Redis面试题

1.redis应用场景：
2.redis持久化：RDB和AOF
RDB是采用存储内存数据集快照的方式进行持久化，缺点：占用cpu和磁盘IO资源较大，会造成其他应用的服务卡顿，甚至宕机，出现丢失数据的风险较大（由这种持久化机制本身决定，60秒内多少个key发生变化进行一次，若没有出发，则会进行下一轮持久化判断查询，因此在两轮判断之间出现服务器宕机，丢失数据风险较大），优点：恢复速度较快。
AOF采用日志追加写入的方式。缺点：恢复速度慢，因为要将所有的指令重新执行一次。优点丢失数据的风险比较小，不会占用大量的cpu资源以及磁盘IO资源。
默认情况下RDB持久化方式开启，AOF默认未开启。
3.内存淘汰策略：

内存不够用时出发内存淘汰策略。默认策略为报错模式。
带有volatile字的只针对与设置了过期时间的数据。Allkeys是对所有数据都执行淘汰策略。
4.Redis集群：
4.1主从复制：

默认主节点宕机，从节点不能够自动替换主节点。
4.2哨兵模式：

哨兵功能：监控，提醒，自动故障转移。
对哨兵采用集群的方式，实现高可用。
4.3redis集群：

哈希槽共有16384个，多个主节点占用一定范围的哈希槽，往redis里面存值的时候，首先进行hash函数的计算，hash值对16384取模，得到某一个确定的hash槽，往指定的hash槽之中存储数据，取数据也要经过同样的运算。
5.redis缓存问题
5.1缓存穿透：查询了一个mysql数据库里没有的数据，多次请求都会访问多次mysql数据库，造成数据库压力过大。

解决方式一：在redis缓存这个不存在的值，就可以减小mysql数据库的压力
解决方式二:布隆过滤器
5.2缓存击穿：redis中的热点数据过期，会发生缓存击穿
解决办法一：将redis中的热点数据过期时间设长
解决办法二：使用互斥锁机制来实现只进行一次mysql查询，其他请求线程都进行等待。
5.3缓存雪崩：大量redis数据出现集中过期失效。
解决办法：将数据分业务设置过期时间。不同业务的redis数据设置的过期时间不同，就能避免雪崩现象的发生。
6.布隆过滤器
使用场景：请求先查询redis，若没有就查询mysql。问题就在于直接查询mysql了。
实现方式，在进行mysql数据插入的同时，在布隆过滤器中记录数据库中有这个值，这样下次查询的时候先访问布隆过滤器，如果布隆过滤器没有，就没必要查询mysql了，减小mysql的压力。
布隆过滤器中的两个概念：
①：位数组（长度可以设置）
②：多个hash函数

布隆过滤器的缺点：可以判断一个key一定不存在，但是不能够判断一个key一定存在
影响布隆过滤器误判因素：
①：位数组长度过小，误判操作可能更容易发生。
②：hash函数的个数尽可能的多，判断一个数据是否在mysql中的条件就越苛刻，就越能够避免误判操作。