2021 年最新版 68 道 Redis 面试题，20000 字，赶紧收藏起来备用，成功入职阿里
9、如何选择合适的持久化方式
一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。
如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用 RDB 持久化。
有很多用户都只使用 AOF 持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快，除此之外，使用 RDB 还可以避免 AOF 程序的 bug。
如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化方式。
10、Redis 持久化数据和缓存怎么做扩容？
如果 Redis 被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。
如果 Redis 被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的 keys-to-nodes 映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即 Redis 节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有 Redis 集群可以做到这样。
四、内存相关
14、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
15、Redis 的内存淘汰策略有哪些？
Redis 的内存淘汰策略是指在 Redis 的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
全局的键空间选择性移除
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key。（这个是最常用的）
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key。
设置过期时间的键空间选择性移除
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key。
**volatile-random：**当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
**volatile-ttl：**当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。
总结
Redis 的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的 key 的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。
16、Redis 主要消耗什么物理资源？
内存。
17、Redis 的内存用完了会发生什么？
如果达到设置的上限，Redis 的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以配置内存淘汰机制，当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。
18、Redis 如何做内存优化？
可以好好利用 Hash,list,sorted set,set 等集合类型数据，因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key，而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。
五、线程模型
19、Redis 线程模型
Redis 基于 Reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为 4 部分：多个套接字、IO 多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以 Redis 才叫单线程模型。
文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。
虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。
六、线程模型
19、Redis 线程模型
Redis 基于 Reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为 4 部分：多个套接字、IO 多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以 Redis 才叫单线程模型。
文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。
虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。
七、事务
20、什么是事务？
事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
21、Redis 事务的概念
Redis 事务的本质是通过 MULTI、EXEC、WATCH 等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
总结说：redis 事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
22、Redis 事务的三个阶段
事务开始 MULTI
命令入队
事务执行 EXEC
事务执行过程中，如果服务端收到有 EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI 之外的请求，将会把请求放入队列中排队。
23、Redis 事务相关命令
Redis 事务功能是通过 MULTI、EXEC、DISCARD 和 WATCH 四个原语实现的。
Redis 会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。
**1）**redis 不支持回滚，“Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
**2）**如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行；
**.3）**如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。
WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到 EXEC 命令。
MULTI 命令用于开启一个事务，它总是返回 OK。MULTI 执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当 EXEC 命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。当操作被打断时，返回空值 nil 。
通过调用 DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。
UNWATCH 命令可以取消 watch 对所有 key 的监控。
24、事务管理（ACID）概述
**原子性（Atomicity）：**原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
**一致性（Consistency）：**事务前后数据的完整性必须保持一致。
**隔离性（Isolation）：**多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。
**持久性（Durability）：**持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响
**Redis 的事务总是具有 ACID 中的一致性和隔离性，**其他特性是不支持的。当服务器运行在 AOF 持久化模式下，并且 appendfsync 选项的值为 always 时，事务也具有耐久性。
25、Redis 事务支持隔离性吗？
Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。
26、Redis 事务保证原子性吗，支持回滚吗？
Redis 中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。
27、Redis 事务其他实现
基于 Lua 脚本，Redis 可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行，其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完
基于中间标记变量，通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成，读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现，比较繁琐。
八、集群方案
28、哨兵模式
哨兵的介绍：
sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：
集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。
哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。
故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了。
哨兵的核心知识
哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。
哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。
对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。
29、官方 Redis Cluster 方案(服务端路由查询)
redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？
简介
Redis Cluster 是一种服务端 Sharding 技术，3.0 版本开始正式提供。Redis Cluster 并没有使用一致性 hash，而是采用 slot(槽)的概念，一共分成 16384 个槽。将请求发送到任意节点，接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行
方案说明
通过哈希的方式，将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据，默认分配了 16384 个槽位
每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上
数据写入先写主节点，再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)
同一分片多个节点间的数据不保持一致性
读取数据时，当客户端操作的 key 没有分配在该节点上时，redis 会返回转向指令，指向正确的节点
扩容时时需要需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点
在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加 1w 的端口号，比如 16379。
