1. 为啥在项目里要用缓存呢

用缓存，主要是俩用途，高性能和高并发
高性能

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2.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（关系型数据库）遵循 ACID 规则。而 Nosql（非关系型数据库）（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。

CAP理论

C:consistency(一致性)
A:avalibility(可用性)
P:Partition(分区)-tolerence to partition(分区容忍度)
分区：一个分布式系统，网络不通讯，导致连接不通，系统被分割成几个数据区域
原因：数据不连通了，产生数据分区

影响：
查还好一点
数据修改时，必须要求数据一致--加锁，实现数据一致性【需求要求数据一致性】
数据修改时，可以数据不一致--不用加锁【需求不要求数据一致性】

分区容忍度
数据的一致性要求高，容忍度高，加锁
数据的一致性要求低，容忍度低，可以不加锁
预期结果，保持数据的一致

可用性

请求在一定时间段内都应该有响应
为了解决锁一直加着
CP理论：【一致性+分区】数据的一致性要求高-加锁
AP理论：【可用性+分区】数据的一致性要求低-不加锁

CAP总结
分区是常态，可不避免，三者不可共存
可用性和一致性是一对冤家
一致性高，可用性低
一致性低，可用性高

3. 为什么说redis能够快速执行

1. 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
2. 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
3. 非阻塞IO - IO多路复用

4. 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）
key=150
value={
“id”: 150,
“name”: “zhangsan”,
“age”: 20
}
hash类的数据结构，主要是用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值
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）
key=某大v
value=[zhangsan, lisi, wangwu]
比如可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表了、文章的评论列表了之类的东西
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）
可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁
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。
比如说你要是想根据时间对数据排序，那么可以写入进去的时候用某个时间作为分数，人家自动给你按照时间排序了
排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名

5.什么是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内存快照和AOF日志文件
RDB（快照的方式）：
生成一个文件，便于复制，移动，性能比较好
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

6. redis的底层数据结构

redis底层有6种数据结构，分别是简单动态字符串(SDS),链表，字典，跳跃表，整数集合，压缩列表。

跳跃表
Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，若一个有序集合包含的元素数量比较多，或者有序集合中的成员是比较长的字符串时，Redis就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现。
有序集合使用两种数据结构来实现，从而可以使插入和删除操作达到O(log(N))的时间复杂度。这两种数据结构是哈希表和跳跃表。向哈希表添加元素，用于将成员对象映射到分数；同时将该元素添加到跳跃表，以分数进行排序。
和链表、字典等数据结构被广泛地应用在Redis内部不同，Redis只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键，另一个是在集群结点中用作内部数据结构。除此之外，跳跃表在Redis里面没有其他用途。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。跳跃表是一种随机化的数据,跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素，效率和平衡树媲美 ——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成，并且比起平衡树来说，跳跃表的实现要简单直观得多。
Redis 只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键，另外一个是在集群节点中用作内部数据结构。

跳跃表的定义

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我们先来看一下一整个跳跃表的完整结构：
　　　　 Redis 的跳跃表 主要由两部分组成：zskiplist（链表）和zskiplistNode （节点）

7.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

8.redis的淘汰机制

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择，其中默认的策略为noeviction策略：
· noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
· allkeys-lru：在主键空间中，优先移除最近未使用的key。
· volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的key。
· allkeys-random：在主键空间中，随机移除某个key。
· volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
· volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

9.Master&Slave是什么？

也就是我们所说的主从复制，主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机
的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主。

它能干嘛
1、读写分离；
2、容灾恢复

哨兵监控
当master出现问题后，奖slaver切换为master

10. redis常见性能问题和解决方案

(1) 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
(2) 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
(3) 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
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

11.redis包含三种集群策略

1.主从复制: 在主从复制中，数据库分为俩类，主数据库(master)和从数据库(slave)。
其中主从复制有如下特点：
1.1. 主数据库可以进行读写操作，当读写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库
1.2. 从数据库一般都是只读的，并且接收主数据库同步过来的数据
1.3. 一个master可以拥有多个slave，但是一个slave只能对应一个master、

主从复制工作机制
当slave启动后，主动向master发送SYNC命令。master接收到SYNC命令后在后台保存快照（RDB持久化）和缓存保存快照这 段时间的命令，然后将保存的快照文件和缓存的命令发送给slave。slave接收到快照文件和命令后加载快照文件和缓存的执行命令。

12. Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点

单机版

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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

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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

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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）：

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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）：

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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

13. 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！

缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案

缓存雪崩
简介：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。解决办法（中华石杉老师在他的视频中提到过，视频地址在最后一个问题中有提到）：
* 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
* 事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉
* 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

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缓存穿透
简介：一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，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。解决办法： 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，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。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），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。

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。

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。

14. Springboot与redis的使用

<!-- 引入redis依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后，资源配置文件application.yml（或properties）中加入redis相关配置：

spring:
      redis:
        #redis数据库地址
        host: localhost
       port: 6379
        password: root
        timeout: 1000
        #redis数据库索引，默认0
       database: 1 

这里我们引入了StringRedisTemplate类，这个类也是Java中整合Redis主要使用的操作类。这里首先使用MyBatis向数据库添加一条user数据，如果添加成功，则使用StringRedisTemplate中的opsForValue.set()方法，将该user数据Json格式化后添加到Redis数据库中，以"user : "+该user的id属性值作为键

BoundHashOperations<String, Object, Object> hashOperations = this.stringRedisTemplate.boundHashOps(KEY_PREFIX);
//判断是否存在此K值
if (hashOperations.hasKey(KEY_PREFIX)) {
hashOperations.delete(KEY_PREFIX);
}
seckillGoods.forEach(goods -> hashOperations.put(goods.getSkuId().toString(), goods.getStock().toString()));

}

redisTemplate.opsForValue().set("user : "+user.getUserId(), JsonUtils.objectToJson(user))

redisTemplate.opsForValue().get("user : "+userId)

15.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
(4)Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。