1.什么是 redis？它能做什么？
redis: redis 即 Remote Dictionary Server，用中文翻译过来可以理解为远程数据服务或远程字典服务。其是使用 C 语言的编写的key-value存储系统
应用场景:缓存，数据库，消息队列，分布式锁，点赞列表，排行榜等等
2.redis 有哪八种数据类型？有哪些应用场景？
redis 总共有八种数据结构，五种基本数据类型和三种特殊数据类型。
五种基本数据类型:
1.string:字符串类型，常被用来存储计数器，粉丝数等，简单的分布式锁也会用到该类型
2.hashmap:key - value 形式的，value 是一个map
3.list:基本的数据类型，列表。在 Redis 中可以把 list 用作栈、队列、阻塞队列。
4.set:集合，不能有重复元素，可以做点赞，收藏等
5.zset:有序集合，不能有重复元素，有序集合中的每个元素都需要指定一个分数，根据分数对元素进行升序排序。可以做排行榜
1.geospatial: Redis 在 3.2 推出 Geo 类型，该功能可以推算出地理位置信息，两地之间的距离。
2.hyperloglog:基数：数学上集合的元素个数，是不能重复的。这个数据结构常用于统计网站的 UV。
3.bitmap: bitmap 就是通过最小的单位 bit 来进行0或者1的设置，表示某个元素对应的值或者状态。一个 bit 的值，或者是0，或者是1；也就是说一个 bit 能存储的最多信息是2。bitmap 常用于统计用户信息比如活跃粉丝和不活跃粉丝、登录和未登录、是否打卡等。
3.redis为什么这么快？
官方数据 redis 可以做到每秒近10w的并发，这么快的原因主要总结为以下几点：
- 1:完全基于内存操作
- 2:使用单线程模型来处理客户端的请求，避免了上下文的切换
- 3:IO 多路复用机制
- 4:自身使用 C 语言编写，有很多优化机制，比如动态字符串 sds
4.听说 redis 6.0之后又使用了多线程，不会有线程安全的问题吗？
不会
其实 redis 还是使用单线程模型来处理客户端的请求，只是使用多线程来处理数据的读写和协议解析，执行命令还是使用单线程，所以是不会有线程安全的问题。
之所以加入了多线程因为 redis 的性能瓶颈在于网络IO而非CPU，使用多线程能提升IO读写的效率，从而整体提高redis的性能。
5.redis 的持久化机制有哪些？优缺点说说
redis 有两种持久化的方式，AOF 和 RDB.
AOF:
- redis 每次执行一个命令时,都会把这个命令原本的语句记录到一个.aod的文件当中,然后通过fsync策略,将命令执行后的数据持久化到磁盘中(不包括读命令)，
AOF的优缺点
AOF 的优点:
- 1.AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会以每隔1秒，通过后台的一个线程去执行一次fsync操作，如果redis进程挂掉，最多丢失1秒的数据
- 2.AOF是将命令直接追加在文件末尾的,写入性能非常高
- 3.AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个非常适合做灾难性的误删除紧急恢复，如果某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这个时候还没有执行 rewrite，那么就可以将日志文件中的 flushall 删除，进行恢复
AOF 的缺点:
- 1.对于同一份数据源来说,一般情况下AOF 文件比 RDB 数据快照要大
- 2.由于 .aof 的每次命令都会写入,那么相对于 RDB 来说需要消耗的性能也就更多，当然也会有 aof 重写将 aof 文件优化。
- 3.数据恢复比较慢，不适合做冷备。
RDB:
- 把某个时间点 redis 内存中的数据以二进制的形式存储的一个.rdb为后缀的文件当中,也就是周期性的备份redis中的整个数据,这是redis默认的持久化方式,也就是我们说的快照(snapshot)，是采用 fork 子进程的方式来写时同步的。
RDB的优缺点
RDB的优点:
- 1.它是将某一时间点redis内的所有数据保存下来,所以当我们做大型的数据恢复时,RDB的恢复速度会很快
- 2.由于RDB的FROK子进程这种机制,队友给客户端提供读写服务的影响会非常小
RDB的缺点:
- 举个例子假设我们定时5分钟备份一次,在10:00的时候 redis 备份了数据,但是如果在10:04的时候服务挂了,那么我们就会丢失在10:00到10:04的整个数据
- 1:有可能会产生长时间的数据丢失
- 2:可能会有长时间停顿:我们前面讲了,fork 子进程这个过程是和 redis 的数据量有很大关系的,如果数据量很大,那么很有可能会使redis暂停几秒
6. Redis的过期键的删除策略有哪些？
过期策略通常有以下三种：
- 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
- 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
- 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
7. Redis的内存满了怎么办？
实际上Redis定义了8种内存淘汰策略用来处理redis内存满的情况：
- 1.noeviction：直接返回错误，不淘汰任何已经存在的redis键
- 2.allkeys-lru：所有的键使用lru算法进行淘汰
- 3.volatile-lru：有过期时间的使用lru算法进行淘汰
- 4.allkeys-random：随机删除redis键
- 5.volatile-random：随机删除有过期时间的redis键
- 6.volatile-ttl：删除快过期的redis键
- 7.volatile-lfu：根据lfu算法从有过期时间的键删除
