在测试环境中，可以使用 keys 命令，模糊查询到需要的 key，但这个操作只适合在测试环境中使用，不适合在生产环境中使用，原因是 Redis 是单线程运行的，当 Redis 中的数据量很大时，由于此操作会遍历所有数据，并将结果一次性全部返回，执行时间会比较长，从而导致后续操作等待，直接影响系统的正常运行。集群环境下使用 jedis 的代码实现。
Redis支持的各种数据类型包括string，list ，set ，sorted set 和hash .Redis本质上一个key-value db，所以我们首先来看看他的key。首先key也是字符串类型，但是key中不能包括边界字符。
通过 Redis 可以在 O的时间内找到键值对，只需要计算 key 的哈希值就可以定位位置，但从下图可以看出，在 4 号位置出现了冲突，两个 key 映射到了同一个位置，这就产生了哈希冲突，会导致哈希表的操作变慢。
因为 get 和 set 操作不是原子操作，你先要做操作 get，然后在操作 set，这个过程中就会导致当第一台服务在执行 get 时，发现 key 不存在，然后进行 set，这个时候 set 可能还没有完成，第二台服务执行了 get，发现 key 不存在，然后进行 set，这个时候就会导致多个服务同时执行，这就不是原子操作了。
在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。
又到了金三银四跳槽季，好多同学已经开始行动了。今天我来助力一把，送出这套 Redis 面试题，助力大家通关。图片来自 PexelsRedis 为什么响应快①数据保存在内存中Redis 数据保存在内存中，读写操作只要访问内存，不需要磁盘 IO。
