：根据实时负载情况，动态地调整热点Key的分配策略和节点的资源分配，以保持负载均衡。
5. 水平扩展（Horizontal Scaling）：增加处理热点Key的节点数量，使负载更均衡。可以通过增加节点数目或者使用负载均衡器来实现。

需要根据具体的系统架构和业务场景选择合适的解决方案，有时需要综合运用多种方法来解决热点Key问题。

4、Redis是单线程的吗？

Redis 是单线程的。

Redis 使用单线程模型来处理客户端请求和操作。这意味着 Redis 在任意给定时间只能执行一个命令，而不是并行处理多个命令。

由于 Redis 使用单线程模型，它能够避免多线程带来的线程竞争和锁的开销，简化了内部数据结构的实现，并提高了读取和写入操作的速度。此外，Redis 通过使用高效的数据结构和异步 I/O 等技术，进一步提升了性能。

然而，需要注意的是，Redis 在某些情况下可以利用多核处理器的优势。例如，在具有多个 Redis 实例的主从复制架构中，每个实例可以运行在不同的 CPU 核心上，以实现并行处理多个客户端请求。此外，Redis 还可以通过使用多个 Redis 实例和负载均衡器来实现横向扩展，并提高整体的吞吐量。

总结起来，Redis 是单线程的，它利用单线程模型、高效的数据结构和异步 I/O 技术来提供出色的性能和响应速度。

5、Redis String类型的底层是如何实现？

Redis 的 String 类型底层是通过简单动态字符串（SDS）来实现的。

简单动态字符串（SDS）是 Redis 自己实现的一种字符串表示方式，相较于传统的 C 字符串，SDS 提供了更多的功能和性能优势。SDS 有以下特点：

1. 常数时间复杂度的字符串长度：SDS 在其结构中保存了字符串的长度信息，可以在 O(1) 的时间复杂度内获取到字符串的长度，而无需遍历整个字符串。
2. 自动扩容：当字符串长度超过当前分配空间时，SDS 会自动进行空间扩容，而不需要手动管理内存。扩容时会根据需要增加额外的空间，而不是按照固定的步长进行扩展。
3. 二进制安全：SDS 可以保存任意二进制数据，而不仅限于文本数据。它的内部使用字节数组来存储字符串数据，因此可以处理任意的二进制数据。
4. 缓冲区溢出保护：SDS 内部维护了字符串的长度信息，并通过预留空间来避免缓冲区溢出问题。
5. 附加额外操作：SDS 提供了一些附加的操作，如追加、切割、拷贝等，使得对字符串的操作更加方便和高效。

总结起来，Redis 的 String 类型底层使用简单动态字符串（SDS）实现。SDS 提供了常数时间复杂度的字符串长度、自动扩容、二进制安全、缓冲区溢出保护等特性，使得 Redis 在处理字符串类型数据时具备高效性和灵活性

6、为什么Redis要用简单动态字符串 SDS？

Redis 选择使用简单动态字符串（SDS）作为字符串类型的底层实现，主要基于以下几个原因：

1. 动态扩容：SDS 具备自动扩容的能力。当字符串长度超过当前分配的空间时，SDS 可以自动进行空间扩容，而不需要手动管理内存。这种动态扩容的机制使得 Redis 在处理字符串时更加灵活，不会受到固定空间大小的限制。
2. 高效的字符串操作：SDS 提供了一些附加的操作，如追加、切割、拷贝等，使得对字符串的操作更加高效。这些操作可以在 O(1) 的时间复杂度内完成，而不需要遍历整个字符串。例如，在追加字符串时，SDS 只需要将新的字符串拼接到原有字符串的末尾，而不需要重新分配和拷贝整个字符串。
3. 二进制安全：SDS 可以保存任意二进制数据，而不仅限于文本字符串。它的内部使用字节数组来存储字符串数据，因此能够处理任意的二进制数据。这种二进制安全性使得 Redis 在存储和处理各种类型的数据时更加灵活。
4. 缓冲区溢出保护：SDS 内部维护了字符串的长度信息，并通过预留空间来避免缓冲区溢出问题。在进行字符串追加或修改操作时，SDS 会根据需要进行空间扩展，并确保足够的空间来容纳新的数据，从而避免了常见的缓冲区溢出漏洞。