- 8.allkeys-lfu：根据lfu算法从所有键删除
8.Redis 的热 key 问题怎么解决？
热 key 就是说，在某一时刻，有非常多的请求访问某个 key，流量过大，导致该 redi 服务器宕机
解决方案:
- 可以将结果缓存到本地内存中
- 将热 key 分散到不同的服务器中
- 设置永不过期
9.缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩是什么？怎么解决呢？
缓存穿透:
- 缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在并且在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍，然后返回空。
解决方案:
- 布隆过滤器
- 返回空对象
缓存击穿：
- 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。
解决方案:
- 互斥锁
- 永不过期
缓存雪崩：
- 缓存雪崩是指缓存中不同的数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求直接落到数据库上导致宕机。
解决方案:
- 均匀过期
- 加互斥锁
- 缓存永不过期
- 双层缓存策略
10.Redis 有哪些部署方式？
- 单机模式:这也是最基本的部署方式,只需要一台机器,负责读写,一般只用于开发人员自己测试
- 哨兵模式:哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。它具备自动故障转移、集群监控、消息通知等功能。
- cluster集群模式:在redis3.0版本中支持了cluster集群部署的方式，这种集群部署的方式能自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据，提供了内置的高可用服务，即使某个master挂了，服务还可以正常地提供。
- 主从复制:在主从复制这种集群部署模式中，我们会将数据库分为两类，第一种称为主数据库(master)，另一种称为从数据库(slave)。主数据库会负责我们整个系统中的读写操作，从数据库会负责我们整个数据库中的读操作。其中在职场开发中的真实情况是，我们会让主数据库只负责写操作，让从数据库只负责读操作，就是为了读写分离，减轻服务器的压力。
11.哨兵有哪些作用？
- 1.监控整个主数据库和从数据库，观察它们是否正常运行
- 2.当主数据库发生异常时，自动的将从数据库升级为主数据库，继续保证整个服务的稳定
12.哨兵选举过程是怎么样的？
- 1.第一个发现该master挂了的哨兵，向每个哨兵发送命令，让对方选举自己成为领头哨兵
- 2.其他哨兵如果没有选举过他人，就会将这一票投给第一个发现该master挂了的哨兵
- 3.第一个发现该master挂了的哨兵如果发现由超过一半哨兵投给自己，并且其数量也超过了设定的quoram参数，那么该哨兵就成了领头哨兵
- 4.如果多个哨兵同时参与这个选举，那么就会重复该过程，知道选出一个领头哨兵
选出领头哨兵后，就开始了故障修复，会从选出一个从数据库作为新的master
13.cluster集群模式是怎么存放数据的？
一个cluster集群中总共有16384个节点，集群会将这16384个节点平均分配给每个节点，当然，我这里的节点指的是每个主节点，就如同下图：
14.cluster的故障恢复是怎么做的？
判断故障的逻辑其实与哨兵模式有点类似，在集群中，每个节点都会定期的向其他节点发送ping命令，通过有没有收到回复来判断其他节点是否已经下线。
如果长时间没有回复，那么发起ping命令的节点就会认为目标节点疑似下线，也可以和哨兵一样称作主观下线，当然也需要集群中一定数量的节点都认为该节点下线才可以，我们来说说具体过程：
- 1.当A节点发现目标节点疑似下线，就会向集群中的其他节点散播消息，其他节点就会向目标节点发送命令，判断目标节点是否下线
- 2.如果集群中半数以上的节点都认为目标节点下线，就会对目标节点标记为下线，从而告诉其他节点，让目标节点在整个集群中都下线
15.主从同步原理是怎样的？
- 1.当一个从数据库启动时，它会向主数据库发送一个SYNC命令，master收到后，在后台保存快照，也就是我们说的RDB持久化，当然保存快照是需要消耗时间的，并且redis是单线程的，在保存快照期间redis受到的命令会缓存起来
- 2.快照完成后会将缓存的命令以及快照一起打包发给slave节点，从而保证主从数据库的一致性。
- 3.从数据库接受到快照以及缓存的命令后会将这部分数据写入到硬盘上的临时文件当中，写入完成后会用这份文件去替换掉RDB快照文件，当然，这个操作是不会阻塞的，可以继续接收命令执行，具体原因其实就是fork了一个子进程，用子进程去完成了这些功能。
因为不会阻塞，所以，这部分初始化完成后，当主数据库执行了改变数据的命令后，会异步的给slave，这也就是我们说的复制同步阶段，这个阶段会贯穿在整个中从同步的过程中，直到主从同步结束后，复制同步才会终止。
16.无硬盘复制是什么？
我们刚刚说了主从之间是通过RDB快照来交互的，虽然看来逻辑很简单，但是还是会存在一些问题，但是会存在着一些问题。
- 1.master禁用了RDB快照时，发生了主从同步(复制初始化)操作，也会生成RDB快照，但是之后如果master发成了重启，就会用RDB快照去恢复数据，这份数据可能已经很久了，中间就会丢失数据
- 2.在这种一主多从的结构中，master每次和slave同步数据都要进行一次快照，从而在硬盘中生成RDB文件，会影响性能
为了解决这种问题，redis在后续的更新中也加入了无硬盘复制功能，也就是说直接通过网络发送给slave，避免了和硬盘交互，但是也是有io消耗
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