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1. 什么是Redis数据库？
Redis 是完全开源免费的，是一个高性能的 key-value 数据库。
它的特点有：
（1）Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
（2）Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。
（3）Redis 支持数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份。
Redis 优势：
- 性能极高，2. 丰富数据类型，3. 原子 4. 运行在内存但可以保存在磁盘。
2. Redis 的数据类型？
答：Redis 支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zsetsorted set：有序集合)。
我们实际项目中比较常用的是 string，hash
3. 使用Redis的好处？
（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 O1)
（2）支持丰富数据类型，支持 string，list，set，Zset，hash 等
（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
（4）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
4. Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？
（1）存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。 Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
（2）数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。
（3）使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
5.Redis 是单进程单线程的？
答：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。
6. 一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
答：512M
7. Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
Redis提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:
1、RDBRedis DataBase)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）容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
（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)
（4）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
2、AOFAppend-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。
8.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。
9. Redis 常见性能问题和解决方案：
（1）Master 最好不要写内存快照，如果 Master 写内存快照，save 命令调度 rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务
（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
（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
（4）尽量避免在压力很大的主库上增加从
（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。
10. redis 过期键的删除策略？
（1）定时删除:在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
（2）惰性删除:放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键;如果没有过期，就返回该键。
（3）定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于要删除多少过期键，以及要检查多少个数据库，则由算法决定。
11、Redis 的回收策略（淘汰策略）?
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）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（server.db[i].expires）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（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
注意这里的 6 种机制，volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的 lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略，再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。
使用策略规则：
（1）如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用 allkeys-lru
（2）如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random
12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中？
答 ：Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
13、Redis 的同步机制了解么？
答：Redis 可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次 bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存 buffer，待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
14、Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？
答：可以将多次 IO 往返的时间缩减为一次，前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候可以发现影响 redis 的 QPS峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。
15、是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？
（1）Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master，继续提供服务。
（2）Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。
16、Redis 如何设置密码及验证密码？
设置密码：config set requirepass 123456
授权密码：auth 123456
17、说说 Redis 哈希槽的概念？
答：Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
18、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？
答：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.
19、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
答 ：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。
20、Redis 集群之间是如何复制的？
答：异步复制
21、Redis 集群最大节点个数是多少？
答：16384 个。
22、怎么测试 Redis 的连通性？
答：使用 ping 命令。
23、怎么理解 Redis 事务？
答：
（1）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
（2）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
24、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？
答：EXPIRE 和 PERSIST 命令。
25、Redis 如何做内存优化？
答：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。
26、Redis 回收进程如何工作的？
答：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。一个新的命令被执行，等等。所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
LRU算法.
27、Redis 的内存用完了会发生什么？
答：如果达到设置的上限，Redis 的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制，当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。
28、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素？
答：理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。
29、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？
答：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。
相关知识：Redis 提供 6 种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）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（server.db[i].expires）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（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
30、Redis 最适合的场景？
1、会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会话比其他存储（如 Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？ 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento 也提供 Redis 的插件。
2、全页缓存（FPC）
除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地 FPC。 再次以 Magento 为例，Magento提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。 此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
3、队列
Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用 Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。
4，排行榜/计数器
Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可以在这里看到。
5、发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统！
31、假如 Redis 里面有 1 亿个 key，其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？
答：使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。
对方接着追问：如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题？
这个时候你要回答 redis 关键的一个特性：redis 的单线程的。keys 指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用 scan 指令，scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。
32、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？
答：如果大量的 key 过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis 可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
33、使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的？
答：一般使用 list 结构作为队列，rpush 生产消息，lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候，要适当 sleep 一会再重试。如果对方追问可不可以不用 sleep 呢？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。如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用 pub/sub 主题订阅者模式，可以实现1:N 的消息队列。
如果对方追问 pub/sub 有什么缺点？
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。
如果对方追问 redis 如何实现延时队列？
我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：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。到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。
34、使用过 Redis 分布式锁么，它是什么回事？
先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得 set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。
35. redis 实现高并发高可用？
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从.
对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。
如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群，
使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。
所以就有了几个问题？
什么是主从架构，主从如何备份？
什么是redis cluster模式？
什么是哨兵集群?
