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1、說說 Redis 都有哪些應(yīng)用場景?

• 緩存：這應(yīng)該是 Redis 主要的功能了，也是大型網(wǎng)站必備機(jī)制，合理地使用緩存不僅可以加 快數(shù)據(jù)的訪問速度，而且能夠有效地降低后端數(shù)據(jù)源的壓力。
• 共享Session：對于一些依賴 session 功能的服務(wù)來說，如果需要從單機(jī)變成集群的話，可以選擇 redis 來統(tǒng)一管理 session。
• 消息隊(duì)列系統(tǒng)：消息隊(duì)列系統(tǒng)可以說是一個大型網(wǎng)站的必備基礎(chǔ)組件，因?yàn)槠渚哂袠I(yè)務(wù) 解耦、非實(shí)時業(yè)務(wù)削峰等特性。Redis提供了發(fā)布訂閱功能和阻塞隊(duì)列的功 能，雖然和專業(yè)的消息隊(duì)列比還不夠足夠強(qiáng)大，但是對于一般的消息隊(duì)列功 能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統(tǒng)中，使用 redis 來統(tǒng)一管理 url隊(duì)列。
• 分布式鎖：在分布式服務(wù)中?？梢岳肦edis的setnx功能來編寫分布式的鎖，雖然這個可能不是太常用。

當(dāng)然還有諸如排行榜、點(diǎn)贊功能都可以使用 Redis 來實(shí)現(xiàn)，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如數(shù)據(jù)量特別大時，不適合 Redis，我們知道 Redis 是基于內(nèi)存的，雖然內(nèi)存很便宜，但是如果你每天的數(shù)據(jù)量特別大，比如幾億條的用戶行為日志數(shù)據(jù)，用 Redis 來存儲的話，成本相當(dāng)?shù)母摺?/p>

2、單線程的 Redis 為什么這么快?

Redis 有多快?官方給出的答案是讀寫速度 10萬/秒，如果說這是在單線程情況下跑出來的成績，你會不會驚訝?為什么單線程的 Redis 速度這么快?原因有以下幾點(diǎn)：

• 純內(nèi)存操作：Redis 是完全基于內(nèi)存的，所以讀寫效率非常的高，當(dāng)然 Redis 存在持久化操作，在持久化操作是都是 fork 子進(jìn)程和利用 Linux 系統(tǒng)的頁緩存技術(shù)來完成，并不會影響 Redis 的性能。
• 單線程操作：單線程并不是壞事，單線程可以避免了頻繁的上下文切換，頻繁的上下文切換也會影響性能的。
• 合理高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
• 采用了非阻塞 I/O 多路復(fù)用機(jī)制：多路I/O復(fù)用模型是利用 select、poll、epoll 可以同時監(jiān)察多個流的 I/O 事件的能力，在空閑的時候，會把當(dāng)前線程阻塞掉，當(dāng)有一個或多個流有 I/O 事件時，就從阻塞態(tài)中喚醒，于是程序就會輪詢一遍所有的流(epoll 是只輪詢那些真正發(fā)出了事件的流)，并且只依次順序的處理就緒的流，這種做法就避免了大量的無用操作。

3、說說 Redis 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及使用場景

Redis 提供了 5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有各種的使用場景。

1、String 字符串

字符串類型是 Redis 最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，首先鍵都是字符串類型，而且 其他幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是在字符串類型基礎(chǔ)上構(gòu)建的，我們常使用的 set key value 命令就是字符串。常用在緩存、計(jì)數(shù)、共享Session、限速等。

2、Hash 哈希

在Redis中，哈希類型是指鍵值本身又是一個鍵值對 結(jié)構(gòu)，形如value={{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}，添加命令：hset key field value。哈?？梢杂脕泶娣庞脩粜畔ⅲ热鐚?shí)現(xiàn)購物車

3、List 列表

列表(list)類型是用來存儲多個有序的字符串?？梢宰龊唵蔚南㈥?duì)列的功能。另外，可以利用 lrange 命令，做基于 Redis的分頁功能，性能極佳，用戶體驗(yàn)好。

