1、什么是 Redis？简述它的优缺点？
Redis 的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。 另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 2、Redis 与 memcached 相比有哪些优势？
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 redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多 redis 可以持久化其数据 redis 可以持久化其数据 3、Redis 支持哪几种数据类型？
String、List、Set、Sorted Set、hashes
4、Redis 主要消耗什么物理资源？
内存。
5、Redis 有哪几种数据淘汰策略？
noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。 allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。 volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。 allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。 volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。 volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。 6、Redis 官方为什么不提供 Windows 版本？
因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问题。
7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
512M
8、为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？
Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。 所以 redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。 在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎， 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。 9、Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
codis 目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新 hash 节点。 redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。 在业务代码层实现，起几个毫无关联的 redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，然后去对应的redis 实例操作数据。这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。 Java 架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm 性能调优、Spring 源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx 等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！ 10、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000 这个范围的槽而不可用。
11、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。 其实面试除了考察 Redis，不少公司都很重视高并发高可用的技术，特别是一线互联网公司，分布式、 JVM、spring 源码分析、微服务等知识点已是面试的必考题。文末分享给大家一线互联网公司最新的技术知识（彩蛋） 12、Redis 有哪些适合的场景？
（1）会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（sessioncache），用 Redis 缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。
（2）全页缓存（FPC）
除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地FPC。
再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。
此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列
Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop操作。
如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器
Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。
所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORESAgora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可以在这里看到。
（5）发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统！
13、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。
14、Redis 和 Redisson 有什么关系？
15、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。
16、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。
17、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.
18、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。
19、Redis 集群之间是如何复制的？
异步复制
20、Redis 集群最大节点个数是多少？
16384 个
21、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。
22、Redis 中的管道有什么用？
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。 这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。 23、怎么理解 Redis 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。
24、Redis 事务相关的命令有哪几个？
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH
25、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE 和 PERSIST 命令
26、Redis 如何做内存优化？
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。 27、Redis 回收进程如何工作的？
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。Redi 检查内存使用情况，如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行，等等。 所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。 如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。 28.加锁机制
29.锁互斥机制
30.watch dog 自动延期机制
31.可重入加锁机制
32.释放锁机制
33.上述 Redis 分布式锁的缺点
34.使用过 Redis 分布式锁么，它是怎么实现的？
先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？
set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的！
35.使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？
般使用 list 结构作为队列，rpush 生产消息，lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候，要适当 sleep一会再重试。
缺点：
在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如 rabbitmq 等。 能不能生产一次消费多次呢？ 使用 pub/sub 主题订阅者模式，可以实现 1:N 的消息队列。 36.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。 2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。 缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。 2：做二级缓存，A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存，A1 失效时，可以访问 A2，A1 缓存失效时间设置为短期，A2 设置为长期 3：不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀 Redis扩展面试题 37.redis 和 memcached 什么区别？为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的memcached 效率要高？
38.使用 redis 如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用 zk 可以吗？如何实现？这两种有什么区别？
39.知道 redis 的持久化吗？底层如何实现的？有什么优点缺点？
40.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案？
41.在选择缓存时，什么时候选择 redis，什么时候选择 memcached？
42.Redis 常见的性能问题和解决方案
43.Redis 的数据淘汰策略有哪些
44.Redis 当中有哪些数据结构
45.使用 Redis 做过异步队列吗，是如何实现的
46.Redis 如何实现延时队列
1.介绍Redis中数据类型 redis中的五种常用类型分别是string,Hash,List,Set,ZSet。
类型
特点
使用场景
string
简单的key-value类型，value其实不仅是String，也可以是数字
定时持久化，操作日志，常规计数， 微博数, 粉丝数等功能
hash
是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象
存储部分变更数据，如用户信息等
list
有序可重复的列表
twitter的关注列表，粉丝列表，最新消息排行，消息队列
set
无序不可重复的列表
在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能
Sorted set
带有score的Set
排行榜
2.redis中的持久化方案 RDB：快照形式，定期把内存中当前时刻的数据保存到磁盘。Redis默认支持的持久化方案。速度快但是服务器断电的时候会丢失部分数据
AOF：append only file。把所有对redis数据库操作的命令，增删改操作的命令。保存到文件中。数据库恢复时把所有的命令执行一遍即可。两种持久化方案同时开启使用AOF文件来恢复数据库.能保证数据的完整性,但是速度慢。
两者如何选择?