36. redis 什么是主从架构，主从如何备份？
主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。
Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。
优点：
1、解决数据备份问题
2、做到读写分离，提高服务器性能
缺点：
1、每个客户端连接redis实例的时候都是指定了ip和端口号的，如果所连接的redis实例因为故障下线了，而主从模式也没有提供一定的手段通知客户端另外可连接的客户端地址，因而需要手动更改客户端配置重新连接
2、主从模式下，如果主节点由于故障下线了，那么从节点因为没有主节点而同步中断，因而需要人工进行故障转移工作
3、无法实现动态扩容
主从架构就涉及到一个数据从主节点同步到从节点的问题。涉及redis replication问题
37. redis replication 的核心机制
当启动一个 slave node 的时候，它会发送一个 PSYNC 命令给 master node,如果这是第一次连接master node 那么会触发一次 full resynchronization 全量复制.全量复制的时候，master 会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件，同时还会将从客户端新收到的所有写命令缓存在内存中。最后将生成的RDB文件发送给slave,slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中，接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave，slave 也会同步这些数据。
如果是连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。master 如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。
注：redis2.8 开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。
master node 会在内存中维护一个 backlog，master 和 slave 都会保存一个 replica offset 还有一个 master run id，offset 就是保存在 backlog 中的。如果 master 和 slave 网络连接断掉了，slave 会让 master 从上次 replica offset 开始继续复制，如果没有找到对应的 offset，那么就会执行一次 resynchronization。
38. redis保证数据同步机制
- master和slave都会维护一个offset
master会在自身不断累加offset，slave也会在自身不断累加offset
slave每秒都会上报自己的offset给master，同时master也会保存每个slave的offset，检测offset来保证数据的一致性
- backlog
master node有一个backlog，默认是1MB大小
master node给slave node复制数据时，也会将数据在backlog中同步写一份
backlog主要是用来做全量复制中断候的增量复制的
- master run id
如果根据host+ip定位master node，是不靠谱的，如果master node重启或者数据出现了变化，那么slave node应该根据不同的run id区分，run id不同就做全量复制
如果需要不更改run id重启redis，可以使用redis-cli debug reload命令
- psync
从节点使用psync从master node进行复制，psync runid offset。master node会根据自身的情况返回响应信息，可能是FULLRESYNC runid offset触发全量复制，可能是CONTINUE触发增量复制
39. redis cluster 模式
redis 服务节点中任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点。对其进行存取和其他操作。
一般集群建议搭建三主三从架构，三主提供服务，三从提供备份功能。
每一个节点都存有这个集群所有主节点以及从节点的信息。
Redis集群数据分片
在redis的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是插槽（slot）可以理解为是一个可以存储两个数值的一个变量这个变量的取值范围是：0-16383。还有一个就是cluster我个人把这个cluster理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的key到达的时候，redis会根据crc16的算法得出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
投票过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超时(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉.
什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?
如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态,也可以理解成集群的slot映射[0-16383]不完整时进入fail状态.
一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”，完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单，直接部署Redis就行，不像Codis有那么多的组件和依赖。但带来的问题是很难对业务进行无痛的升级，如果哪天Redis集群出了什么严重的Bug，就只能回滚整个Redis集群。
优点：
1、有效的解决了redis在分布式方面的需求
2、遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的
3、可实现动态扩容
4、P2P模式，无中心化
5、通过Gossip协议同步节点信息
6、自动故障转移、Slot迁移中数据可用
缺点：
1、架构比较新，最佳实践较少
2、为了性能提升，客户端需要缓存路由表信息
3、节点发现、reshard操作不够自动化
40. redis 什么是哨兵？
哨兵的功能：
集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
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。
故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。
哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。
故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的。
哨兵的核心知识
哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。
哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。
对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。
41. 数据丢失问题的解决方案？
进行如下配置：
min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10
要求至少有 1 个 slave，数据复制和同步的延迟不能超过 10 秒。如果说一旦所有的 slave，数据复制和同步的延迟都超过了 10 秒钟，那么这个时候，master 就不会再接收任何请求了。
减少异步复制数据的丢失
有了 min-slaves-max-lag 这个配置，就可以确保说，一旦 slave 复制数据和 ack 延时太长，就认为可能 master 宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样可以把 master 宕机时由于部分数据未同步到 slave 导致的数据丢失降低的可控范围内。
减少脑裂的数据丢失
如果一个 master 出现了脑裂，跟其他 slave 丢了连接，那么上面两个配置可以确保说，如果不能继续给指定数量的 slave 发送数据，而且 slave 超过 10 秒没有给自己 ack 消息，那么就直接拒绝客户端的写请求。
42. 怎么保证redis是高并发以及高可用的？
- sdown 和 odown 转换机制
sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。odown 是客观宕机，如果 quorum 数量的哨兵都觉得一个 master 宕机了，那么就是客观宕机。
