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21.Redis如何实现服务高可用？
22.什么是集群中的脑裂？
23.脑裂导致数据丢失怎么办？
24.Redis使用的过期删除策略是什么？
25.什么是惰性删除？
26.什么是定期删除？
27.Redis持久化时，对过期键会如何处理？
28.Redis主从模式中，对过期的key如何处理？
29.Redis内存满了，会发生什么？
30.Redis内存淘汰策略有哪些？
31.LRU算法和LFU算法有什么区别？
32.什么是缓存雪崩？如何避免？
33.什么是缓存击穿？如何避免？
34.什么是缓存穿透？如何避免？
35.如何设计一个缓存策略，可以动态缓存热点数据？
36.常见的缓存更新策略有哪些？
37.Redis管道有什么用？
38.Redis事务支持回滚吗？
21.Redis如何实现服务高可用？
Redis的主从复制、哨兵模式、切片集群。
1）主从复制
设置一台主Redis服务器，同步数据到多台从Redis服务器，主服务器可以进行读写操作，当写操作到来时会自动同步写操作命令到从服务器上，从服务器一般只读，并接受主服务器同步过来的写命令，然后执行。
主从服务器之间的写操作命令是异步执行的。主服务器执行完写操作命令后会立即返回结果给客户端，并不会等待从服务器完成写命令后再返回结果给客户端。 无法保证主从服务器之间的数据一致性。
2）哨兵模式
Redis的主从服务器模式，可能会发生主从服务器故障的问题，哨兵模式可以监控主从服务器，并提供主从服务器之间的故障转移功能。
3）切片集群（Redis Cluster ）模式
当一台Redis服务器的缓存数据太大时，将大量数据分布在不同的服务器上，降低单服务器的压力，提高读写性能。
切片集群采用哈希槽来处理数据与节点的映射关系。一个切片集群共有16384个哈希槽，每个键值对会根据其key分配到不同的哈希槽中。
哈希槽映射到不同Redis节点上的方案有两种：
平均分配：使用cluster create命令创建集群时，会自动将哈希槽平均分配到不同的节点上，比如有6个节点，那么每个节点有16384/6个哈希槽。
手动分配：使用cluster meet命令手动建立节点间的连接，创建集群，再使用cluster addslots命令指定节点上的哈希槽个数。手动分配必须将16384个槽都分配完，否则集群无法正常工作。
22.什么是集群中的脑裂？
Redis主从架构中，一般是一个主节点，多个从节点。客户端和主节点之间的网络连接正常，主节点和从节点之间的网络连接发生了问题，导致主节点和从节点发生失联，哨兵会在从节点中选出一个新的主节点，从而产生了2个主节点，这就是脑裂。
Tips：如果产生了脑裂问题，这是会有一个旧的主节点A和一个新的主节点B。客户端和旧的主节点（A）连接正常，客户端会向A发送写数据，因为A与从节点之间失联，无法同步，所以会将数据保存在自己的缓冲区中。网络突然好了，这时已经有了新的主节点B了，那么A节点就会被退为从节点，向B节点请求数据同步，此时的A节点就会清空自己缓冲区的内容，再进行全量数据同步。从而造成客户端与A之间数据的丢失。
23.脑裂导致数据丢失怎么办？
在 Redis 的配置文件中有两个参数我们可以设置：
1）min-slaves-to-write x，主节点必须要有至少 x 个从节点连接，如果小于这个数，主节点会禁止写数据。
2）min-slaves-max-lag x，主从数据复制和同步的延迟不能超过 x 秒，如果超过，主节点会禁止写数据。
如果不满足上面设置的配置，那么主节点就会返回错误给客户端，禁止写操作。当新的主节点上线后，就只有新的主节点接受客户端的请求。
24.Redis使用的过期删除策略是什么？
惰性删除 + 定期删除配合使用。
25.什么是惰性删除？
不主动删除key，每次从数据库访问key时，检测key是否过期，如果没有过期，就返回key对应的value，如果过期了，就删除该key，返回nil。
优点：每次访问时才检查key是否过期，所以使用很少的资源，对CPU友好。
缺点：如果长时间没有访问一个已经过期的key，那么该key会一直存储在数据库中，浪费空间资源。
26.什么是定期删除？
每隔一段时间随机从数据库中取出一定数量的key，检查它们是否过期。
定期删除的流程：
1）从数据库中随机取20个key；
2）检查它们是否过期，并删除过期的key；
3）如果过期的key超过了25%，则继续重复步骤1（循环删除的时长默认不超过25ms）。如果小于25%，则停止，等待下一轮检查。
优点：减少过期key占用空间，限制循环删除的时长减少对CPU的影响。
缺点：难以确定删除操作的时长和频率，太频繁，对CPU不友好，太低，浪费空间资源。
27.Redis持久化时，对过期键会如何处理？
RDB持久化中，分为生成阶段和加载阶段：
1）RDB生成阶段，会检查key是否过期，如果过期，就不会保存到RDB文件中。