综上所述，Redis 选择使用简单动态字符串（SDS）作为字符串类型的底层实现，主要是因为 SDS 提供了动态扩容、高效的字符串操作、二进制安全性和缓冲区溢出保护等优势，使得 Redis 在处理字符串数据时更加高效、灵活和安全。

7、Redis Sorted set类型的底层是如何实现？

Redis Sorted Set（有序集合）的底层实现主要包括两个数据结构：跳跃表（Skip List）和字典（Dictionary）。

1. 跳跃表（Skip List）： 跳跃表是一种有序的、分层的数据结构。它由多个层级组成，每个层级都是一个有序链表。在 Redis 中，有序集合的元素以节点的形式存储在跳跃表中，并根据元素的分值（score）进行排序。每个节点包含一个成员（member）和对应的分值。

跳跃表可以通过指针跳跃连接不同层级的节点，从而提高查询效率。通过这种分层结构，跳跃表可以在平均情况下以 O(log n) 的时间复杂度进行查找、插入和删除操作。跳跃表在维护有序性的同时，具有较低的时间复杂度和较高的性能。

1. 字典（Dictionary）： 为了保证有序集合中成员的唯一性，Redis 结合跳跃表使用了字典作为附属数据结构。字典是一种基于哈希表的数据结构，以成员作为键，分值作为值，用于快速地按成员进行查找和去重。

字典使用哈希表来存储键值对，通过哈希算法将成员映射到相应的哈希槽中，并使用链表处理哈希冲突。字典可以在常数时间复杂度 O(1) 内完成搜索、插入和删除操作，因此提供了快速的成员查找和唯一性保证。

通过跳跃表和字典两种数据结构的组合，Redis 实现了有序集合类型的底层存储和操作。跳跃表提供了有序性和高效的范围查询操作，而字典则提供了快速的成员查找和唯一性保证。这种综合使用不同的数据结构，使得 Redis 的有序集合能够高效地支持插入、删除、范围查询等操作，并且保持较低的复杂度。

以上就是 Redis Sorted Set 类型底层实现的主要内容。它的设计结合了跳跃表和字典，使得有序集合具备了排序、唯一性和高效操作的特点。

Redis Sorted Set 类型的底层实现可以分为以下几个步骤：

1. 创建跳跃表（Skip List）和字典（Dictionary）：
   • Redis 在内存中创建一个空的跳跃表和字典，用于存储有序集合的数据。
   • 跳跃表包括多个层级，每个层级都是一个有序链表，用于维护元素的顺序。
   • 字典使用哈希表来存储键值对，用于快速查找成员并确保唯一性。
2. 插入元素：
   • 当执行插入操作时，首先根据成员和分值创建一个新的节点。
   • 然后将新节点插入跳跃表中，并根据分值进行排序。
   • 同时，将成员和对应的指针插入字典中，以便快速查找和去重。
3. 删除元素：
   • 当执行删除操作时，首先通过成员在字典中找到对应的节点。
   • 然后在跳跃表中删除该节点，并更新各层级的指针。
   • 最后从字典中删除成员，完成元素的删除操作。
4. 范围查询：
   • 范围查询是有序集合的一个重要功能，可以根据分值的范围获取一定区间内的元素。
   • 在跳跃表中，可以通过分值范围快速定位到起始节点和结束节点。
   • 然后按照节点的指针在跳跃表上遍历，并将符合范围条件的元素返回。
5. 更新分值：
   • 如果需要更新元素的分值，首先通过成员在字典中找到对应的节点。
   • 然后修改节点的分值，并根据新的分值重新排序节点在跳跃表中的位置。

通过以上步骤，Redis Sorted Set 实现了有序集合的底层存储和操作。通过跳跃表和字典的结合，它能够提供高效的插入、删除、范围查询等功能，并保持数据的有序性和唯一性。这种设计使得 Redis 的 Sorted Set 能够在实际应用中快速响应各种操作，并支持复杂的数据处理需求。

