Redis常见八股文
1.Redis五种数据基本类型
- 字符串String，适合存单一数据，
比如用户的昵称 - 哈希 has，适合存对象，
比如用户详情（name、age 这些字段），能单独改某个字段，不用动整一个对象 - 列表 list，有序可重复，适合做简单消息队列，
比如注册通知，Lpush 存消息、Rpop 取消息 - 集合 set，无序不重复，适合去重或算交集，
比如求两个用户的共同好友 - 有序集合 zset，按分数排序，最常用的是排行榜，
比如商品销量榜
2.解释一下缓存穿透、击穿、雪崩
- 缓存穿透 一般是指查询一个不存在的数据，由于这个数据不存在，因此不写入缓存，所有的请求都打到数据库，导致数据库挂掉
（有两种解决方法，一种是缓存空指，另外一种是用布隆过滤器来进行过滤） - 缓存击穿 是指对于一个设置了时间的key，缓存到某一个时间点过期，恰好这这个时间点对于这个key有大量的并发请求，请求发现缓存过期之后就会都请求到数据库，大量的请求可能会把数据库给压垮
（有两种解决方法，一种是设置永不过期，另外一种是添加一个互斥锁，第一个请求进来发现请求没有，其他的请求就会阻塞在外面，当第一个请求在数据库里面查到数据写入缓存之中，后面的请求再在缓存里面查询） - 缓存雪崩 是指在大量的key在同一时间同时过期，大量的请求全部打到数据库里面，把数据库瞬间压垮
（解决方法：可以设置缓存的失效时间为随机值，避免大量的key同时失效）
3.Redis 的持久化
redis的持久化策略核心是两种，还有一个混合模式
- 一种是RDB，RDB是一种快照文件，它是把Redis内存存储的数据写到磁盘之中，是二进制文件，当Redis宕机想要恢复数据的时候，可以从RDB快照文件中来恢复数据。
优点是它是二进制文件，保存的体积小，恢复的数据也快 - 另外一种是AOF，AOF的含义是追加文件，当Redis执行写的命令的时候，都会存储到这个文件中，当Redis宕机想要恢复数据的时候，会从这个文件中再次执行一次命令来恢复数据。
虽然它相对于RDB来说速度慢一些，但是它丢失数据的风险会小很多
4.Redis的过期策略
主要有3种
- 第一种是定时删除，就是给过期键设个‘闹钟’，到期马上删。优点是内存释放及时，但如果过期键太多，‘闹钟’会占大量 CPU，实际很少用。
（主动） - 第二种是惰性删除，过期了不主动删，等有人查这个键时再检查，过期就删。好处是省 CPU（不用主动扫），但缺点是如果过期键长期没人查，会一直占内存，可能内存泄漏。
（被动） - 第三种是定期删除，每隔一段时间（比如 100ms），随机挑一批设置了过期时间的键，删掉其中已过期的。这样既不会像定时删除那样费 CPU，又比惰性删除更及时释放内存，是个折中方案。
（折中）
实际中 Redis 主要靠‘惰性删除 + 定期删除’配合：平时没人访问的过期键，靠定期扫描删一批；有人访问时，再通过惰性删除兜底，这样既控制了 CPU 消耗，又减少了内存浪费。”
5.Redis的数据淘汰策略
按 “淘汰范围” 分两类：
- 只淘汰 “设置了过期时间的键”（前缀volatile-）：
适合 “部分数据有过期时间，且未设置过期时间的是核心数据（不能删）” 的场景。 - 所有键都可能被淘汰（前缀allkeys-）：
适合 “所有数据都是缓存，允许淘汰任意键” 的场景（比如纯缓存服务）。
按 “淘汰逻辑” 分常见策略：
- LRU（最近最少使用
Least Recently Used） 看时间距离：
volatile-lru：从 “设置了过期时间的键” 中，淘汰 “最近最少被访问” 的键；
allkeys-lru：从 “所有键” 中，淘汰 “最近最少被访问” 的键（缓存场景最常用，优先保留高频访问数据）。 - LFU（最近最少频率使用，
Least Frequently UsedRedis 4.0+ 看使用频率）：
volatile-lfu/allkeys-lfu：淘汰 “最近一段时间内访问频率最低” 的键（比 LRU 更精准，适合 “访问频率比访问时间更重要” 的场景，比如长期高频访问的热点数据）。 - TTL（剩余过期时间）：
volatile-ttl：从 “设置了过期时间的键” 中，淘汰 “剩余存活时间最短” 的键（适合 “优先保留存活久的临时数据” 场景）。 - 随机淘汰：
volatile-random/allkeys-random：随机淘汰对应范围的键（很少用，除非对淘汰逻辑无特殊要求）。
不淘汰（默认）： - noeviction：不淘汰任何键，此时再新增数据会返回错误（适合 “不允许丢失任何数据” 的场景，比如核心业务存储，需手动扩容避免触发）
6.Redis作为缓存，如何保证mysql的数据与Redis进行同步？
- 强一致性
使用读写锁，在读数据的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥，在更新数据的时候添加排他锁，他是读读和读写都互斥，这样的话能保证在写数据的时候，不让其他线程来读数据，避免了脏数据 - 有一定延迟
使用Canal ，数据库执行写操作和更新操作的时候会记录到biglog文件中，Canal 本质是‘伪装成 MySQL 的从库’，通过读取 MySQL 的 binlog 日志获取数据变更，再把变更同步到 Redis
使用延迟双删，要执行写或者更新操作的时候，先删除缓存在操作数据库，等一段时间后再把数据库的数据同步到缓存之中
7.说一下Redis的分布式锁
“Redis 分布式锁的核心是解决‘分布式系统里多服务抢同一资源’的问题，比如秒杀时多个服务同时扣减库存，得保证同一时间只有一个服务能操作。
基本实现就两步：
抢锁：用SET命令的NX和EX参数 ——NX确保只有一个服务能抢到（互斥），EX给锁设个过期时间（比如 10 秒，防止服务宕机后锁一直占着，避免死锁）。而且 value 得用唯一标识（比如 UUID），后面释放锁时要验证是不是自己的锁。
放锁：不能直接删，得先查 value 是不是自己的，再删，这两步得原子操作（用 Lua 脚本），不然可能把别人的锁删了 —— 比如我持有的锁过期了，别人已经抢到新锁，我再删就错了。