2）RDB加载阶段，如果Redis是主服务器，那么就会检查加载的key是否过期，如果过期就不会载入到数据库中；如果Redis是从服务器，无论key是否过期，都载入到数据库中，但是由于主从服务器在数据同步时，从服务器的数据会别情况，所以过期的key对从服务器没有影响。
AOF持久化中，分为写入阶段和重写阶段：
1）AOF写入阶段，如果服务器的过期key没有被删除，那么会保留过期key，当服务器中的key被删除后，Redis会向AOF写入DEL命令删除过期的key。
2）AOF重写阶段，对AOF执行重写时，会检查key是否过期，如果过期了就不会保存到重写后的AOF文件中。
28.Redis主从模式中，对过期的key如何处理？
从服务器不会进行过期扫描，如果某个key过期了，客户端访问从服务器的过期key，也是可以访问到的。从服务器对过期key的处理依靠主服务器，主服务器的key过期后，会在AOF文件中更新DEL命令删除过期的key，同步到所有的从服务器，从服务器根据该命令删除过期key。
29.Redis内存满了，会发生什么？
触发内存淘汰机制。
30.Redis内存淘汰策略有哪些？
分为不进行数据淘汰和进行数据淘汰策略。
1）不进行数据淘汰
i）noeviction（Redis 3.0之后，默认的策略）：当内存满时，不淘汰任何数据，而是不再提供服务，直接返回错误。
2）进行数据淘汰：细分为在设置了过期时间的数据中淘汰和在所有数据范围内淘汰。
在设置了过期时间的数据中淘汰：
i）volatile-random：随机淘汰任意key-value
ii）volatile-ttl：优先淘汰更早过期的key-value
iii）volatile-lru（Redis 3.0之前默认的淘汰机制）：淘汰最近最久未使用的key-value
iiii）volatile-lfu（Redis 4.0后新增的淘汰策略）：淘汰最少使用的key-value
在所有数据范围内淘汰：
i）allkeys-random：随机淘汰任意key-value
ii）allkeys-lru：淘汰最近最久未使用的key-value
iii）allkeys-lfu（Redis 4.0后新增的淘汰策略）：淘汰最少使用的key-value
31.LRU算法和LFU算法有什么区别？
LRU，最近最久未被使用，在Redis的对象结构体中国添加一个额外字段，记录此数据的最后一次访问时间。
LFU，最近最少使用，记录数据的访问次数。
32.什么是缓存雪崩？如何避免？
缓存雪崩：大量的缓存数据在同一时间全部过期，如果此时有大量是用户请求数据，无法在Redis中获得数据，全部请求都直接访问数据库，导致数据库压力变大，可能会造成数据库宕机，形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩。
解决方案：将缓存过期时间随机打散，防止缓存在同一时间一起过期；设置缓存不过期。
33.什么是缓存击穿？如何避免？
缓存击穿：当Redis中的某个热点数据过期了，有大量的请求访问该热点数据，就只能访问数据库，数据库很容易就被高并发请求冲垮，这就是缓存击穿。
解决方案：设置热点数据不过期。
34.什么是缓存穿透？如何避免？
缓存穿透：访问的数据在Redis和数据库中都不存在，大量的请求造成数据库压力变大，这就是缓存穿透。
解决方案：在缓存中设置数据对应的值为空值。
35.如何设计一个缓存策略，可以动态缓存热点数据？
通过数据的最新访问时间作为排名，并过滤掉不常访问的数据，只留下最常访问的数据。
以电商平台为例，只缓存用户经常访问的1000个商品：
1）先通过缓存系统创建一个排序队列（1000容量），系统根据商品访问时间进行排序，越是最近访问的商品，越在队列前面。
2）同时系统定期过滤队列最后面的200个商品，然后从数据库中随机读取200个商品加入队列。
3）每次请求到达时，先访问队列是否存在被访问的商品ID，如果存在，则就从另一个缓存数据结构中读取实际商品信息。
36.常见的缓存更新策略有哪些？
1）Cache Aside（旁路缓存）策略，应用程序直接和缓存、数据库交互，具体细分为写策略和读策略。适合读多写少的场景，实际开发中，Redis和MySQL的缓存更新策略。
写策略：必须先更新数据库中的数据，再删除缓存。
读策略：先读取缓存中的数据，如果命中则直接返回，如果没命中，则访问数据库，并将数据写到缓存中。
2）Read/Write Through（读穿/写穿）策略，应用程序只与缓存交互，缓存和数据库交互，并更新数据库。
3）Write Back（写回）策略：只更新缓存数据，并将数据设置为脏数据，立即返回，并不更新数据库的数据。数据库的更新，会采用批量异步更新。 该策略适合写多的场景。
37.Redis管道有什么用？
客户端提供的一种批处理技术，可以一次处理多个命令，提高Redis性能，可以解决多个命令执行时的网络等待。
普通模式下：
管道模式下：
38.Redis事务支持回滚吗？
支持。
当执行事务的过程中，如果存在执行出错，则事务执行的操作全部撤销，恢复到执行事务的开始状态。
