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高并发架构系列：分布式锁的由来、特点及Redis分布式锁的实现详解
标题Redis内存回收机制
Redis的内存回收主要围绕以下两个方面：
1.Redis过期策略
删除过期时间的key值
2.Redis淘汰策略
内存使用到达maxmemory上限时触发内存淘汰数据
Redis的过期策略和内存淘汰策略不是一件事，实际研发中不要弄混淆了，下面会完整的介绍两者。
Redis过期策略
过期策略通常有以下三种：
1.定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
2.惰性过期
只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
3.定期过期
每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。
Redis淘汰策略
1.简介
Redis的内存淘汰策略，是指当内存使用达到maxmemory极限时，需要使用LAU淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。
2、LRU算法
Redis默认情况下就是使用LRU策略算法。
LRU算法(least RecentlyUsed),最近最少使用算法,也就是说默认删除最近最少使用的键。
但是一定要注意一点！redis中并不会准确的删除所有键中最近最少使用的键，而是随机抽取3个键，删除这三个键中最近最少使用的键。
那么3这个数字也是可以可以设置采样的大小，如果设置为10，那么效果会更好，不过也会耗费更多的CPU资源。对应位置是配置文件中的maxmeory-samples。
3.缓存清理配置
maxmemory用来设置redis存放数据的最大的内存大小，一旦超出这个内存大小之后，就会立即使用LRU算法清理掉部分数据。
对于64 bit的机器，如果maxmemory设置为0，那么就默认不限制内存的使用，直到耗尽机器中所有的内存为止;，但是对于32 bit的机器，有一个隐式的闲置就是3GB
4.Redis数据淘汰策略
maxmemory-policy，可以设置内存达到最大闲置后，采取什么策略来处理。
对应的淘汰策略规则如下：
高并发架构系列：Redis的内存回收原理，及内存过期淘汰策略详解
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
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。
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。
5.缓存清理的流程
1）客户端执行数据写入操作
2）redis server接收到写入操作之后，检查maxmemory的限制，如果超过了限制，那么就根据对应的policy清理掉部分数据
3）写入操作完成执行。
总结
redis的内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据，内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。过期策略用于处理过期的缓存数据。
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高并发架构系列：分布式锁的由来、特点及Redis分布式锁的实现详解
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？今天来探讨分布式锁这个话题。
什么是分布式锁
要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。
1.线程锁
主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如Synchronized、Lock等。
2.进程锁
为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源，因为进程具有独立性，各个进程无法访问其他进程的资源，因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。
3.分布式锁
当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。
分布式锁的由来
在传统单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。
但是在分布式系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁的由来。
当多个进程不在同一个系统中，就需要用分布式锁控制多个进程对资源的访问。
分布式锁的特点
首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
1、互斥性：任意时刻，只能有一个客户端获取锁，不能同时有两个客户端获取到锁。
2、安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其它客户端删除。
3、死锁：获取锁的客户端因为某些原因（如down机等）而未能释放锁，其它客户端再也无法获取到该锁。
4、容错：当部分节点（redis节点等）down机时，客户端仍然能够获取锁和释放锁。
分布式锁的具体实现
分布式锁一般有三种实现方式：
-
数据库乐观锁；
-
基于ZooKeeper的分布式锁;
3.基于Redis的分布式锁；
Redis实现分布式锁
基于Redis命令：SET key value NX EX max-lock-time
这里补充下： 从2.6.12版本后, 就可以使用set来获取锁, Lua 脚本来释放锁。setnx是老黄历了，set命令nx,xx等参数, 是为了实现 setnx 的功能。
1.加锁
public class RedisTool { private static final String LOCK_SUCCESS =
“OK”; private static final String SET_IF_NOT_EXIST = “NX”; private
static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = “PX”; /** * 尝试获取分布式锁 *
@param jedis Redis客户端 * @param lockKey 锁 * @param requestId 请求标识 *
@param expireTime 超期时间 * @return 是否获取成功 */ public static boolean
tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId,
int expireTime) { String result = jedis.set(lockKey, requestId,
SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if
(LOCK_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;} }jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int
time)
这个set()方法一共有五个形参：
第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。
总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。
2.解锁
public class RedisTool { private static final Long RELEASE_SUCCESS =
1L; /** * 释放分布式锁 * @param jedis Redis客户端 * @param lockKey 锁 * @param
requestId 请求标识 * @return 是否释放成功 */ public static boolean
releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId)
{ String script = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”; Object result =
jedis.eval(script,
Collections.singletonList(lockKey),Collections.singletonList(requestId));if
(RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;} }
那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。以上就是redis实现分布式锁详解。
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高并发架构系列：Redis并发竞争key的解决方案详解
需求由来
1.Redis高并发的问题
Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。
2.出现并发设置Key的原因
Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题。
比如：同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？
3.举一个例子
多客户端同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。
如何解决redis的并发竞争key问题呢？下面给到2个Redis并发竞争的解决方案。
第一种方案：分布式锁+时间戳
1.整体技术方案
这种情况，主要是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作。
加锁的目的实际上就是把并行读写改成串行读写的方式，从而来避免资源竞争。
2.Redis分布式锁的实现
主要用到的redis函数是setnx()
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字youzhi的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.youzhi
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.youzhi的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
3.时间戳
由于上面举的例子，要求key的操作需要顺序执行，所以需要保存一个时间戳判断set顺序。
系统A key 1 {ValueA 7:00}
系统B key 1 { ValueB 7:05}
假设系统B先抢到锁，将key1设置为{ValueB 7:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的key1的时间戳早于缓存中的时间戳（7:00<7:05），那就不做set操作了。
4.什么是分布式锁
