前言
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。
一、基础篇
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：
二、缓存问题篇
1.经典缓存问题
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。
2.缓存一致性问题
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。
三、性能优化篇
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。
四、集群篇
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），支持高可用，数据备份，关注的是高性能，数据分片存储，支持横向扩展。
1.哨兵集群
说一说哨兵集群和cluster集群的组成和作用？
组成：n*zk（奇数）+ master redis+ n*slave redis
作用：多个zk（奇数 zk的一致性算法ZAB）组成的哨兵是支持对redis集群的监控和选举，
可以实现自动对故障转移，1主多从是为了实现数据备份和异常时主从切换。
ps：这里就不详细说明了，会抽时间专门的写一篇关于redis集群的博客。
谈一谈哨兵集群中，哨兵的作用？
1. 监控：Sentinel不断的检查主服务和从服务器是否按照预期正常工作；
2. 提醒：被监控的Redis出现问题时，Sentinel会通知管理员或其他应用程序；
3. 自动故障转移：监控的主Redis不能正常工作，Sentinel会开始进行故障迁移操作。
哨兵集群中，突然主节点宕机了会发生什么？
1. 删除列表中所有处于下线或者短线状态的Slave;
2. 删除列表中所有最近5s内没有回复过领头Sentinel的INFO命令的Slave;
3. 删除所有与下线Master连接断开超过down-after-milliseconds * 10毫秒的Slave;
4. 领头Sentinel将根据Slave优先级，对列表中剩余的Slave进行排序，并选出其中优先级最高的Slave。
如果有多个具有相同优先级的Slave，那么领头Sentinel将按照Slave复制偏移量，选出其中偏移量最大的Slave。
如果有多个优先级最高，偏移量最大的Slave，那么根据运行ID最小原则选出新的Master。
2.Cluster集群
说一说cluster集群的组成和作用？
组成：Master/Slave +Master/Slave+Master/Slave
目的：数据分片存储，解决是大数据内存瓶颈的问题
ps：这里就不详细说明了，会抽时间专门的写一篇关于redis集群的博客。
既然Cluster集群是支持横向扩展，那么它能否无限扩展？如果不能最大是多少？为什么？
最多支持16384个节点，crc16 算法将数据分布到不同节点上，具体的算法是
crc16(key)mod 16384，则计算出的key都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，
即Cluster集群最大支持16384个节点
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。
3.主从复制
redis主从复制过程？
1、slave向master发起同步请求，slave会告知master自己的offset，如果是第一次，offset=-1表示需要全量同步；
2、slave连上了master，master会给slave分配一个client buffer（复制缓冲区）；
3、master fork子进程dump RDB文件，dump完成后告诉父进程，父进程把RDB发给slave（通过slave的socket发过去）；
4、slave载入rdb到本地磁盘；
5、在master dump RDB期间，master所有写命令，都写到这个client buffer然后同步给slave
6、slave执行同步过来的buffer命令。
redis是如何解决一主多从同步会有什么问题？怎么解决？
从主从复制过程可以看出，每有一个slave来请求同步数据master都会分配复制缓冲区，通过socket
将数据都同步给slave，则slave越多master同步的开销越大。
方案：1. 控制从节点的数量；2.启用级联模式进行主从同步。
什么是脑裂？脑裂问题如何处理？
主从复制过程图：
主从级联模式图：
五、持久化篇
redis支持哪些持久化？
RDB快照、AOF日志、混合持久化（RDB+增量AOF）redis4.0支持。
RDB原理和过程？
说简单点就是把内存数据持久化到磁盘，使用的是操作系统的多进程COW（写时即复制）机制来实现快照持久化,
具体过程就是 父进程调用fork子进程去遍历内存数据，将内存数据二进制序列化到磁盘上，子进程完成后通知父进程。
RDB和AOF区别？
RDB:
1.备份方式：RDB是一次全量备份；
2.数据存储：RDB是内存数据二进制序列化形式，在存储上非常紧凑，即体积较小；
3.数据恢复：由于体积小，则恢复数据非常快；
4.启动：redis默认方式。
AOF：
1. 备份方式：AOF连续的增量备份；
2. 数据存储：AOF日志存储的是redis服务器顺序指令序列，它在长期的运行中会变的无比庞大；
3. 数据恢复：由于AOF体积非常大重放整个AOF非常耗时；
4. 启动：手动设置。
什么是重写AOF？为什么要重写AOF？它的原理？
AOF日志会随着实例一直运行，体积会越来越庞大，为了解决这问题，redis支持了重写AOF功能来给
AOF瘦身。
原理：开辟有个子进程对内存进行遍历，转化成一系列redis的操作指令，序列化到新的AOF日志文件中，
再将操作期间的增量AOF日志追加到新的AOF上，最后用新的AOF替代旧的AOF，从而大大减小了AOF的体积。
redis实例同时开启了AOF和RDB,重启后数据恢复是使用RDB还是AOF？为什么？
会使用AOF，因为AOF的数据更完整，它默认配置可以保证最多丢失1s数据。
混合持久化作用？它的原理？
重启redis时，如果用RDB恢复数据虽然速度快但是会丢失大量的数据，采用AOF重放可以保证数据完整性但是超级慢，为了解决这个问题4.0推出了混合持久化。
原理：AOF在重写时，不再是单纯将内存数据转换为指令命令写入AOF文件，而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理，
并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起，都写入新的AOF文件，即混合持久化 =RDB+增量AOF。
fork期间会阻塞父进程吗？为什么会阻塞?如何优化？
fork完成之前，会阻塞父进程，主要是父进程需要拷贝进程中的内存页表给子进程，每个进程都要有自己
的内存页表，所以这个父子进程无法共享，必须要拷贝一份，进程占用的内存越大，拷贝时间越久。
优化：redis4.0可以开启appendfsync everysec配置，将持久化放到后台线程中去执行，
尽量降低 Redis写磁盘对性能的影响。
RDB过程图：
AOF重写过程图：
总结
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！