如果redis仅仅是用来做为缓存服务器的话，我们可以不使用任何的持久化。 一般情况下我们会将两种持久化的方式都开启。redis优先加载AOF文件来回复数据。RDB的好处是快速。 在主从节点中，RDB作为我们的备份数据，只在salve(从节点)上启动，同步时间可以设置的长一点，只留(save 900 1)这条规则就可以了。 开启AOF的情况下，主从同步是时候必然会带来IO的性能影响，此时我们可以调大auto-aof-rewrite-min-size的值，比如5GB。来减少IO的频率 不开启AOF的情况下，可以节省IO的性能影响，这是主从间通过RDB持久化同步，但如果主从都挂掉，影响较大~ 3.redis的优点 读写速度快. 数据存放在内存中,数据结构类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 支持丰富的数据类型,string,hash,list,set,sorted 支持事务,watch 丰富的特性:可以用于缓存,消息队列,按key设置过期时间,到期后自动删除 支持数据持久化(将内存数据持久化到磁盘),支持AOF和RDB两种持久化方式,从而进行数据恢复操作,可以有效地防止数据丢失 支持主从(master-slave)复制来实现数据备份,主机会自动将数据同步到从机 4.主从模式 主从结构一是可以进行冗余备份,二是可以实现读写分离. 主从复制: 当我们在redis中开启了持久化(RDB或者AOF)但是这样也不能保证数据一定不会丢失，当Redis服务因为硬盘损坏那么数据也就丢失了，这时我们通过主从模式，一个master设置多个slave，那么在slave上面就会有多个备份数据，提高了我们数据的抗灾能力。
一个Master可以有多个Slave,不仅主服务器可以有从服务器，从服务器也可以有自己的从服务器 复制在Master端是非阻塞模式的，这意味着即便是多个Slave执行首次同步时，Master依然可以提供查询服务； 复制在Slave端也是非阻塞模式的：如果你在redis.conf做了设置，Slave在执行首次同步的时候仍可以使用旧数据集提供查询；你也可以配置为当Master与Slave失去联系时，让Slave返回客户端一个错误提示； 当Slave要删掉旧的数据集，并重新加载新版数据时，Slave会阻塞连接请求 读写分离： 主从架构中，可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能，只让从服务器进行持久化，这样可以提高主服务器的处理性能。从服务器通常被设置为只读模式，这样可以避免从服务器的数据被误修改
5.主从模式下宕机怎么办 slave宕机 相对简单，slave启动后会自动同步数据，增量同步。
master宕机 手动恢复
在从数据库中执行SLAVEOFNO ONE命令，断开主从关系并且将从库提升为主库继续服务； 将主库重新启动后，执行SLAVEOF命令，将其设置为其他库的从库，这时数据就能更新回来 哨兵功能自动恢复 通过sentinel模式启动redis后，自动监控master/slave的运行状态, 已经被集成在redis2.4+的版本中如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Slave 基本原理是：心跳机制+投票裁决
6.缓存问题 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决办法
对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。还有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。
也可以采用一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
缓存雪崩 如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。 解决办法
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。 可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存 不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀. 比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件 做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。 缓存击穿 缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
缓存预热 缓存预热就是系统上线后，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！
缓存预热解决方案：
直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； 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； 缓存更新 我们知道通过expire来设置key 的过期时间,那么对过期的数据怎么处理呢?除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
定时去清理过期的缓存； 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。
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。 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。 缓存热点key 使用缓存 + 过期时间的策略既可以加速数据读写，又保证数据的定期更新，这种模式基本能够满足绝大部分需求。但是有两个问题如果同时出现，可能就会对应用造成致命的危害：
当前 key 是一个热点 key( 可能对应应用的热卖商品、热点新闻、热点评论等），并发量非常大。
重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的 SQL、多次 IO、多个依赖等。
在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存,造成后端负载加大，甚至可能会让应用崩溃。 热点 key 失效后大量线程重建缓存 要解决这个问题也不是很复杂，但是不能为了解决这个问题给系统带来更多的麻烦，所以需要制定如下目标： 减少重建缓存的次数 数据尽可能一致 较少的潜在危险
1）互斥锁 (mutex key)
此方法只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可，
下面代码使用 Redis 的 setnx 命令实现上述功能，伪代码：
String get(String key) { //从redis中获取key String value = redis.get(key); //如果value为空则开始重构缓存 if (value == null) { //只允许一个线程重构缓存，使用nx，并设置过期时间ex String mutexKey = "mutex:key" + key; if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) { //从数据源获取数据 value = db.get(key); //回写redis并设置过期时间 redis.set(key, value, timeout); //删除mutexKey redis.del(mutexKey); } else { //其他线程睡眠50秒再重试 Thread.sleep(50); get(key); } } return value; } 从 Redis 获取数据，如果值不为空，则直接返回值。 如果 set(nx 和 ex) 结果为 true，说明此时没有其他线程重建缓存，那么当前线程执行缓存构建逻辑。 如果 setnx(nx 和 ex) 结果为 false，说明此时已经有其他线程正在执行构建缓存的工作，那么当前线程将休息指定时间 (例如这里是 50 毫秒，取决于构建缓存的速度 ) 后，重新执行函数，直到获取到数据。
2）永远不过期
永远不过期”包含两层意思：
从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题，也就是“物理”不过期。
从功能层面来看，为每个 value 设置一个逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存。
从实战看，此方法有效杜绝了热点 key 产生的问题，但唯一不足的就是重构缓存期间，会出现数据不一致的情况，这取决于应用方是否容忍这种不一致。下面代码使用 Redis 进行模拟：