因为传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）这里没用，只适合单点。因为这是分布式环境，需要的是分布式锁。
当然，分布式锁可以基于很多种方式实现，比如zookeeper、redis等，不管哪种方式实现，基本原理是不变的：用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。
第二种方案：利用消息队列
在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。
把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。
这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。
以上就是Redis并发竞争key技术方案详解，相关的Redis高并发问题具体还可以参考：高并发架构系列：如何解决Redis雪崩、穿透、并发等5大难题
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高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
一、需求起因
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子：
1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。
2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。
因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。
如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。
二、缓存和数据库一致性解决方案
1.第一种方案：采用延时双删策略
在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。
伪代码如下：
public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key);
db.updateData(data); Thread.sleep(500); redis.delKey(key); }
具体的步骤就是：
- 先删除缓存；
- 再写数据库；
- 休眠500毫秒；
- 再次删除缓存。
那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？
需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
当然这种策略还要考虑redis和数据库主从同步的耗时。最后的的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可。比如：休眠1秒。
设置缓存过期时间
从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
该方案的弊端
结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。
2、第二种方案：异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)
技术整体思路：
MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis
读Redis：热数据基本都在Redis
写MySQL:增删改都是操作MySQL
更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis
Redis更新
1）数据操作主要分为两大块：
一个是全量(将全部数据一次写入到redis)
一个是增量（实时更新）
这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate变更数据。
2）读取binlog后分析 ，利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。
这样一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作，就可以把binlog相关的消息推送至Redis，Redis再根据binlog中的记录，对Redis进行更新。
其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。
这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。
当然，这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis。
以上就是Redis和MySQL数据一致性详解。
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高并发架构系列：Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解
Redis的高并发和快速原因
1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；
2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；
3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。
下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因。
为什么Redis是单线程的
1.官方答案
因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
2.性能指标
关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
3.详细原因
1）不需要各种锁的性能消耗
Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除
一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。
总之，在单线程的情况下，就不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。
2）单线程多进程集群方案
单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。
所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。
3）CPU消耗
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。
但是如果CPU成为Redis瓶颈，或者不想让服务器其他CUP核闲置，那怎么办？
可以考虑多起几个Redis进程，Redis是key-value数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。
Redis单线程的优劣势
单进程单线程优势
代码更清晰，处理逻辑更简单
不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
单进程单线程弊端
无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善；
IO多路复用技术
redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候， 系统的高吞吐量。
多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗），且Redis在内存中操作数据的速度非常快（内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈），主要以上两点造就了Redis具有很高的吞吐量。
Redis高并发快总结
- Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。
- 再说一下IO，Redis使用的是非阻塞IO，IO多路复用，使用了单线程来轮询描述符，将数据库的开、关、读、写都转换成了事件，减少了线程切换时上下文的切换和竞争。
- Redis采用了单线程的模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。
- 另外，数据结构也帮了不少忙，Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。
- 还有一点，Redis采用自己实现的事件分离器，效率比较高，内部采用非阻塞的执行方式，吞吐能力比较大。
以上就是redis高并发快的详解。
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高并发架构系列：如何解决Redis雪崩、穿透、并发等5大难题
一、缓存雪崩
数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
比如一个雪崩的简单过程：
1、redis集群大面积故障；
2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis；
3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库；
4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机；
5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。
二、如何预防缓存雪崩
1.缓存的高可用性
缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
2.缓存降级
可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持)，但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。
当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。
降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。比如推荐服务中，很多都是个性化的需求，假如个性化需求不能提供服务了，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面是个大空白。在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：
（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
3.Redis备份和快速预热
1)Redis数据备份和恢复；
2)快速缓存预热；
4.提前演练
最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。
三、缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询，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数据库去查询，造成缓存穿透。