16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。
节点间的内部通信机制
（基本通信原理）集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。
分布式寻址算法
hash 算法（大量缓存重建）
一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
redis cluster 的 hash slot 算法
优点
无中心架构，支持动态扩容，对业务透明
具备 Sentinel 的监控和自动 Failover(故障转移)能力
客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可
高性能，客户端直连 redis 服务，免去了 proxy 代理的损耗
缺点
运维也很复杂，数据迁移需要人工干预
只能使用 0 号数据库
不支持批量操作(pipeline 管道操作)
分布式逻辑和存储模块耦合等
30、基于客户端分配
简介
Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前，业界普遍使用的多 Redis 实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将 Redis 数据的 key 进行散列，通过 hash 函数，特定的 key 会映射到特定的 Redis 节点上。Java redis 客户端驱动 jedis，支持 Redis Sharding 功能，即 ShardedJedis 以及结合缓存池的 ShardedJedisPool
优点
优势在于非常简单，服务端的 Redis 实例彼此独立，相互无关联，每个 Redis 实例像单服务器一样运行，非常容易线性扩展，系统的灵活性很强
缺点
由于 sharding 处理放到客户端，规模进一步扩大时给运维带来挑战。
客户端 sharding 不支持动态增删节点。服务端 Redis 实例群拓扑结构有变化时，每个客户端都需要更新调整。连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化
31、基于代理服务器分片
简介
客户端发送请求到一个代理组件，代理解析客户端的数据，并将请求转发至正确的节点，最后将结果回复给客户端
特征
透明接入，业务程序不用关心后端 Redis 实例，切换成本低
Proxy 的逻辑和存储的逻辑是隔离的
代理层多了一次转发，性能有所损耗
业界开源方案
Twtter 开源的 Twemproxy
豌豆荚开源的 Codis
32、Redis 主从架构
单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。
redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发
redis replication 的核心机制
redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点，不过 redis2.8 开始，slave node 会周期性地确认自己每次复制的数据量；
一个 master node 是可以配置多个 slave node 的；
slave node 也可以连接其他的 slave node；
slave node 做复制的时候，不会 block master node 的正常工作；
slave node 在做复制的时候，也不会 block 对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务；但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了；
slave node 主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。
注意，如果采用了主从架构，那么建议必须开启 master node 的持久化，不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备，因为那样的话，如果你关掉 master 的持久化，可能在 master 宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制， slave node 的数据也丢了。
另外，master 的各种备份方案，也需要做。万一本地的所有文件丢失了，从备份中挑选一份 rdb 去恢复 master，这样才能确保启动的时候，是有数据的，即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node 可以自动接管 master node，但也可能 sentinel 还没检测到 master failure，master node 就自动重启了，还是可能导致上面所有的 slave node 数据被清空。
redis 主从复制的核心原理
当启动一个 slave node 的时候，它会发送一个 PSYNC 命令给 master node。
如果这是 slave node 初次连接到 master node，那么会触发一次 full resynchronization 全量复制。此时 master 会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件。
同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。RDB 文件生成完毕后， master 会将这个 RDB 发送给 slave，slave 会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。
接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave，slave 也会同步这些数据。
slave node 如果跟 master node 有网络故障，断开了连接，会自动重连，连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。
过程原理
当从库和主库建立 MS 关系后，会向主数据库发送 SYNC 命令
主库接收到 SYNC 命令后会开始在后台保存快照(RDB 持久化过程)，并将期间接收到的写命令缓存起来
当快照完成后，主 Redis 会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从 Redis
从 Redis 接收到后，会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令
之后，主 Redis 每当接收到写命令时就会将命令发送从 Redis，从而保证数据的一致
缺点
所有的 slave 节点数据的复制和同步都由 master 节点来处理，会照成 master 节点压力太大，使用主从从结构来解决
33、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型，每个节点都会有 N-1 个复制品
34、生产环境中的 redis 是怎么部署的？
redis cluster，10 台机器，5 台机器部署了 redis 主实例，另外 5 台机器部署了 redis 的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5 个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰 qps 可能可以达到每秒 5 万，5 台机器最多是 25 万读写请求/s。
机器是什么配置？32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘，但是分配给 redis 进程的是 10g 内存，一般线上生产环境，redis 的内存尽量不要超过 10g，超过 10g 可能会有问题。
5 台机器对外提供读写，一共有 50g 内存。
因为每个主实例都挂了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，redis 从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。
你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少？商品数据，每条数据是 10kb。100 条数据是 1mb，10 万条数据是 1g。常驻内存的是 200 万条商品数据，占用内存是 20g，仅仅不到总内存的 50%。目前高峰期每秒就是 3500 左右的请求量。
其实大型的公司，会有基础架构的 team 负责缓存集群的运维。
35、说说 Redis 哈希槽的概念？
Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
36、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
37、Redis 集群之间是如何复制的？
异步复制
38、Redis 集群最大节点个数是多少？
16384 个
39、Redis 集群如何选择数据库？
Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。
九、分区
40、Redis 是单线程的，如何提高多核 CPU 的利用率？
可以在同一个服务器部署多个 Redis 的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个 CPU，你可以考虑一下分片（shard）。
41、为什么要做 Redis 分区？
分区可以让 Redis 管理更大的内存，Redis 将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使 Redis 的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升，Redis 的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。
42、你知道有哪些 Redis 分区实现方案？
客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个 redis 节点或者从哪个 redis 节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。
代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些 Redis 实例，然后根据 Redis 的响应结果返回给客户端。redis 和 memcached 的一种代理实现就是 Twemproxy
查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个 redis 实例，然后由 Redis 将请求转发给正确的 Redis 节点。Redis Cluster 实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个 redis 节点转发到另一个 redis 节点，而是在客户端的帮助下直接 redirected 到正确的 redis 节点。
43、Redis 分区有什么缺点？
涉及多个 key 的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的 Redis 实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。
同时操作多个 key,则不能使用 Redis 事务.
