2020-07-22

1、redis基本类型 5个基础类型 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub BitMap(支持按bit存储，可以实现BloomFilter)等(加分)
string : 用作缓存；做计数器；
hash：使用场景较少；可以存储对象(但是不能嵌套对象，使用情况比较单一，使用场景较少)
list：可以用于做粉丝列表、评论列表等，还可以做简单的队列，lpush && rpop
set：无序合集，自动去重，获取两个集合的交集(sinter key1, key2)、差集(sdiff key1, key2)啥的效率不错
zset: 有序集合，自动根据分数排序，如排行榜，按点赞数、浏览量等，根据分数默认排序
2、redis 和mc的区别
mc : 缺点
// key不能超过256字节，key的最大失效时间是30天
// 单个value不能超过1m
// 只支持kv形式，不支持持久化和主从同步

优点：
// 多线程异步IO，可以利用多核
Redis：
特点：单线程 俩原因 a、非阻塞异步事件处理函机制
b、缓存数据基于内存，io操作不会耗时太长，避免上下文切换消耗cpu性能
支持持久化，支持主从同步，不仅支持k-v，还支持list、set、hash、zset等多种数据格式

3、redis的分布式锁（setnx、set）
4、查找指定key(keys、scan)
5、做异步队列 (队列 lpop、rpush)
6、redis持久化
rbd : 周期性同步 适合冷备份 持久化过程：
aof ：记录操作日志append_only 类似mysql的binlog 适合热备份
二者的工作方式，优缺点：

7、7呢?

8、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿的区别、解决方式

缓存雪崩指短时间内大量redis的key失效，导致大量请求直接落到db上，db压力过高直接瘫痪
// 在key的过期时间上加上一些随机值，使key的过期相对分散，不要过于集中

缓存穿透：查询的数据缓存、db都不存在，如攻击，查询id<0的数据，大量请求全部打到db上导致服务挂掉
// 攻击可能性更大些，在接口层校验用户权限；对基本的查询数据做校验，eg：id < 0
// 程序开发中不信任任何人的提交，做校验；翻分页查询大小限制等等…
// 不存在的数据也设置缓存 key => null, 过期时间设置稍微短一些
// 网关层 nginx让运维配置，每秒访问超过阈值的ip 拉黑等等…
// 布隆过滤器 bloom filter ？ 存在性检测BloomFilter中不存在，则一定不存在

缓存击穿：某一个key是热点的key，承载着很大的请求，这个key失效了，然后大量的请求打到db上，gg
// 解决：永不过期？

9、redis为什么这么快？
// 官方100000+qps
完全基于内存，绝大部分请求是纯内存操作，SO fast
不存在多进程或是线程的切换消耗cpu;
不存在加锁释放锁的操作，也不存在死锁而导致的性能消耗
什么多路I/o, 非阻塞io，sorry， 不懂

10、redis集群高可用的方式？ 哨兵集群
redis支持主从同步，cluster集群部署，通过哨兵监控redis主服务器的状态，若主服务器挂掉，将根据一定策略选出新主，然后将其他slave到新主节点
选主策略：
a、slave的priority设置的越低，其优先级越高
b、a相同的情况下，复制的数据越多，优先级越高
c、b相同的情况下， runid 越小越容易被选中 // ？？？
不问别提，水平不够
哨兵的作用:
集群监控：负责监控 Redis master 和 slave 进程是否正常工作。
消息通知：如果某个 Redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

11、为什么读写分离？为什么主从同步？如何同步？
主节点负责写，从节点负责读，读写分离=>高效
主从同步，灾备！数据安全！地球爆炸，凉凉
从节点slave如果是第一次链接master会触发全量机制，master会fork一个子进程去生成rdb文件，并将在该过程中的写操作保存在内存的buffer中(别问这是为啥，要不生成rdb过程总的那些操作不就丢失了？从节点不就没同步全？)，slave将rdb文件数据写入本地磁盘，并加载到内存，然后同步master记录的缓存命令

12、内存淘汰机制？
allkeys-lru：在所有key中尝试回收最少使用的key，让新的key有空间存储
volatile-lru：在过期的key中尝试回收最少使用的key，让新的key有空间存储
过期策略：定期删除+惰性删除

lru？手写lru？

13、经典的kv、db读写模式：
读先读缓存，有则返回；无则查库，返回并更新缓存
更新的时候更新db，删除缓存
// 更新db删除缓存而不更新缓存，没必要更新数据就更新缓存(或许特定场景可能会需要), 有可能某一字段短时间内修改几十次，但是基本没怎么读，更新缓存的话就存在大量冷数据，删除的话如果用得到再去缓存，开销降低

14、面试的时候问你缓存，主要是考察缓存特性的理解，对 MC、Redis 的特点和使用方式的掌握。
要知道缓存的使用场景，不同类型缓存的使用方式，例如：
对 DB 热点数据进行缓存减少 DB 压力；对依赖的服务进行缓存，提高并发性能；
单纯 K-V 缓存的场景可以使用 MC，而需要缓存 list、set 等特殊数据格式，可以使用 Redis；
需要缓存一个用户最近播放视频的列表可以使用 Redis 的 list 来保存、需要计算排行榜数据时，可以使用 Redis 的 zset 结构来保存。
要了解 MC 和 Redis 的常用命令，例如原子增减、对不同数据结构进行操作的命令等。
了解 MC 和 Redis 在内存中的存储结构，这对评估使用容量会很有帮助。
了解 MC 和 Redis 的数据失效方式和剔除策略，比如主动触发的定期剔除和被动触发延期剔除
要理解 Redis 的持久化、主从同步与 Cluster 部署的原理，比如 RDB 和 AOF 的实现方式与区别。
要知道缓存穿透、击穿、雪崩分别的异同点以及解决方案。
不管你有没有电商经验我觉得你都应该知道秒杀的具体实现，以及细节点。