redis 面试题

技巧：
1、redis + lua 解决高并发场景下的写操作
2、redis 分布式锁，防止并发写
3、redis 队列、排序集合实现一些特殊场景下的需求
4、缓存预热

一、基础面试题
0、你们是怎么使用 redis的 ?
使用场景：
1、使用 string、hash、set 等结构来缓存，降低 DB 压力，非常常用的场景
2、使用 list 做队列、sort set 实现排名、延迟队列、抽奖，一些特殊场景处理方案
3、使用 redis + lua + mq 解决高并发下的写操作（比如扣减库存等），通用高并发处理方案
1、为什么不适应 java 来进行缓存，而使用 redis ？
思考：
1、如何分配内存，怎么设计数据结构，设计哪些数据结构
2、如何回收过期的 key
3、如何保证宕机后缓存数据丢失
4、如何做集群、高可用、单节点内存限制
5、事务如何做、有什么缺点，采用什么方式去弥补这个缺点
2、redis 为什么占用内存少、持久化方式？
思考：1、对于不同场景，设计不同数据结构，比如list，小数据量可用压缩列表的，大数据量可以基于 linkedlist

2、rdb(默认) + aof，其中rdb是内存快照，断电时有少量数据丢失，如果同时开启默认使用 aof 恢复数据，速度慢。
3、redis是单线程吗？
思考：1、redis 命令执行是一个线程顺序执行的，一编程简单，二无需线程切换加锁，redis命令都是顺序执行(非常好的特性)
4、redis 的事务使用过，有什么缺点吗?
思考：1、事务要么全部执行，而 redis 事务仅是顺序执行，如何弥补这个缺点就是采用 redis + lua
5、redis 的数据清楚策略是什么，怎么权衡的？
1、定期 + 惰性
2、基于内存大小做些回收（随机抽检一批进行回收）
6、使用了哪些redis场景？
1、缓存
2、redis消息队列 + sort set (实现类似延迟队列、抽奖)
3、事务消息
4、redis + lua （解决高并发下的写操作）
7、集群
1、master - slave集群
1、为什么出现这种集群机制，目的就是保证数据存储多份，防止单节点故障
2、全量复制 + 增量复制(复制积压缓冲区)
2、为什么提出高可用集群，具体是什么背景
1、slave 宕机时，实现自动提升 slave 为 master，实现故障自动转移，否则需要人工切换，其实自动处理是一个非常危险的过程
3、为什么会提出 redis 分布式集群，解决了什么问题，有什么缺点、客户端怎么查询
1、解决单节点内存大小瓶颈，数据分散到多节点
2、缺点就是一些批量的命令 mget 等可能受限
3、客户端记录一张类似路由表的东西，实现数据访问，如果服务端无数据进行重定向到客户端，客户端重新获取
8、如何解决缓存一致性
1、通常都是数据更新后，删除缓存，重建缓存代价比较高(业务逻辑复杂)
9、缓存穿透、击穿、雪崩
1、穿透可以通过防重或布隆过滤器实现、其次可以设置一个特殊值，较短的过期时间
2、击穿可以采用加锁更新缓存的方式处理，防止请求数据库更新缓存
3、雪崩通过将过期时间设置不一样，通过是 expire = 固定过期时间 + 随机数，保证key 不集体失效
二、高级面试题
1、使用 redis 遇到了什么问题
1、redis 集群隔离使用，防止某一业务场景操作 redis 异常影响其他业务，大量 key导致redis 报警
2、redis操作时注意 try-catch，防止 redis 异常影响核心业务
3、注意一些非常危险的 redis 命令，比如keys * 等耗时长的命令，(redis是单线程的，一旦出现就会影响线上)

2、redis 分布式锁和 zookeeper 分布式锁如何选择
1、redis 基于 sexnx 实现，性能较高，缺点是集群复制可能有延迟可导致加锁异常。
1、redisson通过在多个节点加锁来处理这种问题
2、分布式锁的续约，防止业务未执行完释放锁
2、zookeeper高可用集群
1、羊群效应
2、zookeeper 适合读多写少的场景，写代价过高(写时要求一般以上的节点写入成功，导致集群的规模不能无限增多)
3、相对 redis 是一个高可用锁，但是性能比较差
所以一般采用 redis 实现分布式锁。
4、大 key、value 问题
1、分桶，可以采用 hash分桶实现