sdown 达成的条件很简单，如果一个哨兵 ping 一个 master，超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后，就主观认为 master 宕机了。sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了 quorum 数量的 其它哨兵也认为那个 master 是 sdown 的，那么就认为是 odown 了，客观认为master宕机。
- 哨兵集群的自动发现机制
哨兵互相之间的发现，是通过 redis 的 pub/sub 系统实现的，每个哨兵都会往sentinel:hello这个 channel 里发送一个消息，这时候所有其他哨兵都可以消费到这个消息，并感知到其他的哨兵的存在。
每隔两秒钟，每个哨兵都会往自己监控的某个 master+slaves 对应的sentinel:hello channel 里发送一个消息，内容是自己的 host、ip 和 runid 还有对这个 master 的监控配置。
每个哨兵也会去监听自己监控的每个 master+slaves 对应的sentinel:hello channel，然后去感知到同样在监听这个 master+slaves 的其他哨兵的存在。
每个哨兵还会跟其他哨兵交换对 master 的监控配置，互相进行监控配置的同步。
- slave 配置的自动纠正
哨兵会负责自动纠正 slave 的一些配置，比如 slave 如果要成为潜在的 master 候选人，哨兵会确保 slave 复制现有 master 的数据; 如果 slave 连接到了一个错误的 master 上，比如故障转移之后，那么哨兵会确保它们连接到正确的 master 上。
- slave->master 选举算法
如果一个 master 被认为 odown 了，而且 majority 数量的哨兵都允许主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换操作，此时首先要选举一个 slave 来，会考虑 slave 的一些信息：
跟 master 断开连接的时长
0slave 优先级
复制 offset
run id
如果一个 slave 跟 master 断开连接的时间已经超过了down-after-milliseconds的 10 倍，外加 master 宕机的时长，那么 slave 就被认为不适合选举为 master。(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
接下来会对 slave 进行排序：
按照 slave 优先级进行排序，slave priority 越低，优先级就越高。
如果 slave priority 相同，那么看 replica offset，哪个 slave 复制了越多的数据，offset 越靠后，优先级就越高。
如果上面两个条件都相同，那么选择一个 run id 比较小的那个 slave。
- quorum 和 majority
每次一个哨兵要做主备切换，首先需要 quorum 数量的哨兵认为 odown，然后选举出一个哨兵来做切换，这个哨兵还得得到 majority 哨兵的授权，才能正式执行切换。
如果 quorum < majority，比如 5 个哨兵，majority 就是 3，quorum 设置为2，那么就 3 个哨兵授权就可以执行切换。
但是如果 quorum >= majority，那么必须 quorum 数量的哨兵都授权，比如 5 个哨兵，quorum 是 5，那么必须 5 个哨兵都同意授权，才能执行切换。
- configuration epoch
哨兵会对一套 redis master+slaves 进行监控，有相应的监控的配置。
执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新 master（salve->master）那里得到一个 configuration epoch，这就是一个 version 号，每次切换的 version 号都必须是唯一的。
如果第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其他哨兵，会等待 failover-timeout 时间，然后接替继续执行切换，此时会重新获取一个新的 configuration epoch，作为新的 version 号。
- configuraiton 传播
哨兵完成切换之后，会在自己本地更新生成最新的 master 配置，然后同步给其他的哨兵，就是通过之前说的 pub/sub 消息机制。
这里之前的 version 号就很重要了，因为各种消息都是通过一个 channel 去发布和监听的，所以一个哨兵完成一次新的切换之后，新的 master 配置是跟着新的 version 号的。其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的 master 配置的。
43.redis 如何清理过期数据？
定期清理 + 惰性清理
定期删除：redis数据库默认每隔100ms就会进行随机抽取一些设置过期时间的key进行检测，过期则删除。
惰性删除：定期删除还没有来得及删除，就被程序请求到的一个过期key，redis会先检测key是否，过期，如果过期则删除，不进行返回。
但是前面两种机制可能还导致一些问题就是，过期的key如果大量堆积，删除的速度太慢，内存爆满怎么办？
内存淘汰机制
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（这个是最常用的）就是LRU算法。
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，一般没人用。
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（这个一般不太合适）
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
44. redis和memcache的区别
- redis拥有更多的数据结构支持更多的数据操作。redis操作是在服务端进行。
- memcache需要将数据拿到客户端操作，再传输回去，增加IO次数和数据体积。
- redis中对于复杂操作比较高效。
- redis支持cluster模式，memcached没有原生的集群模型，需要客户端往集群中分片写数据。
45. redis的单线程模式
首先为什么说采用单线程模型，有人说是由于多线程竞争所以单线程更快？？？
多线程绝大数肯定比单线程快，不采用多线程不是说单线程比较块，而是单线程实现起来简单。其次由于redis是基于内存的，cpu不是瓶颈，内存才是瓶颈，所以采用单线程就可以了，同时也简化了数据结构和算法实现。
简要说下redis单线程模型。
Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令，执行命令，返回结果三个过程。
所有的客户端对服务端请求socket连接，服务端都会专门建立一个socket与其连接。
IO多路复用程序是单线程的轮训监控所有的socket,但是IO多路复用程序,只负责监控socket接受命令所行成的AE_READABLE，IO多路复用是基于非阻塞机制的，所以拿到的命令不直接执行。
将其加入一个队列中，然后逐个被执行。并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的。执行的时候是基于内存的单线程执行。
但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行，不会产生并发问题，这就是Redis的单线程基本模型。
46.为什么redis单线程也可以做到每秒万级别处理能力
（1）纯内存访问。数据存放在内存中，内存的响应时间大约是100纳秒，这是Redis每秒万亿级别访问的重要基础。
（2）非阻塞I/O，Redis采用epoll做为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接，读写，关闭都转换为了时间，不在I/O上浪费过多的时间。
（3）单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。
47.如何保证消费系统的幂等性？
MQ都可能出现重复消费的问题，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。
保证幂等性：
- 数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下
- 写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性
- 创建内存set或者redis，每次插入前先去内存set中查一下，需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id。