String get(final String key) { V v = redis.get(key); String value = v.getValue(); //逻辑过期时间 final Long logicTimeout = v.getLogicTimeout(); //如果逻辑时间小于当前时间，开始重建缓存 if (logicTimeout <= System.currentTimeMillis()) { final String mutexKey = "mutex:key" + key; if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) { //重建缓存 threadPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { String dbValue = db.get(key); redis.set(key, (dbValue, newLogicTimeout)); redis.del(mutexKey); } }); } } return value; } 作为一个并发量较大的应用，在使用缓存时有三个目标： 第一，加快用户访问速度，提高用户体验。 第二，降低后端负载，减少潜在的风险，保证系统平稳。 第三，保证数据“尽可能”及时更新。 下面将按照这三个维度对上述两种解决方案进行分析。
互斥锁 (mutex key)：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果构建缓存过程出现问题或者时间较长，可能会存在死锁和线程池阻塞的风险，但是这种方法能够较好的降低后端存储负载并在一致性上做的比较好。
” 永远不过期 “：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点 key 产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。
7.Redis实现消息队列 普通队列:一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息,blpop阻塞消费。 消费多次：生产一次消费多次的情况使用发布/订阅模式 延时队列:使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理
8.如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？ 如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
9.Redis的同步机制了解么？ 主从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
10.是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？ Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。 Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。
1:什么是redis,优点和缺点? redis: 高效的的key-value的存储系统,
缓存 : 提升cpu的执行效率的 ,,解决低速io和高速应用之间的差异 ,
优点;
速度快,因为数据存储在内存中,类似于hashmap 支持的数据类型String(String,double,int)list，set，zset，hash, 支持事务, 丰富的特性 : 可以用于缓存,消息, 按key设置过期时间 缺点: 受限于内存 , 不能再海量数据处理
2:设置过期时间原理分析: expire key sec
setex(String key,int sec,String value)
原理:
积极方法: 周期性的从设置过期时间的key中选择一部分的key进行删除
随机测试20个带有timeout信息的key 超过25%的key被删除, 则重复执行整个流程 消极方法:
3:消息队列 : pub/sub 对比MQ 不能支持多种协议,不支持回滚,消息持久化
4:redis持久化: https://blog.csdn.net/chenshaohua12345/article/details/82864656
5:redis的内存回收策略: LRU算法(Least recently used):缓存淘汰算法 根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据(配置文件默认) 6:redis单线程为什么性能很高: 可以单线程处理并发请求, 但仍然存在原子性问题
内存和网络的带宽:
基于内存 数据结构简单,对数据操作也简单 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和线程竞争关系, 不存在多线程导致的切换消耗cpu 多路复用模型,非阻塞IO 多路 I/O 复用模型 : 多路指多个连接, 复用指: 同一个线程
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作
作者：雷锋叔叔呐 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/chenshaohua12345/article/details/82931477 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
1、什么是Redis？简述它的优缺点？
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。
比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。
另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
2、Redis相比memcached有哪些优势？
(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
3、Redis支持哪几种数据类型？
String、List、Set、Sorted Set、hashes
4、Redis主要消耗什么物理资源？
内存。
5、Redis的全称是什么？
Remote Dictionary Server。
6、Redis有哪几种数据淘汰策略？
noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。
7、Redis官方为什么不提供Windows版本？
因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。
8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
512M
9、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。
所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。
在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
10、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
1.codis。
目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。
2.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
11、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。
12、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。
13、Redis有哪些适合的场景？
（1）会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
（2）全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。
所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
（5）发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！
14、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。
15、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)。
16、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。
17、Redis如何设置密码及验证密码？
设置密码：config set requirepass 123456
授权密码：auth 123456
18、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。
19、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.