8、为什么Sorted set底层不用二叉树，平衡树实现？

Redis Sorted Set 底层没有选择使用二叉树或平衡树的原因是出于性能和实现复杂性方面的考虑。

虽然二叉树或平衡树可以提供有序集合的功能，并且在某些情况下具有较好的查询性能，但它们的实现通常比跳跃表复杂，并且需要更多的内存来维护树结构。

相比之下，跳跃表是一种简单而高效的数据结构，具有以下优点：

1. 内存效率：跳跃表相对于树结构占用的内存空间更少。它只需要维护一系列有序链表和指针，不需要像树那样额外存储节点的引用关系，因此在存储大量元素时，跳跃表占用的内存更少。
2. 查询性能：跳跃表在平均情况下具有良好的查询性能，其时间复杂度为 O(log n)。尽管二叉树或平衡树的查询性能也是 O(log n)，但跳跃表的实现更简单，避免了树旋转等操作，减少了计算和内存访问的开销。
3. 实现简单性：跳跃表的实现相对简单，易于理解和调试。相比之下，二叉树或平衡树的实现更加复杂，需要处理平衡因子、旋转操作等，容易引入错误。

综上所述，Redis Sorted Set 选择了跳跃表作为底层实现，因为它在提供高效查询性能的同时，也具有较低的内存消耗和简单的实现。这样的设计平衡了性能和实现复杂性，使得 Redis 的 Sorted Set 能够高效地支持插入、删除和范围查询等操作。

9、讲一讲Redis持久化机制？

Redis 提供了两种主要的持久化机制：AOF（Append Only File）持久化和 RDB（Redis DataBase）持久化。

1. AOF 持久化：
   • AOF 持久化以追加方式将每个写操作记录到日志文件中，记录的是写操作本身，以文本格式保存。
   • 当 Redis 启动时，会重新执行 AOF 文件中保存的所有写命令，将数据恢复到内存中。
   • AOF 文件的写入可以配置成每秒同步（默认）、每个命令同步还是不同步，同步频率影响持久化的性能和数据安全性。
   • AOF 文件过大时，可以进行压缩重写，生成一份尽可能紧凑的 AOF 文件。
2. RDB 持久化：
   • RDB 持久化是通过生成数据库快照来保存数据，快照是 Redis 在某个时间点上的数据副本。
   • 快照以二进制格式保存在硬盘上，通常以 dump.rdb 的文件名保存。
   • RDB 持久化可以手动触发或者在设定的时间间隔内自动触发生成快照。
   • 在进行恢复时，Redis 会加载最近的 RDB 文件，并将数据恢复到内存中。

AOF 持久化将写操作以追加方式记录到文件中，提供更高的数据安全性，但文件较大、恢复速度相对较慢。RDB 持久化生成紧凑的快照文件，具有较小的文件大小和较快的恢复速度，但可能会有一定程度的数据丢失风险。

可以根据具体需求选择适合的持久化机制，也可以同时使用 AOF 和 RDB 来兼顾数据的安全性和性能。

10、Redis中AOF 和 RDB持久化方式的区别？

1. 数据存储方式：
   • AOF 持久化：AOF 机制以追加的方式将写操作记录到日志文件中，保存了每个写操作的详细信息。
   • RDB 持久化：RDB 机制是通过生成快照来保存 Redis 数据，将内存中的数据以二进制格式保存到硬盘上。
2. 恢复数据的方式：
   • AOF 持久化：在 Redis 重新启动时，会通过执行 AOF 文件中的写操作来还原数据。
   • RDB 持久化：在 Redis 重新启动时，会加载最近生成的 RDB 文件，将数据恢复到内存中。
3. 数据安全性：
   • AOF 持久化：由于 AOF 持久化记录了每个写操作，因此数据丢失的风险比较低。
   • RDB 持久化：RDB 持久化在 Redis 崩溃时可能会丢失最后一次生成 RDB 文件后的数据。
4. 文件大小和恢复速度：
   • AOF 持久化：AOF 文件通常比 RDB 文件大，因为它记录了每个写操作。恢复速度可能会比较慢，特别是处理大型 AOF 文件时。
   • RDB 持久化：RDB 文件通常比 AOF 文件小，因为它只包含了数据的快照信息。恢复速度相对较快，尤其是在处理大量数据时。

