Redis一些常见的面试题
1.Redis数据删除策略有哪些?
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1.定时删除
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2.惰性删除
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3.定期删除
2.Redis数据删除策略的原理和优缺点?
定时删除
创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作。定时监控expires内存中相应的时间 ，时间到了就根据对应的内存地址找到对应的数据将其删除 。
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优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
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缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
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总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）
惰性删除
数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断
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如果未过期，返回数据
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发现已过期，删除，返回不存在
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优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
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缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
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总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）
定期删除
定期删除就是周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
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特点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
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特点2：内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
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总结：周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）
3.Redis三种删除策略的区别?
1：定时删除：
节约内存，无占用,
不分时段占用CPU资源，频度高,
拿时间换空间
2：惰性删除：
内存占用严重
延时执行，CPU利用率高
拿空间换时间
3：定期删除：
内存定期随机清理
每秒花费固定的CPU资源维护内存
随机抽查，重点抽查
4.说一下Redis数据淘汰策略（逐出算法）
Redis淘汰策略是指 如果内存不满足新 加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法。
淘汰策略有3类8种:
第一类：检测易失数据
volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：任意选择数据淘汰
第二类：检测全库数据
allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeLyRs-lfu：：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random：任意选择数据淘汰，相当于随机
第三类：放弃数据驱逐
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据,就是不淘汰数据(redis4.0中默认策略)，会引发OOM(Out Of Memory)
5.Redis三高架构是?
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高并发
应用要提供某一业务要能支持很多客户端同时访问的能力，我们称为并发，高并发意思就很明确了
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高性能
性能带给我们最直观的感受就是：速度快，时间短
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高可用
6.说一下主从复制的工作流程（三个阶段）
阶段一：建立连接
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步骤1：设置master的地址和端口，保存master信息
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步骤2：建立socket连接
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步骤3：发送ping命令（定时器任务）
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步骤4：身份验证
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步骤5：发送slave端口信息
阶段二：数据同步
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步骤1：请求同步数据
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步骤2：创建RDB同步数据
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步骤3：恢复RDB同步数据
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步骤4：请求部分同步数据
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步骤5：恢复部分同步数据
阶段三：命令传播
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当master数据库状态被修改后，导致主从服务器数据库状态不一致，此时需要让主从数据同步到一致的状态，同步的动作称为命令传播
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master将接收到的数据变更命令发送给slave，slave接收命令后执行命令
7.怎样确定采用哪种复制?
runid和offset有一个变化:执行全量复制
runid不变offset变化:执行部分复制
8.说一下哨兵的作用?
哨兵的作用：
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监控：监控master和slave
不断的检查master和slave是否正常运行
master存活检测、master与slave运行情况检测
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通知（提醒）：当被监控的服务器出现问题时，向其他（哨兵间，客户端）发送通知
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自动故障转移：断开master与slave连接，选取一个slave作为master，将其他slave连接新的master，并告知客户端新的服务器地址
9.讲一下哨兵的工作原理?
哨兵在进行主从切换过程中经历三个阶段
监控:
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获取各个sentinel的状态（是否在线）
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获取master的状态
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获取所有slave的状态
通知:
哨兵(sentinel)在通知阶段要不断的去获取master/slave的信息，然后在各个哨兵之间进行共享.
故障转移:
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判断master是否挂了
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选举出决定更换master的sentinel
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由选举胜出的sentinel去从slave中选一个新的master
10.介绍一下集群,和它的作用?
集群就是使用网络将若干台计算机联通起来，并提供统一的管理方式，使其对外呈现单机的服务效果
集群作用：
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分散单台服务器的访问压力，实现负载均衡
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分散单台服务器的存储压力，实现可扩展性
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降低单台服务器宕机带来的业务灾难
11.讲一下Cluster集群结构设计?
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通过算法设计，计算出key应该保存的位置
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将所有的存储空间计划切割成16384份，每台主机保存一部分
注意：每份代表的是一个存储空间，不是一个key的保存空间
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将key按照计算出的结果放到对应的存储空间
12.当我们查找数据时,集群是怎样操作的?
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各个数据库相互通信，保存各个库中槽的编号数据
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一次命中，直接返回
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一次未命中，告知具体位置
13.讲一下缓存预热的场景和解决方案?
场景:
请求数量太高,而缓存中又没有这些数据,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致服务器宕机
解决方案:
系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
14.讲一下缓存雪崩的场景和解决方案?
场景:
1.系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2.应用服务器无法及时处理请求
3.大量408，500错误页面出现
4.客户反复刷新页面获取数据
5.数据库 服务器 redis redis集群崩溃
解决方案:
1.LRU与LFU切换
2.数据有效期策略调整
3.超热数据使用永久key
4.定期维护（自动+人工）
15.讲一下缓存击穿的场景和解决方案?
场景:
1.系统平稳运行过程中
2.数据库连接量瞬间激增
3.Redis服务器CPU正常
4.数据库崩溃
解决方案:
1.预先设定
加大高热信息key的过期时长
2.现场调整
监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3.后台刷新数据
启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
5.加锁
分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！
16.讲一下缓存穿透的场景和解决方案?
场景:
(缓存穿透是指访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力。)
1.系统平稳运行过程中
2.应用服务器流量随时间增量较大
3.Redis服务器命中率随时间逐步降低
4.Redis服务器CPU占用激增
5.数据库服务器压力激增,导致数据库崩溃
解决方案:
1.缓存null
2.白名单策略
3.实施监控
