redis

1.在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？
2.用了缓存之后会有啥不良的后果？
3.redis和memcached有什么区别？
4.redis的线程模型是什么？为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多（为什么redis是单线程的但是还可以支撑高并发）？
5.redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？
6.redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？
7.redis不持久化会怎么样，redis挂了会怎么样？

1、在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？

缓存的目的：缓存就是为了高性能、高并发
1）高性能
比如一个非常耗时的mysql操作，每次都去请求mysql，但是查出来的数据可能很长一段时间不会改变，或者即使改变了也不用马上通知用户，那就可以用缓存，下次再有人查，直接从缓存里面查。这就是所谓的高性能。项目里的复杂查询就可以这样。
2）高并发
mysql单机支撑到2000qps也开始容易报警了。
缓存支持高并发就是说面对突然的高峰期请求，mysql无法支撑，就可以把很多数据放在缓存。
缓存功能简单，说白了就是key-value式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发so easy。单机承载并发量是mysql单机的几十倍。

2.用了缓存之后会有啥不良的后果？

1）缓存与数据库双写不一致
2）缓存雪崩
3）缓存穿透
4）缓存并发竞争

3.redis和memcached有什么区别？

1）Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

2）集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好。

4..redis的线程模型是什么？为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多（为什么redis是单线程的但是还可以支撑高并发）？

redis的线程模型
1）件事件处理器
redis基于reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器，file event handler。这个文件事件处理器，是单线程的，redis才叫做单线程的模型，采用IO多路复用机制同时监听多个socket，根据socket上的事件来选择对应的事件处理器来处理这个事件。
如果被监听的socket准备好执行accept、read、write、close等操作的时候，跟操作对应的文件事件就会产生，这个时候文件事件处理器就会调用之前关联好的事件处理器来处理这个事件。
文件事件处理器是单线程模式运行的，但是通过IO多路复用机制监听多个socket，可以实现高性能的网络通信模型，又可以跟内部其他单线程的模块进行对接，保证了redis内部的线程模型的简单性。

文件事件处理器的结构包含4个部分：多个socket，IO多路复用程序，文件事件分派器，事件处理器（命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器，等等）。
多个socket可能并发的产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是IO多路复用程序会监听多个socket，但是会将socket放入一个队列中排队，每次从队列中取出一个socket给事件分派器，事件分派器把socket给对应的事件处理器。
然后一个socket的事件处理完之后，IO多路复用程序才会将队列中的下一个socket给事件分派器。文件事件分派器会根据每个socket当前产生的事件，来选择对应的事件处理器来处理。

2）文件事件
当socket变得可读时（比如客户端对redis执行write操作，或者close操作），或者有新的可以应答的sccket出现时（客户端对redis执行connect操作），socket就会产生一个AE_READABLE事件。
当socket变得可写的时候（客户端对redis执行read操作），socket会产生一个AE_WRITABLE事件。
IO多路复用程序可以同时监听AE_REABLE和AE_WRITABLE两种事件，要是一个socket同时产生了AE_READABLE和AE_WRITABLE两种事件，那么文件事件分派器优先处理AE_REABLE事件，然后才是AE_WRITABLE事件。

3）文件事件处理器
如果是客户端要连接redis，那么会为socket关联连接应答处理器
如果是客户端要写数据到redis，那么会为socket关联命令请求处理器
如果是客户端要从redis读数据，那么会为socket关联命令回复处理器

4）客户端与redis通信的一次流程
在redis启动初始化的时候，redis会将连接应答处理器跟AE_READABLE事件关联起来，接着如果一个客户端跟redis发起连接，此时会产生一个AE_READABLE事件，然后由连接应答处理器来处理跟客户端建立连接，创建客户端对应的socket，同时将这个socket的AE_READABLE事件跟命令请求处理器关联起来。
当客户端向redis发起请求的时候（不管是读请求还是写请求，都一样），首先就会在socket产生一个AE_READABLE事件，然后由对应的命令请求处理器来处理。这个命令请求处理器就会从socket中读取请求相关数据，然后进行执行和处理。
接着redis这边准备好了给客户端的响应数据之后，就会将socket的AE_WRITABLE事件跟命令回复处理器关联起来，当客户端这边准备好读取响应数据时，就会在socket上产生一个AE_WRITABLE事件，会由对应的命令回复处理器来处理，就是将准备好的响应数据写入socket，供客户端来读取。
命令回复处理器写完之后，就会删除这个socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器的关联关系。

（3）为啥redis单线程模型也能效率这么高？
1）所有的应答处理器基于纯内存操作，速度非常快
2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制
3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