总体上，AOF 持久化提供了较高的数据安全性，但文件较大且恢复速度较慢。RDB 持久化文件较小，恢复速度较快，但可能会有一定的数据丢失风险。根据具体需求，可以选择合适的持久化方式或同时使用两个机制来平衡数据安全性和性能。

11、如果我采取AOF持久化方式，并且想要高可靠性保证，选择哪一种写回策略，为什么？

如果你采取 AOF 持久化方式，并且希望实现高可靠性保证，推荐选择每个命令都进行同步的写回策略。

写回策略决定了 Redis 在执行写操作时是否等待操作成功地同步到磁盘上的 AOF 文件。在 AOF 持久化中，有以下几种写回策略可供选择：

1. always（默认）：每个写操作都要把数据同步到磁盘上的 AOF 文件，即使会导致性能下降。
2. everysec：每秒将写操作同步到磁盘一次，以平衡性能和数据安全性。
3. no：不进行同步操作，完全依赖操作系统来决定何时将数据写入磁盘。

对于追求高可靠性的场景，建议选择 always 策略，即每个命令都进行同步。这样可以确保每个写操作都被完全记录到磁盘上的 AOF 文件中，即使出现停电或突发故障也能够最大程度地保证数据持久化和数据的完整性。尽管这种策略可能会对性能产生一些影响，但它提供了最强的数据安全保障。

请注意，选择写回策略需要根据具体的业务需求和可接受的数据安全性来进行权衡。如果对性能要求更高，可以选择 everysec 策略，它在一定程度上平衡了性能和数据安全性。

12、如果我想要数据不能丢失，如何让RDB和AOF混合使用来满足我的诉求？

要确保数据不丢失，可以将 RDB 和 AOF 混合使用，以下是设置步骤：

1. 启用 AOF 持久化方式：在 Redis 配置文件中找到 appendonly 选项，并将其设置为 yes，启用 AOF 日志记录功能。
2. 设置 AOF 的同步频率：在配置文件中找到 appendfsync 选项，并将其设置为 always，表示每次写操作都会同步到 AOF 文件，以保证数据的安全性。这样会对性能造成一定的影响，但可以最大程度地确保数据不丢失。
3. 设置定期执行 RDB 快照：在配置文件中找到 save 选项，设置定期执行 RDB 快照的条件。例如，可以设置 save 60 10000 表示在60秒内如果有至少10000个键被修改，则执行 RDB 快照。通过定期执行 RDB 快照，可以提供一份较新的快照备份。

通过以上设置，Redis 将同时使用 AOF 和 RDB 来提供数据持久化和容灾能力。AOF 记录了每个写操作的日志，用于数据的恢复和重放。而定期执行的 RDB 快照提供了一个较新的数据备份，用于快速还原到最近的快照状态。

请注意，这种混合持久化方式可以最大限度地保证数据不丢失，但也会带来一定的性能开销。因此，在选择持久化方式时，请根据应用程序的需求和性能要求进行综合考虑，并确保定期备份和监控这些文件，以确保数据的安全性。

13、Redis能实现ACID属性吗？

Redis 是一个键值对存储系统，它主要关注的是高性能和高吞吐量，因此并不直接支持传统数据库中的 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。但是，Redis 提供了一些特性和命令，可以部分满足 ACID 的需求。

1. 原子性（Atomicity）：Redis 中的每个命令通常是原子执行的，即一个命令要么完全执行成功，要么完全失败，不存在中间状态。例如，使用 MULTI 和 EXEC 命令可以实现事务，一组命令要么全部执行成功，要么全部回滚，确保原子性。
2. 一致性（Consistency）：Redis 不提供内置的一致性保证机制，因为它是一个单机数据库，不涉及复杂的分布式一致性问题。但是，应用程序可以根据自身需求，在访问 Redis 数据时维护一致性，例如通过使用队列、锁或其他手段来确保数据的一致性。
3. 隔离性（Isolation）：Redis 是单线程的，每个命令在执行期间不会被其他命令打断，因此不存在并发冲突和隔离级别的问题。但在多个客户端同时对 Redis 进行读写操作时，可能会存在竞争条件和数据一致性的问题，需要应用程序自行管理和解决。
4. 持久性（Durability）：Redis 提供持久化机制来确保数据的持久性。通过使用 AOF（Append-Only File）和 RDB（Redis Database Backup）机制，可以将数据写入磁盘并在重启后恢复数据。这可以提供一定程度的持久性保证，但在数据写入磁盘的过程中，仍然会有一部分数据可能丢失。