20、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。
21、Redis集群之间是如何复制的？
异步复制
22、Redis集群最大节点个数是多少？
16384个。
23、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。
24、怎么测试Redis的连通性？
ping
25、Redis中的管道有什么用？
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。
这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。
26、怎么理解Redis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。
27、Redis事务相关的命令有哪几个？
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH
28、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE和PERSIST命令。
29、Redis如何做内存优化？
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。
30、Redis回收进程如何工作的？
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。
一个新的命令被执行，等等。
所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。
如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
介绍：Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库。
传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql（Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称） 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。
Github 源码：https://github.com/antirez/redis
Redis 官网：https://redis.io/
Redis支持的数据类型？
String字符串：
格式: set key value
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
Hash（哈希）
格式: hmset name key1 value1 key2 value2
Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
List（列表）
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）
格式: lpush name value
在 key 对应 list 的头部添加字符串元素
格式: rpush name value
在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素
格式: lrem name index
key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素
格式: llen name
返回 key 对应 list 的长度
Set（集合）
格式: sadd name value
Redis的Set是string类型的无序集合。
集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
zset(sorted set：有序集合)
格式: zadd name score value
Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。
Redis 提供了两种持久化方式:RDB（默认） 和AOF
RDB：
rdb是Redis DataBase缩写
功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数
AOF:
Aof是Append-only file缩写
每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作
aof写入保存：
WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。
存储结构:
内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。
比较：
1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
2、aof比rdb更安全也更大
3、rdb性能比aof好
4、如果两个都配了优先加载AOF
刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？（可以看到很多面试其实都是连环炮，面试官其实在等着你回答到这个点，如果你答上了对你的评价就又加了一分）
RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；
RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好
For Simple Strings the first byte of the reply is "+" 回复
For Errors the first byte of the reply is "-" 错误
For Integers the first byte of the reply is ":" 整数
For Bulk Strings the first byte of the reply is "$" 字符串
For Arrays the first byte of the reply is "*" 数组
Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点
单机版
特点：简单
问题：
1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。
主从复制
Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。
特点：
1、master/slave 角色
2、master/slave 数据相同
3、降低 master 读压力在转交从库
问题：
无法保证高可用
没有解决 master 写的压力
哨兵
Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：
监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。
特点：
1、保证高可用
2、监控各个节点
3、自动故障迁移
缺点：主从模式，切换需要时间丢数据
没有解决 master 写的压力
集群（proxy 型）：
Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器； Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。
特点：1、多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins
2、支持失败节点自动删除
3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致
缺点：增加了新的 proxy，需要维护其高可用。
failover 逻辑需要自己实现，其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差，进行扩缩容都需要手动干预
集群（直连型）：
从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。
特点：
1、无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。
2、数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
3、可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。
4、高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本
5、实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。
缺点：
1、资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性
什么是一致性哈希算法？什么是哈希槽？
这两个问题篇幅过长 网上找了两个解锁的不错的文章
https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html
https://blog.csdn.net/z15732621582/article/details/79121213
Redis常用命令？
Keys pattern
*表示区配所有
以bit开头的
查看Exists key是否存在
Set
设置 key 对应的值为 string 类型的 value。
setnx
设置 key 对应的值为 string 类型的 value。如果 key 已经存在，返回 0，nx 是 not exist 的意思。