5.redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

（1）string
这是最基本的类型了，没啥可说的，就是普通的set和get，做简单的kv缓存
（2）hash
这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。
key=150
value={
“id”: 150,
“name”: “zhangsan”,
“age”: 20
}
hash类的数据结构，主要是用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值
value={
“id”: 150,
“name”: “zhangsan”,
“age”: 21
}

（3）list
有序列表，这个是可以玩儿出很多花样的
微博，某个大v的粉丝，就可以以list的格式放在redis里去缓存
key=某大v
value=[zhangsan, lisi, wangwu]
比如可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表了、文章的评论列表了之类的东西。
比如可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走
比如可以搞个简单的消息队列，从list头怼进去，从list尾巴那里弄出来
（4）set
无序集合，自动去重
直接基于set将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于jvm内存里的HashSet进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？
得基于redis进行全局的set去重
可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧
把两个大v的粉丝都放在两个set中，对两个set做交集
（5）sorted set
排序的set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序，这个可以玩儿很多的花样，最大的特点是有个分数可以自定义排序规则
比如说你要是想根据时间对数据排序，那么可以写入进去的时候用某个时间作为分数，人家自动给你按照时间排序了
排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名
zadd board 85 zhangsan
zadd board 72 wangwu
zadd board 96 lisi
zadd board 62 zhaoliu
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
62 zhaoliu
zrevrange board 0 3

获取排名前3的用户
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
zrank board zhaoliu

6.redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？

1）往redis里写的数据怎么没了？
redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。
所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是redis自己给干掉。

2）redis的过期策略都有哪些？
答案是：定期删除+惰性删除
所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的。注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。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，不会给你返回任何东西。
并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了。
答案是：走内存淘汰机制。

3）内存淘汰机制都有哪些？
如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略：
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除

（3）手写一个LRU算法？

public class LRUCache extends LinkedHashMap {
    
private final int CACHE_SIZE;
 
    // 这里就是传递进来最多能缓存多少数据
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }
 
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
    }
 
}

7.redis不持久化会怎么样，redis挂了会怎么样？

redis如果仅仅只是将数据缓存在内存里面，如果redis宕机了，再重启，内存里的数据就全部都弄丢了，必须得用redis的持久化机制，将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里，进行持久化如果redis宕机了，重启启动，自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据，就可以了，也许会丢失少许数据，但是至少不会将所有数据都弄丢。

redis整个挂了，如果你没做数据备份，这个时候redis启动了，数据都没了，大量的请求过来，缓存全部无法命中，在redis里根本找不到数据，缓存雪崩问题，所有请求，没有在redis命中，就会去mysql数据库这种数据源头中去找，一下子mysql承接高并发，然后就挂了。

8.redis为什么要持久化

redis持久化的意义在于故障恢复
什么是故障恢复：比如你部署了一个redis，作为cache缓存，当然也可以保存一些较为重要的数据，如果没有持久化的话，redis遇到灾难性故障的时候，就会丢失所有的数据。
如果通过持久化将数据搞一份儿在磁盘上去，然后定期比如说同步和备份到一些云存储服务上去，那么就可以保证数据不丢失全部，还是可以恢复一部分数据回来的。

9.redis持久化有几种方式，优缺点，适合什么场景，你喜欢哪种。具体的实现机制是什么？

redis持久化有两种，RDB，AOF
RDB：是每隔一段时间对redis中的数据做一份快照。
AOF：把每条写入redis的命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建数据。
如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用，那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制。
通过RDB或AOF，都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云，云服务。
如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整。

2、RDB持久化机制的优点
（1）RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据。
（2）RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可
（3）相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程，更加快速。

3、RDB持久化机制的缺点
（1）如果想要在redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据，这个问题，也是rdb最大的缺点，就是不适合做第一优先的恢复方案，如果你依赖RDB做第一优先恢复方案，会导致数据丢失的比较多
（2）RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒。
一般不要让RDB的间隔太长，否则每次生成的RDB文件太大了，对redis本身的性能可能会有影响的。

4、AOF持久化机制的优点
（1）AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，如果redis挂了，最多丢失1秒钟的数据
（2）AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
（3）AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。
（4）AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。

5、AOF持久化机制的缺点
（1）对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
（2）AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync（这个是配置的，一般是1s），性能也还是很高的
如果你要保证一条数据都不丢，也是可以的，AOF的fsync设置成没写入一条数据，fsync一次，那就完蛋了，redis的QPS大降。
（3）以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

6、RDB和AOF到底该如何选择
（1）不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据
（2）也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备来的恢复速度更快; 第二，RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
（3）综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复