1. 缓存穿透？

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致DB挂掉，这种情况大概率是遭到了攻击。

解决方案：

布隆过滤器：它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。

缓存空对象：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。通过这个直接设置的默认值
存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。

 2. 缓存击穿？

缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把DB压垮。

解决方案：

3. 缓存雪崩 

 

4. 为什么 Redis单线程模型效率也能那么高？

1. C语言实现，效率高
2. 纯内存操作
3. 基于非阻塞的IO复用模型机制，epoll是Linux提供的最新、最高效的I/O多路复用机制。它引入了三个系统调用：epoll_create（创建一个epoll实例）、epoll_ctl（注册或注销文件描述符）和epoll_wait（等待事件的发生）。

4. 单线程的话就能避免多线程的频繁上下文切换问题
5. 丰富的数据结构

5.  mysql的数据如何与redis进行同步保证双写的一致性？

 先删除缓存？还是先操作数据库？

redis:10 mysql:10,经历如下 redis:10 mysql:20

redis:null mysql:20 ,经历如下 redis:10 mysql:20

 mysql的数据与redis进行同步保证双写的一致性

 6. Redis持久化方式

Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:
RDB 持久化方式
是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录 redis 数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入
一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点：
（1）只有一个文件 dump.rdb ，方便持久化。
（2）性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单
独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 Redis 的高性能。
（3）相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
缺点：
数据安全性低。 RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 Redis 发生故障，会发生数据
丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。

AOF=Append-only file 持久化方式
是指所有的命令行记录以 Redis 命令请求协议的格式完全持久化存储，保存为 AOF 文件。
优点：
（1）数据安全， AOF 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次命令操作就记录到 AOF 文件中一次。
（2）通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据
一致性问题。
（3） AOF 机制的 rewrite 模式。 AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令进行合并重
写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall )
缺点：
（1） AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
（2）数据集大的时候，比 RDB 启动效率低。

7. Redis数据过期删除策略

定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。 于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。

8. Redis的数据淘汰策略

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。

volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。

allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。

allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰 。

no-enviction：新写入操作会报错。

LRU和LFU

LRU的意思就是最少最近使用，用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
LFU的意思是最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高

9. 怎么使用Redis实现消息队列？

一般使用 list 结构作为队列， rpush 生产消息， lpop 消费消息，list 还有个指令叫 blpop ，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。使用 pub / sub 主题订阅者模式，可以实现 1:N的消息队列，但是在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如 rabbitmq 等。

延时队列：使用sortedset ，拿时间戳作为 score ，消息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息，消费者用zrangebyscore 指令获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。

10. redisson实现的分布式锁能解决主从一致性的问题吗？

11. Redis主从架构

如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个PSYNC命令给master请求复制数据。master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。

12. Redis哨兵高可用架构 

 sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis
主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)。

13 Redis分片集群