解决思路：
如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，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。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。
四、缓存并发
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。
五、缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。
这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。
以上就是缓存雪崩、预热、降级等的介绍，更多整体从服务器雪崩的角度，参考文章：阿里P8架构师谈：什么是缓存雪崩？服务器雪崩的场景与解决方案。
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最全Redis49个面试题目及答案：线程设计+哨兵+复制+事务+集群+持久化等
Redis支持哪几种数据类型？
支持多种类型的数据结构
1.string：最基本的数据类型，二进制安全的字符串，最大512M。
2.list：按照添加顺序保持顺序的字符串列表。
3.set：无序的字符串集合，不存在重复的元素。
4.sorted set：已排序的字符串集合。
5.hash：key-value对的一种集合。
Redis主要有哪些功能？
1.哨兵（Sentinel）和复制（Replication）
Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事，如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢？这时候就需要哨兵和复制。
Sentinel可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故障转移的功能，Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。
Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的
2.事务
很多情况下我们需要一次执行不止一个命令，而且需要其同时成功或者失败。redis对事务的支持也是源自于这部分需求，即支持一次性按顺序执行多个命令的能力，并保证其原子性。
3.LUA脚本
在事务的基础上，如果我们需要在服务端一次性的执行更复杂的操作（包含一些逻辑判断），则lua就可以排上用场了
4.持久化
redis的持久化指的是redis会把内存的中的数据写入到硬盘中，在redis重新启动的时候加载这些数据，从而最大限度的降低缓存丢失带来的影响。
5.集群（Cluster）
单台服务器资源的总是有上限的，CPU资源和IO资源我们可以通过主从复制，进行读写分离，把一部分CPU和IO的压力转移到从服务器上，这也有点类似mysql数据库的主从同步。
在Redis官方的分布式方案出来之前，有twemproxy和codis两种方案，这两个方案总体上来说都是依赖proxy来进行分布式的，下面的内容有具体集群方案详解。
Redis是单进程单线程的？
Redis是单进程单线程的，Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。
Redis为什么是单线程的？
多线程处理会涉及到锁，而且多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU。因为CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。单线程无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来解决。
其它开源软件采用的模型
Nginx：多进程单线程模型
Memcached：单进程多线程模型
使用Redis的优势？
1.速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
- 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
3.支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
- 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
Redis单点吞吐量
单点TPS达到8万/秒，QPS达到10万/秒，补充下TPS和QPS的概念
1.QPS: 应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量
每秒钟处理完请求的次数，注意这里是处理完，具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。
2.TPS： 每秒钟最大能处理的请求数
每秒钟处理完的事务次数，一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较合理。
Redis相比memcached有哪些优势？
1.memcached所有的值均是简单的字符串，Redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
2.Redis的速度比memcached快很多
3.Redis可以持久化其数据
4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis有哪几种数据淘汰策略？
在Redis中，允许用户设置最大使用内存大小server.maxmemory，当Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
1.volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰
2.volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
3.volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰
4.allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
5.allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰
6.noenviction:禁止淘汰数据
redis淘汰数据时还会同步到aof
Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
1.twemproxy
2.codis，目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。
3.Redis cluster3.0自带的集，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。
具体请查看阿里架构师进阶专题：Redis集群的5种使用方式，各自优缺点分析
Redis读写分离模型
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。
Redis数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。
Redis提供了哪几种持久化方式？
- Redis主要提供了两种持久化机制：RDB和AOF；
2.RDB
默认开启，会按照配置的指定时间将内存中的数据快照到磁盘中，创建一个dump.rdb文件，Redis启动时再恢复到内存中。
Redis会单独创建fork()一个子进程，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，持久化的过程结束了，再用这个临时文件替换上次的快照文件，然后子进程退出，内存释放。
需要注意的是，每次快照持久化都会将主进程的数据库数据复制一遍，导致内存开销加倍，若此时内存不足，则会阻塞服务器运行，直到复制结束释放内存；都会将内存数据完整写入磁盘一次，所以如果数据量大的话，而且写操作频繁，必然会引起大量的磁盘I/O操作，严重影响性能，并且最后一次持久化后的数据可能会丢失；
3.AOF
以日志的形式记录每个写操作（读操作不记录），只需追加文件但不可以改写文件，Redis启动时会根据日志从头到尾全部执行一遍以完成数据的恢复工作。包括flushDB也会执行。
主要有两种方式触发：有写操作就写、每秒定时写（也会丢数据）。
因为AOF采用追加的方式，所以文件会越来越大，针对这个问题，新增了重写机制，就是当日志文件大到一定程度的时候，会fork出一条新进程来遍历进程内存中的数据，每条记录对应一条set语句，写到临时文件中，然后再替换到旧的日志文件（类似rdb的操作方式）。默认触发是当aof文件大小是上次重写后大小的一倍且文件大于64M时触发。
当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。一般情况下，只要使用默认开启的RDB即可，因为相对于AOF，RDB便于进行数据库备份，并且恢复数据集的速度也要快很多。
开启持久化缓存机制，对性能会有一定的影响，特别是当设置的内存满了的时候，更是下降到几百reqs/s。所以如果只是用来做缓存的话，可以关掉持久化。
Redis常见性能问题和解决方案？
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？
Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。
Redis哈希槽的概念？
Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中。
Redis集群最大节点个数是多少？
Redis集群预分好16384个桶(哈希槽)
Redis集群的主从复制模型是怎样的？
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.
Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？
Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
Redis集群之间是如何复制的？
异步复制
Redis如何做内存优化？
尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.
Redis回收进程如何工作的？
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。
Redis回收使用的是什么算法？
LRU算法
Redis有哪些适合的场景？
1）Session共享(单点登录)
2）页面缓存
3）队列
4）排行榜/计数器
5）发布/订阅
以上就是最全Redis详细答案总结，以下最新总结的最全2018阿里集团高级Java必考题范围和答案，包含必考的：MySQL（最全60题）、Spring(最全71题)、多线程、JVM等的答案，用于参考~
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