redis面试篇

本篇是整理自己遇到或看到关于redis相关的面试题，答案仅供参考。

`提示：写博客是自己对知识梳理，目前是写给自己看，算是自己学习后的作业，也是为了养成一个良好的习惯。

redis 为什么那么快？
  1. Redis是单线程模型，没有上下文切换的开销；
  2. 简单的数据类型，时间复杂度都是O(1);
  3. 数据都在内存中，计算快；
  4. 采用了多路复用机制使其在网络IO操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。

为什么说redis是单线程？
	Redis是单线程主要是指 Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，
这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。

既然redis是单线程为什么redis 6.0要改成多线程？
	这个官网有原话，大概就是因为redis所有的操作都在内存中，则CPU不是redis瓶颈，随着
科技发展内存也不再那么昂贵，那么redis主要性能问题就是在单线程的IO同步阻塞问题，则在6.0时
对于持久化、异步删除、集群数据同步等同步阻塞功能支持了多线程处理，解决同步阻塞问题。

什么是IO多路复用？redis是那种reactor的模式？
	IO多路复用就是通过一种机制，一个线程可以监听多个描述符（socket），
一旦某个描述符就绪，就通知程序（handler）进行相应的读写操作。
	redis是单线程的reactor的设计模式，具体请看下图：
	

缓存穿透问题
	场景：缓存中没有数据，DB中也没有数据，请求直接打在DB上。
	方案：布隆过滤器；加强接口的校验，过滤掉无效的请求；
		闪电缓存，设置短时间的过期key，key为请求唯一标识，值为null。
		
缓存击穿问题
	场景：一般是热key刚好过期时，同时有大量请求直接打在了DB上。
	方案：热key数据不设置过期时间；在数据层做互斥锁。
	
缓存雪崩问题
	场景：缓存大面积失效，导致大量的请求直接打在DB上；
	方案：缓存集中过期：将过期时间用随机数打散；服务宕机：采用高可用集群模式；服务做熔断降级保护

缓存污染问题
	场景：热key和其他key没有分开，在高并发时会存在新的缓存将热key缓存淘汰掉，从而导致的缓存污染
	方案：热key分开存放，保证缓存不被污染；淘汰策略由LRU关注于访问时间改为LFU关注于访问频率。

缓存和DB一致性问题
	场景：保证缓存和DB数据一致性问题
	方案：最终一致性--延迟双删，保证最多在延迟时间内数据不一致，具体的看下图的分析；
		 强一致性--读写串行，这种虽然保证了强一致性但是违背了使用缓存的初衷，不推荐。
	但是在实际开发中用得最多的还是懒加载模式。

	关于性能优化的一些问题我的上一篇已经有详细从 网络IO、内存利用率、单线程的同步阻塞等
多个维度思考、分析并给出了相关的方案，具体请参考我之前写 redis优化的思考。
	相关问题有以下：
	1. redis性能瓶颈在那？如何优化？
	2. bigkey问题，如何探测bigkey，有哪些方案？
	3. redis如何节约内存？

可以看一下以后这张图加强你对redis相关问题的思维导向。

redis优化的思考

谈谈常见redis集群有哪些？各自解决问题？
	主从模式，关注于数据备份容灾问题，保证数据的高可靠，异常时需要人工接入；
	哨兵模式，关注的是服务的高可用，即异常时自动切换主从；
	切片模式（cluster），关注的是高性能，数据分片存储，支持横向扩展。

redis Cluster集群中，突然宕机了一台会发生什么？
	1. 如果半数以上 Master 处于关闭状态那么整个集群处于不可用状态。
	2. 关闭任意一对主从节点会导致部分（大约为整个集群的1/3）失败。
	3. 关闭任意一主，会导致部分写操作失败，是由于从节点不能执行写操作，
		在Slave升级为Master期间会有少量的失败。
	4. 关闭从节点对于整个集群没有影响。

本来只是想写一下常见面试题，但是写着写着之前列举的大纲就变了，这个就不定期的更新补充吧，如果发现以上内容有问题请告知我，谢谢！