1. redis的几种数据结构
redisTemplate 实现
private void fiveBasicDataType(){
long expires = 1000;
// string
redisTemplate.opsForValue().set("string", 1, expires, TimeUnit.SECONDS);
// hash
String hashKey = "hash";
redisTemplate.opsForHash().put(hashKey, "A", "aaa");
redisTemplate.opsForHash().put(hashKey, "B", "bbb");
redisTemplate.expire(hashKey, expires, TimeUnit.SECONDS);
// list
redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list", "A", "B", "C", "D", "A");
redisTemplate.expire("list", expires, TimeUnit.SECONDS);
// set
redisTemplate.opsForSet().add("set", "A", "B", "C", "D", "A");
redisTemplate.expire("set", expires, TimeUnit.SECONDS);
// sorted set
redisTemplate.opsForZSet().add("zset", "A", 2.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("zset", "B", 1.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("zset", "C", 3.0);
redisTemplate.expire("zset", expires, TimeUnit.SECONDS);
}
2. 缓存雪崩
现象：在原缓存失效，新缓存尚未到达的期间，由于使用了相同过期时间策略，缓存数据在同一时间失效，所有原本应该查询缓存的请求在该时间去查数据库，给数据库的CPU和内存造成了巨大的压力。从而使数据库宕机，
解决：
[1] 均匀分布。缓存数据根据key，采用不同的时间策略（比如加上随机数生成的几秒钟），使之不在同一时间失效。
[2] 熔断机制。访问QPS达到一定级别后自动熔断。
3. 缓存穿透
现象：访问一个redis和数据库均不存在的key值。每次请求该key值后，都会先走redis，再走数据库，进行无效查询。
解决:
[1] 布隆过滤。将redis的所有key值统一放在一个map，查询时先查询map有无此值，没有该值则直接返回空。
[2] 缓存空值。数据库中查询key对应value不存在后，将空值缓存起来，下次查询直接查询redis返回空值。
4. 缓存击穿
现象: 单一key缓存在某一时间点过期，而未被更新时，被超高并发地访问。大并发的请求瞬间把DB压垮。
解决:
[1] 失效后使用互斥锁加锁刷新，仅有第一个查询达到数据库，执行缓存更新后释放锁；其他未拿到锁的等待50ms后继续查询缓存。
5. 分布式锁，分布式锁的原子性
利用redis的setNX set if not exist
[1] 单实例下的实现。使用 key + value + requestId 去获取锁，获取成功，执行成功后，根据 key + requestId 释放锁。requestId
[问题] 加锁的时间。过长：业务执行完，释放锁失败，需要redis自动释放，其他线程阻塞。过短：业务执行超时，锁提前释放，下一个线程进来，造成数据不一致；循环后，多个线程同事进来，失去了锁的效果。
[解决] 设置一个差不多的时间，同时启动一个守护线程。在业务代码仍在执行期间，自动延长锁的超时时间。
6. 实现原理，一致性hash
[问题] redis集群的核心是路由算法，及任一key最终缓存到哪一个服务器。简单的hash取余（key%服务器数量）算法，在缓存服务器上线、下线的时候，将有一大部分key值不能命中。为了提高redis集群中的缓存命中率，引入一致性hash。
[原理] 关键词：一致性hash环，虚拟节点。对于集群中的每台服务器，先按照2的32次方取余，得到各自服务器所在的位置。对于系统中每一个缓存key，也按照2的32次方取余，从而得到各自所在的位置，距离缓存key位置最近的服务器，就是缓存的目标服务器。同时为了保证服务器的均匀分布，引入虚拟节点的概念，即将物理服务器复制多份，复制的服务器最终指向实际的物理服务器。
7. redis跳跃表
[场景] 在redis的有序集合数据结构(sorted set)中使用。解决链表的查询效率问题。
[原理] 关键词：多层链表，随机层数。类似于链表+二分法。跳跃表可以看成由多个链表组成，第一层的链表为所有数据，链表的单个数据有1/4的概率存储进上一层，数据的最高层数可指定，但是不能超过2的32次方。进行数据查询的时候，先从顶层查起，类似于二分法的定位。新插入数据的层数随机决定，从而大大降低了跳跃表的维护难度。
8. redis的单线程优缺点
[优点] 复杂数据结构修改前提下，不需要考虑锁的开销。不需要考虑线程上下文切换线程的开销。
[缺点] 无法发挥多核CPU的高性能。
9. redis消息队列
redis 可以用来做消息队列。但是大家更喜欢用MQ或者kfaka。
10. redis集群方式,redis高可用
redis的三种集群方式
[1]主从复制。一主多从，主写从读。主从定时同步数据。
[2]哨兵模式。主从模式之外，哨兵定时检测主机状态，确认主机不能提供服务后，手动切换主机。
[3]分布式部署，无中心模式。应用一致性hash，不同的key均匀存储到不同的服务器节点。
11 业务场景性质问题
- 获取商城商品排行榜，如果用redis提高性能，你会如何去做
[1] 使用redis有序列表,缓存排序数据
- 用redis，设计秒杀系统
[2] 缓存热点数据。库存