redis是乙個key-vakue儲存系統，支援五種儲存結構：string,hash,list,set,sorted set。與memcached一樣為了保證效率，將資料儲存在記憶體中。區別的是redis會週期的把更新的資料寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的檔案中，並在此基礎上實現了主從同步。
2.1 redis每種資料型別的使用場景
2.2 redis的優缺點
使用redis主要考慮兩個角度（優點）：效能和併發。
（1）我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的sql，就特別適合**執行結果放入快取，這樣，後面的請求就去快取中讀取，使得請求能夠迅速響應。
（2）在大併發的情況下，所有請求直接訪問資料庫，資料庫會出現連線異常。這個時候，就需要使用redis做乙個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問資料庫。
使用redis也有一些缺點：
（1）快取和資料庫雙寫寫一致性問題；
（2）快取雪崩問題；
（3）快取擊穿問題；
（4）快取的併發競爭問題
2.3 redis的速度為什麼這麼快？
（1）純記憶體操作
（2）單執行緒操作，避免了頻繁的上下文切換
（3）採用了非阻塞io多路復用機制
2.4 redis的過期策略以及記憶體淘汰機制
採用定期刪除和惰性刪除的策略。
定期刪除，redis預設沒個100ms檢查是否有過期的key需要刪除，有過去則刪除，需要說明的是，redis不是每隔100ms將所有的key檢查一次，而是隨機抽查進行檢查（如果每隔100ms將全部key積蓄檢查，redis豈不是卡死）。因此，如果只採用定期刪除策略，會導致很多key到時間沒有刪除。
於是，惰性刪除就派上用場了。大概我們獲取乙個key的時候，redis會檢查一下，這個key有沒有過期，過期的話就刪除了。
採用定期刪除+惰性刪除也會有問題。如果定期刪除沒有刪除key，然後也沒有即時請求key 也就是惰性殺出沒生效。這樣，redis的記憶體會越來越高。那麼就應該採用記憶體淘汰機制。
在redis.conf中有一行配置
#maxmemory-policy volatile-lru
該配置就是配置記憶體淘汰策略的。
2.5 redis和資料庫雙寫一致性問題
分析:一致性問題是分布式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白乙個前提。就是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實從根本上來說，只能說降低不一致發生的概率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的資料，不能放快取。
回答:首先，採取正確更新策略，先更新資料庫，再刪快取。其次，因為可能存在刪除快取失敗的問題，提供乙個補償措施即可，例如利用訊息佇列。
2.6 如何應對快取穿透和快取雪崩問題
快取穿透，即黑客故意去請求快取中不存在的資料，導致所有的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連線異常。
解決方案:
快取雪崩，即快取同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，從而導致資料庫連線異常。
解決方案:
2.7 如何解決redis的併發競爭key問題
分析:這個問題大致就是，同時有多個子系統去set乙個key。這個時候要注意什麼呢？大家思考過麼。回答:如下所示
2.8 redis的持久化
redis 提供了多種不同級別的持久化方式：
你甚至可以關閉持久化功能，讓資料只在伺服器執行時存在。
rdb
工作原理：每隔一定時間給記憶體照乙個快照，將記憶體中的資料寫入檔案（rdb檔案）
配置引數：redis.conf檔案
rdb示例測試：可以使用redis-benchmark進行壓力測試
./bin/redis-benchmark -n 100000 表示執行100000個操作
rdb的缺點：
在兩次快照之間，如果發生斷電，資料會丟失
舉例：在生成rdb後，插入新值。突然斷電，資料可能會丟失
aof：通過日誌的方式
工作原理：記錄操作的命令
配置引數：
什麼是aof的重寫：rewrite
將記憶體中的key逆向生成命令，如同乙個key，反覆操作了100次，aof檔案會記錄100次操作，這樣會導致aof檔案過大
例如：set age 0
incr age
incr age
… 100次
最後 age的值是100
經過重寫後，直接執行： set age 100
可以通過觀察aof日誌檔案的大小
3、redis持久化注意的問題
redis經典面試問題鏈結
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redis穿透 單使用者請求,該資料在資料庫中就為空,那麼自然在redis中也不可能存在,這也被成為命中率問題.解決的方案為 1.簡單粗暴 該資料本來為空時,那我們就在redis中set乙個該資料為空的值,但是要注意的一點是 過期時間不要設定太長,2 布隆過濾器,將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大...
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