分区使用的粒度是 key，不能使用一个非常长的排序 key 存储一个数据集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）
当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的 Redis 实例和主机同时收集 RDB / AOF 文件。
分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis 集群在运行时增加或者删除 Redis 节点，能做到最大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。
十、分布式问题
44、Redis 实现分布式锁
Redis 为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对 Redis 的连接并不存在竞争关系 Redis 中可以使用 SETNX 命令实现分布式锁。
当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。
SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。
返回值：设置成功，返回 1 。设置失败，返回 0 。
使用 SETNX 完成同步锁的流程及事项如下：
使用 SETNX 命令获取锁，若返回 0（key 已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功。
为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用 SETNX 命令总是返回 0 而进入死锁状态，需要为该 key 设置一个“合理”的过期时间。
释放锁，使用 DEL 命令将锁数据删除。
45、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题
所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！
推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）
基于 zookeeper 临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在 zookeeper 上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。
在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推 Zookeeper。
46、分布式 Redis 是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？
既然 Redis 是如此的轻量（单实例只使用 1M 内存），为防止以后的扩容，最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让 Redis 以分布式的方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。
一开始就多设置几个 Redis 实例，例如 32 或者 64 个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。
这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的 Redis 服务器时，你需要做的就是仅仅将 Redis 实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。一旦你添加了另一台服务器，你需要将你一半的 Redis 实例从第一台机器迁移到第二台机器。
47、什么是 RedLock
Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：
**安全特性：**互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁
避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务
十一、缓存
异常
48、缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案：
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。
49、缓存穿透
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案：
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id 做基础校验，id<=0 的直接拦截；
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将 key-value 对写为 key-null，缓存有效时间可以设置短点，如 30 秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个 id 暴力攻击
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
附加：
对于空间的利用到达了一种极致，那就是 Bitmap 和布隆过滤器(Bloom Filter)。
**Bitmap：**典型的就是哈希表
缺点是，Bitmap 对于每个元素只能记录 1bit 信息，如果还想完成额外的功能，恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。
布隆过滤器（推荐）
就是引入了 k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。
它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Bloom-Filter 算法的核心思想就是利用多个不同的 Hash 函数来解决“冲突”。
Hash 存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个 Hash 得到的两个 URL 的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个 Hash，如果通过其中的一个 Hash 值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的 Hash 函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是 Bloom-Filter 的基本思想。
Bloom-Filter 一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。
50、缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁，互斥锁
51、缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以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！
解决方案：
直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
定时刷新缓存；
52、缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。、
缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：
一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在 95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
错误：比如可用率低于 90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
**严重错误：**比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
服务降级的目的，是为了防止 Redis 服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis 出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
53、热点数据和冷数据
热点数据，缓存才有价值。
对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存
对于热点数据，比如我们的某 IM 产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。
数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。
那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到 Redis 缓存，减少数据库压力。
54、缓存热点 key
缓存中的一个 Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个 Key 有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端 DB 压垮。
解决方案：
对缓存查询加锁，如果 KEY 不存在，就加锁，然后查 DB 入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入 DB 查询
常用工具
55、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐用哪个？
Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。
56、Redis 和 Redisson 有什么关系？
Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。
57、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？
Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持；Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上
其他问题
58、Redis 与 Memcached 的区别
两者都是非关系型内存键值数据库，现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！Redis 与 Memcached 主要有以下不同：
(1) memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis 的速度比 memcached 快很多
(3) redis 可以持久化其数据
59、如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库，然后再删除缓存。
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