1.Redis到底是单线程还是多线程

    Redis6.0之前的单线程是指网络IO和键值对读写时一个线程来完成。
    Redis6.0之后引入的多线程是指网络请求过程采用了多线程，而键值对读写的命令仍然是单线程处理的，所以Redis是并发安全的。

    也就是说，只有网络请求模块和数据操作模块是单线程的，而其他的持久化、集群数据同步等是多线程的。

2.Redis单线程为什么会这么快

1. 命令执行是基于内存操作的，一条命令在内存里操作的时间只有几十纳秒。
2. 命令的执行是单线程操作，没有线程切换的开销。
3. 基于IO多路复用机制，来提升Redis的IO利用率。
4. 高效的数据结构，全局hash表以及多种高效的数据结构。比如跳表，压缩列表等。

3.Redis底层数据是如何用跳表来存储的

    Redis的数据结构有一个Zset，是一个有序集合，它的数据结构是压缩列表或者跳表。

    跳表，存储有序元素的时候，是把元素都放入到链表中，然后按照有序集合里面元素的分值从小到大，从左到右进行排序。链表的插入元素是比较快的。
    将有序链表改造为支持近似“折半查找”的算法，可以快速的插入、删除、查找。

4.Redis的持久化机制

    Redis的持久化有两种，一种是RDB，一种是AOF。

RDB

将某一刻的内存快照，以二进制的方式写入磁盘。

手动触发：

1. save命令，使用Redis处于阻塞状态（指的是redis的主进程），直到RDB持久化完成，才会响应其他客户端发来的命令，我们的读写请求都会等待RDB完成。所以在生产环境一定要慎用。
2. bgsave命令，通过主进程fork出一个子进程执行持久化，主进程只在fork过程中有短暂的阻塞，子进程再被创建后，主进程就可以响应客户端的请求了。主进程的写时拷贝策略来保证父子进程的数据共享，把父进程写的命令拷贝出一个副本，在副本中修改这个数据。此时子进程读的数据还是原来的数据。

自动触发

1. save m n ：在m秒内，如果有个键发生改变则自动出发持久化，通过bgsave执行
2. flushall ：用于清空redis所有数据库，flushdb清空当前redis所在库数据，会清空RDB文件。
3. 主从同步：全量同步时会自动触发bgsave命令，生成rdb发送给从节点。

优点：

1. 整个redis数据库只包含一个文件 dump.rdb，方便持久化
2. 容灾性好，方便备份
3. 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IO最大化。
4. 相对于数据集较大时，比AOF的启动效率高。

缺点：

1. 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，会导致数据丢。
2. 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至1秒。

AOF

    以日志的形式记录服务器锁处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作 记录，调操作系统命令进程刷盘。RDB保存的是数据，AOF保存的是增删改查指令。

1. 所有的写命令追加到AOF缓冲中。
2. AOF缓冲区根据对应策略向硬盘进行同步操作。
3. 随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
4. 当Redis重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。

同步策略

1. 每秒同步：异步完成，效率非常高，一旦出现宕机，那么一秒中内修改的数据会丢失。
2. 每修改同步，同步持久化，每次发生的数据变化都会被立刻记录到磁盘中，最多丢失一条。
3. 不同步，有操作系统控制，可能丢失较多的数据。

优点：

1. 数据安全
2. 通过append模式写文件，即使中途服务器宕机也不会破坏已存在文件的内容，可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题
3. AOF机制rewirte模式。定期对AOF文件进行重写，以达到压缩的目的。

缺点：

1. AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢
2. 数据集较大的时候，比rdb启动效率慢
3. 运行效率没RDB高

5.Redis的过期key删除策略

    Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期就是指当Redis中缓存的ey过期了，Redis如何处理。

惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断key是否已过期，过期则清除。虽然该策略可以最大化节省CPU资源，但是对内存的压力非常大。极端情况下可能出现大量的过期key没有再被访问，不清除，占用大量内存

定期过期：每隔一段时间会扫描一定数量的数据库的expires中字典一定数量的key，并清除其中已过期的key。这种策略是一种折中方案，使CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

Redis同时使用了惰性过期和定时过期两种过期策略。

6.Redis集群方案

哨兵模式

    哨兵模式是主从模式的升级。哨兵是redis集群中一个非常重要的组件，主要的功能如下

• 集群监控：负责监控redis的主节点和从节点是否工作正常。
• 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。
• 故障专业：如果主节点挂了，会自动转移到从节点上。
• 配置中心：如果故障转移发生了，通知管理员。

哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式，也可以做集群。作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。
特点：

• 故障转移时，判断一个主节点是否宕机了（判断主节点是主观下线的还是客观下线的），会存在两种判断，需要大部分哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举。
• 即使部分哨兵节点挂了，哨兵集群还是能正常工作的。
• 哨兵通常需要3个+，保证自身的健壮性。
• 哨兵+redis主从的部署架构，是不能够保证数据的丢失问题，只能保证redis集群的高可用性。

