Redis

1： 什么是redis 他的特征是什么

Redis 是 NoSQL 中的一种存储工具,他是一个 key-value 存储系 统

• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

2：为什么redis是单线程的 可是效率那么高

数据库的工作模式按存储方式可分为：硬盘数据库和内存数据库。Redis 将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制，所以速度极快。

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库

3：你们项目中哪些地方用到了redis

计数器、实时排行榜、分布式锁、cms、单点登录(jwt、redis)

4： redis 的5种基本类型是？

1、string（字符串）

2、hash（哈希）

3、list（列表）

4、set（集合）

5、zset （有序集合）

其中，string（字符串）是redis中最基本的数据类型，一个key对应一个value，string 可以包含任何数据。

5： spring data redis 的常见序列化方案 和 默认的序列化方案是

JDK（默认）、JSON、String

6:怎样保证缓存和 数据库中的数据一致【 怎样保证 缓存和数据库的双写一致】

延时双删

7:redis 的持久化策略有哪些 项目中怎样选择

redis的数据从内存保存到硬盘中的过程叫做数据持久化

AOF持久化（文本数据）：Redis默认情况是不开启AOF的

RDB持久化（二进制数据）：存储的频率没有AOF那么频繁

8： redis 的过期key 删除策略是什么

主动删除

惰性删除（使用key之前先看这个key是否过期，过期了就删除）

及时删除（每隔一段时间，线程会去扫描key是否过时，过时就删除）

9： 为什么明明所有的key 已经过期，但是还占着内存

删除策略的不同

10： redis的内存淘汰策略是什么，有哪些常见的淘汰策略

1.noeviction（默认策略）： 不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误消息（error）OOM command not allowed when used memory，此时 Redis 只响应删和读操作；

2.allkeys-lru： 从所有 key 中使用 LRU 算法进行淘汰（LRU 算法：最近最少使用算法）；

3.allkeys-lfu： 从所有 key 中使用 LFU 算法进行淘汰（LFU 算法：最不常用算法，根据使用频率计算，4.0 版本新增）；

4.volatile-lru： 从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法进行淘汰；

5.volatile-lfu： 从设置了过期时间的 key 中使用 LFU 算法进行淘汰；

6.allkeys-random： 从所有 key 中随机淘汰数据；

7.volatile-random： 从设置了过期时间的 key 中随机淘汰数据；

8.volatile-ttl： 在设置了过期时间的key中，淘汰过期时间剩余最短的。

11: lru 和 lfu 指的是什么，描述一下 怎样实现lru 和 lfu 算法

LRU:

LFU:

12:什么是缓存击穿 怎样防止

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。数据库中有但缓存没有

解决方案：缓存击穿的话，设置热点数据永远不过期。或者加上互斥锁就能搞定了。缓存预热。

13: 什么是缓存穿透怎么防止

数据库中没有数据，缓存中也没数据

 

最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

14:什么是缓存雪崩 怎样防止

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

雪崩其实也可以做到提前预防，那就是用到过期时间的key，时间全部错开，此外，有些数据可以做永久保存的话那就直接保存好了，这样就不会造成大面积的key失效了。

方案一：

大多数系统设计者考虑：用加锁或者队列的方式，来保证同一时间内不会有大量的线程，同时对数据库进行读写，从而避免 数据库崩溃掉。
方案二：

还有一个简单方案就是：将缓存的失效时间分散开，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发大量的缓存集体性失效的事件。

15：什么是缓存倾斜

缓存中存在这个key，但是由于这个key突然成为高热点key，（比如明星出轨），这样导致大量的用户突然高并发的访问这个高热点key所在的那台缓存服务器，最终导致那台缓存服务器崩掉，继而请求又到达下一个缓存服务器，下一个缓存服务器又承受不住而崩掉，最终导致整个缓存模块崩掉。

解决办法：

方案一： 在 Redis 集群的基础之上，扩展主从结构(读写分离)，增加从节点数量–读操作，缓解redis的压力。

方案二： 我们可以将这个热点key复制出多个子key，每个子key的value值一样，查询的时候使用hash取模算法，将压力分摊到不同的服务端节点。

16： redis 的部署架构有哪些 方便用在什么样的好处

单机：开发使用

主从：高并发 读写分离

哨兵：高可用

集群：海量数据

17： 为什么redis的集群架构中 主节点的数量要是单数

不管是3个节点还是4个节点，都只能允许一个节点宕机。所以在实际使用过程中出于成本的考虑，一般会建议奇数个节点。

18：简单说一下redis-cluster里面选举投票机制

redis cluster集群是一个由多个主从节点集群组成的分布式服务集群，它具有复制、高可用和分片特性。cluster集群不需要sentinel 哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。

19： redis的哨兵机制指的是什么 起了什么作用

监控节点的健康状态、通知、故障迁移

20：说一下 redis 主从复制的过程

21： redis 怎样实现原子操作

setnx、lua脚本