总结起来，虽然 Redis 不直接实现 ACID 属性，但通过一些机制和应用程序的辅助，可以实现一部分类似的属性。如果您需要更强的 ACID 支持，可能需要考虑使用传统的关系型数据库或其他支持 ACID 的系统。

14、Redis的事务可以保证原子性吗？为什么？

实际上，Redis 的事务机制无法提供严格的 ACID 属性中的原子性保证。

Redis 的事务使用 MULTI、EXEC、WATCH 和 UNWATCH 等命令进行控制。通过 MULTI 命令开启一个事务，在 EXEC 命令执行时，Redis 会按顺序执行事务中的所有命令。Redis 的事务可以确保在 EXEC 执行期间，其他客户端发来的命令不会被插入其中，这种单线程的执行方式在一定程度上保证了操作的原子性。

然而，Redis 的事务机制存在以下限制：

1. 异常情况：如果 Redis 服务器崩溃、网络故障或客户端异常退出等情况发生，事务可能无法完全执行或部分执行。这种情况下，原子性无法得到保证。
2. 监视键（WATCH）：Redis 允许使用 WATCH 命令监视一个或多个键。如果事务执行之前被监视的键发生了变化，事务将被放弃执行，避免了在监视的键发生变化时可能产生不一致结果的情况。但这仅针对被监视的键，而不是所有的键。
3. 冲突解决：Redis 事务无法自动处理并发操作的冲突。如果多个客户端同时修改了相同的键，并且没有使用 WATCH 命令进行监视，事务的执行结果可能导致数据不一致。

综上所述，Redis 的事务机制可以提供部分的原子性保证，但在特定情况下仍然存在一些限制，无法像传统关系型数据库一样提供严格的 ACID 属性的原子性保证。因此，在需要严格的事务支持的场景中，建议选择传统的关系型数据库或其他支持事务的数据库

15、Redis的事务可以保证一致性吗？为什么？

Redis的事务机制无法提供严格的一致性保证。一致性是指所有数据在事务开始和结束时都保持一致的状态。虽然Redis的事务机制可以确保在执行期间不会被其他客户端的命令中断，但它并不能解决并发修改引起的数据不一致性问题。

当一个事务执行过程中，如果其他客户端对事务中涉及的键进行了修改，那么Redis会放弃执行该事务，并返回一个错误。这种通过WATCH命令监视键来实现的乐观锁机制可以防止因并发修改导致的数据不一致情况。但它只能检测到与事务相关的键是否被修改，而不能解决多个客户端修改同一键所带来的冲突。

在Redis事务中，即使WATCH命令未被使用，事务中的命令仍然会按序执行，不会受到其他客户端操作的干扰。这确保了事务的原子性，即事务中的一系列命令要么全部执行成功，要么全部失败回滚。但这并不能保证最终数据的一致性。

综上所述，Redis的事务机制可以提供部分的原子性保证，但无法提供严格的一致性保证。为了实现更严格的一致性，建议使用具备分布式事务支持的数据库或采用其他数据存储和同步机制。

16、Redis的事务可以保证隔离性吗？为什么？

Redis 的事务机制不能提供严格的隔离性保证。隔离性是指并发执行的事务之间应该相互隔离，每个事务都应该感知不到其他事务的存在。

在 Redis 的事务中，一旦事务开始执行，Redis 将按顺序执行事务中的所有命令，期间不会被其他客户端的命令中断。这种单线程执行的方式可以保证事务的原子性，即事务中的一系列命令要么全部执行成功，要么全部失败回滚。