Redis Cluster

    Redis Cluster是服务端的一种分辨技术。3.0版本后开始正式提供。采用slot（槽）的概念，一共分成16384个槽。redis连接的任意一个节点，都会把这个请求发送到正确的节点上执行。
    redis集群上有多少个节点，这个槽就分布在这些节点上，组成一个环，这些节点互相提供服务，所谓的主从也是互为主从。
    比如说上面有5000个槽位，比如说有一个节点a是从节点，这个a节点会复制这5000个槽位在这个节点上面，这是主从，保证数据的安全性。这个a节点同时又是主节点，除了备份其他的5000个节点上，自己本身还有5000个槽位，这些5000个槽位又是其他节点来提供备份。

• 通过哈希的方式，将数据分片，将key均匀的分散到每个槽上，再来判断槽在那个节点上。
• 每份数据分会存储在互为主从的多个节点上。
• 数据先写入主节点，再同步到从节点。
• 同一分片的数据的多个节点不保证强一致性。
• 读数据时，当客户操作的key没有分配在该节点上，redis会转向指令，指向正确的节点。
• 扩容时需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点上。

优点：

• 无中心架构，支持动态扩容，对业务透明。
• 具备哨兵的监控和自动的故障转移能力。
• 客户端不需要连接集群中的所有节点，连接一个可用的即可
• 高性能。

缺点：

• 运维也很复杂，因为扩容需要移动槽
• 只能使用redis中的0号数据库（redis中有11个数据库）
• 不支持批量操作
• 分布式逻辑和存储模块耦合等。

7.缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩

缓存击穿

    缓存击穿是指缓存中没有但数据库有的数据（一般都是缓存过期）。这时由于并发用户太多，同时读缓存没读到数据，又去数据库读取，引起数据库压力增加。和雪崩不同的是，击穿只是并发的查找一个数据，雪崩是不同的过期了。

解决方案

1. 设置热点数据永不过期
2. 加互斥锁，与雪崩的效果一样。

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缓存穿透

    缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据，导致所有的请求都落在数据库上，导致数据库短时间内承受大量请求而崩掉。缓存穿透一般来自恶意攻击。

解决方案

1. 接口层增加校验，如用户权限校验，id做基础校验，比如id<=0。
2. 从缓存中取不到数据，在数据库中也没取到，这时可以将key - value存为null，那么针对这同一个key的攻击就无效。
3. 布隆过滤器。

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缓存雪崩

    缓存雪崩是指缓存同一时间大面积失效，所以后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

1. 缓存数据的过期时间随机设置，防止同一时间内大量数据过期的现象发生。
2. 给每一个缓存数据增加响应的缓存标记，记录缓存是否失效，如果失效了，就更新缓存数据，但是比较耗费CPU性能。
3. 缓存预热，把热点数据先放到缓存中，在开启服务器。
4. 互斥锁，查数据库时，把缓存的键锁起来，其他同一key的请求阻塞，然后等第一个查出来后，在放到缓存中其他阻塞的请求再去从缓存中拿。

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8.Redis分布式锁实现

1. 首先利用setnx来保证：如果key不存在才能获取到锁，如果key存在，则获取不到锁。
2. 然后还要利用lua脚本来保证多个redis操作的原子性。
3. 同时还要考虑到锁过期，所以需要额外的一个看门狗定时任务来监听锁是否需要续约。
4. 同时还要考虑到redis节点挂掉后的情况，所以需要采用红锁的方式来同时向N/2+1个节点申请锁，都申请到了才证明获取锁成功，这样就算其中某个redis节点挂掉了，锁也不能被其他客户端获取到。

9. Redis主从复制的核心原理

1. 集群启动时，主从车间会先建立连接，为全量复制做准备
2. 主库将所有数据同步给从库。从库收到数据后，在本地完成数据加载，这个过程依赖于内存快照RDB
3. 在主库将数据同步给从库的过程中，主库不会阻塞，仍然可以正常接收请求。否则，redis的服务就被中断了。但是，这些请求中的写操作并没有记录到刚刚生成的RDB文件中。为了保证主从库的数据一致性，主库会在内存中用专门的replication buffer，记录RDB文件生成收到的所有写操作。
4. 最后，也就是第三个阶段，主库会把第二阶段执行过程中新收到的写命令，再发送给从库。具体的操作是，当主库完成RDB文件发送后，就会把此时replocation buffer中修改操作发送给从库，从库再执行这些操作。这样一来，主从库就实现同步了。
5. 后续主库和从库都可以处理客户端读操作，写操作只能交给主库处理，主库接收到写操作后，还会将写操作发送给从库，实现增量同步