删除某个key
第一次返回1 删除了 第二次返回0
Expire 设置过期时间（单位秒）
TTL查看剩下多少时间
返回负数则key失效，key不存在了
Setex
设置 key 对应的值为 string 类型的 value，并指定此键值对应的有效期。
Mset
一次设置多个 key 的值，成功返回 ok 表示所有的值都设置了，失败返回 0 表示没有任何值被设置。
Getset
设置 key 的值，并返回 key 的旧值。
Mget
一次获取多个 key 的值，如果对应 key 不存在，则对应返回 nil。
Incr
对 key 的值做加加操作,并返回新的值。注意 incr 一个不是 int 的 value 会返回错误，incr 一个不存在的 key，则设置 key 为 1
incrby
同 incr 类似，加指定值 ，key 不存在时候会设置 key，并认为原来的 value 是 0
Decr
对 key 的值做的是减减操作，decr 一个不存在 key，则设置 key 为-1
Decrby
同 decr，减指定值。
Append
给指定 key 的字符串值追加 value,返回新字符串值的长度。
Strlen
取指定 key 的 value 值的长度。
persist xxx(取消过期时间)
选择数据库（0-15库）
Select 0 //选择数据库
move age 1//把age 移动到1库
Randomkey随机返回一个key
Rename重命名
Type 返回数据类型
08
使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？
先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？
set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！
09
使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？
一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
缺点：
在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。
能不能生产一次消费多次呢？
使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。
10
什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期
3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
https://segmentfault.com/a/1190000014488045
什么是Redis？ Redis 是一个使用 C 语言写成的，开源的 key-value 数据库。。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。 Redis与Memcached的区别与比较 1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型，String。
2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中
4、 redis的速度比memcached快很多
5、Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的IO复用模型。
Redis与Memcached的区别与比较
如果想要更详细了解的话，可以查看慕课网上的这篇手记（非常推荐） ：《脚踏两只船的困惑 - Memcached与Redis》：https://www.imooc.com/article/23549
Redis与Memcached的选择 终极策略： 使用Redis的String类型做的事，都可以用Memcached替换，以此换取更好的性能提升； 除此以外，优先考虑Redis；
使用redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2)支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
Redis常见数据结构使用场景
- String 常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。 String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。 常规key-value缓存应用； 常规计数：微博数，粉丝数等。
2.Hash 常用命令： hget,hset,hgetall 等。 Hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息，商品信息等等。
举个例子： 最近做的一个电商网站项目的首页就使用了redis的hash数据结构进行缓存，因为一个网站的首页访问量是最大的，所以通常网站的首页可以通过redis缓存来提高性能和并发量。我用jedis客户端来连接和操作我搭建的redis集群或者单机redis，利用jedis可以很容易的对redis进行相关操作，总的来说从搭一个简单的集群到实现redis作为缓存的整个步骤不难。感兴趣的可以看我昨天写的这篇文章：
《一文轻松搞懂redis集群原理及搭建与使用》： https://juejin.im/post/5ad54d76f265da23970759d3
3.List 常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等 list就是链表，Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，最新消息排行等功能都可以用Redis的list结构来实现。
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。
4.Set 常用命令： sadd,spop,smembers,sunion 等 set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的。 当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能。
5.Sorted Set 常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等 和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。
举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用Redis中的SortedSet结构进行存储。
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有哪些数据淘汰策略？？？） 相关知识：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（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据 Redis的并发竞争问题如何解决? Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：
1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。 2.服务器角度，利用setnx实现锁。
注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。
Redis回收进程如何工作的? Redis回收使用的是什么算法? Redis内存回收:LRU算法（写的很不错，推荐）：https://www.cnblogs.com/WJ5888/p/4371647.html
Redis 大量数据插入 官方文档给的解释：http://www.redis.cn/topics/mass-insert.html
Redis 分区的优势、不足以及分区类型 官方文档提供的讲解：http://www.redis.net.cn/tutorial/3524.html
Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？ 《redis的持久化和缓存机制》 ：https://blog.csdn.net/tr1912/article/details/70197085?foxhandler=RssReadRenderProcessHandler
扩容的话可以通过redis集群实现，之前做项目的时候用过自己搭的redis集群 然后写了一篇关于redis集群的文章：《一文轻松搞懂redis集群原理及搭建与使用》：https://juejin.im/post/5ad54d76f265da23970759d3
Redis常见性能问题和解决方案: Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 Redis与消息队列 作者：翁伟 链接：https://www.zhihu.com/questio... 不要使用redis去做消息队列，这不是redis的设计目标。但实在太多人使用redis去做去消息队列，redis的作者看不下去，另外基于redis的核心代码，另外实现了一个消息队列disque： antirez/disque:https://github.com/antirez/disque部署、协议等方面都跟redis非常类似，并且支持集群，延迟消息等等。
我在做网站过程接触比较多的还是使用redis做缓存，比如秒杀系统，首页缓存等等。