然而，Redis 的事务机制并不能解决并发操作导致的数据不一致性问题，也就无法提供严格的隔离性。如果多个客户端同时修改了相同的键，并且没有使用 WATCH 命令进行监视，事务的执行结果可能导致数据不一致。这是因为 Redis 在事务执行期间不会对并发的修改进行阻塞或回滚，而是将这些修改合并到事务的执行流中。

因此，Redis 事务的隔离级别较低，无法提供严格的隔离性保证。在需要更高隔离级别的应用场景中，建议使用具备分布式事务支持的数据库或采用其他的并发控制机制来确保数据的隔离性。

17、Redis的事务可以保证持久性吗？为什么？

Redis 的事务机制无法直接保证持久性。持久性是指数据在发生故障或重启后能够恢复并保持不变的特性。

Redis 默认情况下在每个命令执行完成后就立即将数据写入磁盘（RDB 持久化或 AOF 持久化），以确保数据的持久性。然而，在 Redis 的事务中，一系列命令在 EXEC 命令执行时才会被执行，这意味着事务过程中的数据修改只会在事务执行结束后才被写入磁盘，而不会在每个命令执行完成后立即写入。

如果在事务执行期间发生 Redis 服务器崩溃、网络故障或客户端异常退出等情况，事务中的数据修改可能不会被持久化。这会导致事务中的数据丢失或回滚到之前的状态，从而影响持久性。

为了确保事务的持久性，可以在事务执行结束后使用 Redis 的持久化机制，如手动执行 BGSAVE 命令进行 RDB 持久化或开启 AOF 持久化来将事务中的数据写入磁盘。这样可以在发生故障或重启后，通过加载持久化文件来恢复事务中的数据。

综上所述，Redis 的事务机制本身无法直接保证事务的持久性，需要结合 Redis 的持久化机制来确保数据的持久性。

18、Redis中的事务是否支持回滚？

Redis 的事务是不支持回滚的。

在 Redis 中，事务是通过 MULTI、EXEC 和 DISCARD 命令来实现的。MULTI 命令标记一个事务的开始，EXEC 命令用于执行所有已加入队列的命令，DISCARD 命令用于取消事务。

然而，即使在事务执行期间发生了错误，Redis 也不会回滚已经执行的命令。当发生错误时，Redis 会继续执行剩余的命令，并返回错误的结果。

因此，Redis 的事务机制并不提供回滚操作。如果需要撤消某些操作，需要在应用层面进行相应的处理。

请注意，在 Redis 中，事务主要用于将一系列的命令打包执行，以确保这些命令按顺序执行，并保证在执行期间不会被其他客户端的命令中断。但事务并不提供回滚机制，所以在使用 Redis 事务时需要特别注意异常处理和错误恢复的逻辑。

19、渐进式rehash实现过程？

渐进式 rehash 是 Redis 在进行扩容或收缩时使用的一种方法，用于将数据从一个哈希表（旧表）迁移到另一个哈希表（新表）。

以下是渐进式 rehash 的实现过程：

1. Redis 创建一个新的空哈希表，作为新表。
2. Redis 根据设置的步长（step）值，每次从旧表中选取一部分键值对进行 rehash 操作。
3. Redis 将选取到的键值对从旧表移动到新表中，并更新相应的哈希槽。
4. 在移动键值对的过程中，Redis 会检查每个被移动键所在的哈希槽是否已经被全部迁移完成。如果某个哈希槽已经没有键值对，则将其从旧表中删除，以节省内存空间。
5. 重复步骤 2 和步骤 3，直到将旧表中的所有键值对都迁移到新表中。
6. 最终，当所有键值对都成功迁移后，Redis 完成了渐进式 rehash 过程，并将新表作为当前的主表。

渐进式 rehash 的好处是可以在迁移过程中减少对系统的影响。因为每次只迁移部分键值对，所以 Redis 的读写操作可以同时在旧表和新表上进行，保证了服务的可用性和数据一致性。

需要注意的是，渐进式 rehash 过程中，如果有新的写操作发生在旧表中的键上，这些写操作会同时被写入旧表和新表，以保证数据的一致性。读操作则会先在新表进行查询，如果找不到再尝试在旧表中查询。这样可以逐渐确保所有操作都在新表上完成后，才切换至完全使用新表。

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