Redis面试经典问题
14）redis锁如何保证任何时刻有且只有一个线程持有这个锁？
基础
1）Redis中的基本数据类型、应用场景以及它们的底层
Redis中有五种基本的数据类型分别是string、list、set、zset、hash
应用场景：string我们常用的是缓存，list可以存放集合的数据，也可以用于队列；set可以用于数据去重；zset是有序的集合可以用于排行榜，hast可以存储对象数据。初次还可以用于计数器、秒杀利用Redis中的原子性（INCR、DECR），分布式系统的session管理等
底层：动态字符串，ziplist,quicklist,hash 跳表
String的底层是动态字符串，类似于Java中的ArrayList，可以预分配冗余空间以及扩容，注意String的最大长度是512.
list的底层是一个双向链表，头部尾部都可以存储数据。数据结构quickList，当列表元素较少是会分配一块连续的内存空间ziplist,数据较多是会变成quickList。多个ziplist组成一个quickList
Set底层是一个value为null的hash表
ZSet底层hast表和跳表。hash表关联元素value和权重score，跳表给value排序。
hash底层的数据结构是ziplist和hashtabel
2）高并发下缓存带来的问题，缓存穿透，缓存击穿、缓存雪崩
缓存穿透：数据既不在缓存也不在数据库。
解决：可以对空值进行缓存；采用布隆过滤器
缓存击穿：某个热点数据过期，雪崩的子集
解决：设置不过期，预先将热点数据加载到缓存中，并发监控，实施调整
加互斥锁
缓存雪崩：大量缓存同一时刻失效，服务器挂掉
解决：使用多级缓存nginx缓存，本地缓存，redis缓存
将缓存的失效时间分散开，防止集体失效
3）Redis为什么那么快
20道经典Redis面试题_CSDN砖家的博客-CSDN博客_redis面试题
1.单线程+基于内存+采用了非阻塞多路复用机制
减少线程切换的时间与锁的竞争
CPU与内存速度差了多个数量级，天上一天地下一天
IO多路复用（epoll）：多个网络连接、复用一个线程
2.高效的数据结构（动态字符串，ziplist,quickLIst,hast,跳表）利器
4）Redis事务
Redis中的事务是一组MULTI、EXEC、WATCH等一组命令集合，也就是说将一组命令封装成一个队里，其他命令不可以插队。顺序性，一次性，排他性。
- 开始事务（MULTI）
- 命令入队
- 执行事务（EXEC）、撤销事务（DISCARD ）
5）redis的过期策略
过期策略：定时删除（单一），惰性删除（单一）、定期删除（部分）
redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
6）过期策略以及内存淘汰机制的区别
当 Redis 的内存超过最大允许的内存之后，Redis 会触发内存淘汰策略，这和过期策略是完全不同的两个概念，经常有人把二者搞混，这两者一个是在正常情况下清除过期键，一个是在非正常情况下为了保证 Redis 顺利运行的保护策略。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰；
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。
volatile-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。
allkeys-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LFU算法进行淘汰；
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据；。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。
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key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰；
noeviction：默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
集群相关
7）Redis主从复制的过程
1.一次全量赋值，多次增量赋值
2.一次slave主动，多次master主动
slave节点初次连接master节点，会发送psync命令并触发全量复制。
此时master节点fork一个后台进程，开始生成一份RDB快照，同时将那些从外面接收到的写命令缓存到缓冲区中。
RDB文件生成完毕后，将此文件发送给slave节点，slave先写入磁盘，再从磁盘加载到内存，
接着master会将新增加的缓冲区的写命令发送给slave，slave执行写命令并同步数据。
8）Redis主从、哨兵、集群各有什么不同
主从模式：需要手动进行故障转移，耗时长，可用性比较差，基本不推荐
哨兵模式：通过哨兵自动完成故障转移，但是存储数据比较冗余，利用率低不高，在线扩容
难，也不是太推荐
集群模式：继承哨兵模式的所有优点，支持在线扩容，数据分片。
通过数据分片，实现在线扩容，同时每个 master 节点支持可读可写，可以支持超高的并发，强烈推荐这种方案。 注意：不管使用哪种 redis 高可用方案，都不能保证数据不丢失。 因为三种方
案底层都是依赖的主从复制原理，而主从复制是采用的异步复制，而异步复制是肯定会丢数据的
9）redis主从节点是长连接还是短连接？
长连接
10）怎么判断redis某个节点是否正常工作
一般集群判断节点是否正常工作，常用的方法都是通过互相的ping-pong心跳检测机制，如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没pong回应，集群就会认为这个节点宕机，会断掉这个节点的连接。
redis主节点默认每隔10s发送一次心跳-一判断从节点是否在线。
redis从节点每隔1s发送一次心跳一给主节点发送自己的复制偏移量，从主节点获取到最新的数据变更命令，还做一件事情就是判断主节点是否在线。
11）过期key如何处理
主节点处理了一个key或者通过淘汰算法淘汰了一个key，这个时候主节点模拟一条del命令发送给从节点，从节点接收到命令删除key。
12）redis是同步复制还是异步复制
redis主节点每次接收到写命令之后，先写到内部的缓冲区，然后异步发送给从节点。
分布式锁
13）redis除了做缓存，还可以用来做什么？
答：时效性验证码，分布式锁、防重提交、分布式限流、简易版本的消息队列、延迟任务、session共享（
集成spring-session-data-redis）
14）redis锁如何保证任何时刻有且只有一个线程持有这个锁？
答：使用命令：setnx key value
key不存在时设置成功返回值ok,key存在设置失败，
也可以采用If（！redisUtil.get（key）set key value}，不过这段代码需要采用Iua脚本实现来保证原子性。
15）如何保证分布式锁不产生死锁？
答：给锁设置一个合理的过期时间，业务执行过程中节点异常宕机，有个兜底终止跳出方案使用命令：setnx key value ex seconds设置key和对应的过期时间，到了指定的ex时间，锁自动释放。
16）如何防止释放别的线程锁？
使用UUID或者雪花算法
17）分布式锁选用redis与Zookeeper的区别
1、redis分布式锁（推荐）互联网项目并发量高，对性能要求高，比较推荐。
redis常见操作，例如基本类型string、hash、Iist、set等等操作可以采用jedis或lettuce。
对于跟分布式锁相关的操作集成redission。
2、分布式锁百分百可靠可以选用Zookeeper作为分布式锁。采用cap理论中的cp模型保证高可靠性。
一般的项目我们可以结合不同的场景，同时兼容两种分布锁的实现。
18）什么是 redis 热 key，以及解决方案
在 Redis 中，热 key 是指那些在极短的时间内访问频次非常高的 key
解决：
1、利用二级缓存
使用EhCache，是一个纯Java的进程内缓存框架
2、分布式缓存、读写分离
读写分离就是将同为 Write 的请求发送到 Master 模块内，而将 Read 的请求发送至 ReadOnly 模块。
Redis中热点Key是怎么产生的？如何解决？-Redis-PHP中文网
19）什么是 redis 大 key
通俗易懂的讲，大 Key就是某个key对应的value很大，占用的redis空间很大，本质上是大value问题。
Redis中什么是Big Key（大key）问题？如何解决Big Key问题？_每天都要进步一点点的博客-CSDN博客_redis 大key
解决：
在业务上对大Key进行拆分
设置过期时间，及时清理大key
重点要有大Key的分析工具
20）在1024这个日子,愿打工人早日找到心仪的工作
加油打工人