4、Set 集合

集合(set)類型也是用來保存多個的字符串元素，但和列表類型不一 樣的是，集合中不允許有重復(fù)元素，并且集合中的元素是無序的，不能通過 索引下標(biāo)獲取元素。利用 Set 的交集、并集、差集等操作，可以計(jì)算共同喜好，全部的喜好，自己獨(dú)有的喜好等功能。

5、Sorted Set 有序集合

Sorted Set 多了一個權(quán)重參數(shù) Score，集合中的元素能夠按 Score 進(jìn)行排列?？梢宰雠判邪駪?yīng)用，取 TOP N 操作

4、說一說 Redis 的數(shù)據(jù)過期淘汰策略

先給大家一個結(jié)論，Redis 中數(shù)據(jù)過期策略采用定期刪除+惰性刪除策略。

1、定期刪除、惰性刪除策略是什么?

• 定期刪除策略：Redis 啟用一個定時器定時監(jiān)視所有的 key，判斷key是否過期，過期的話就刪除。這種策略可以保證過期的 key 最終都會被刪除，但是也存在嚴(yán)重的缺點(diǎn)：每次都遍歷內(nèi)存中所有的數(shù)據(jù)，非常消耗 CPU 資源，并且當(dāng) key 已過期，但是定時器還處于未喚起狀態(tài)，這段時間內(nèi) key 仍然可以用。
• 惰性刪除策略：在獲取 key 時，先判斷 key 是否過期，如果過期則刪除。這種方式存在一個缺點(diǎn)：如果這個 key 一直未被使用，那么它一直在內(nèi)存中，其實(shí)它已經(jīng)過期了，會浪費(fèi)大量的空間。

2、定期刪除+惰性刪除策略是如何工作的?

這兩種策略天然的互補(bǔ)，結(jié)合起來之后，定時刪除策略就發(fā)生了一些改變，不在是每次掃描全部的 key 了，而是隨機(jī)抽取一部分 key 進(jìn)行檢查，這樣就降低了對 CPU 資源的損耗，惰性刪除策略互補(bǔ)了為檢查到的key，基本上滿足了所有要求。但是有時候就是那么的巧，既沒有被定時器抽取到，又沒有被使用，這些數(shù)據(jù)又如何從內(nèi)存中消失?沒關(guān)系，還有內(nèi)存淘汰機(jī)制，當(dāng)內(nèi)存不夠用時，內(nèi)存淘汰機(jī)制就會上場。Redis 內(nèi)存淘汰機(jī)制有以下幾種策略：

• noeviction：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，新寫入操作會報(bào)錯。(Redis 默認(rèn)策略)
• allkeys-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在鍵空間中，移除最近最少使用的 Key。(推薦使用)
• allkeys-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在鍵空間中，隨機(jī)移除某個 Key。
• volatile-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的 Key。這種情況一般是把 Redis 既當(dāng)緩存，又做持久化存儲的時候才用。
• volatile-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中，隨機(jī)移除某個 Key。
• volatile-ttl：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的 Key 優(yōu)先移除。

修改內(nèi)存淘汰機(jī)制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 參數(shù)即可。

5、如何解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題

緩存雪崩： 由于緩存層承載著大量請求，有效地 保護(hù)了存儲層，但是如果緩存層由于某些原因不能提供服務(wù)，比如 Redis 節(jié)點(diǎn)掛掉了，熱點(diǎn) key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到數(shù)據(jù)庫，可能會造成數(shù)據(jù)庫宕機(jī)的情況。

預(yù)防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進(jìn)行著手：

1、使用 Redis 高可用架構(gòu)：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務(wù)不會掛掉

2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機(jī)值，避免集體失效

3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務(wù)不可用了，換成熱點(diǎn)數(shù)據(jù)推薦服務(wù)

緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)肯定不在緩存中，這會導(dǎo)致請求全部落到數(shù)據(jù)庫上，有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫宕機(jī)的情況。

預(yù)防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：

1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將占用空間，非常浪費(fèi)。

2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續(xù)向下執(zhí)行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業(yè)務(wù)允許一定的容錯性。