我们都知道Redis是单线程的，基于事件驱动的，Redis中有个EventLoop，EventLoop负责对两类事件进行处理：
1. 一类是IO事件，这类事件是从底层的多路复用器分离出来的。
2. 一类是定时事件，这类事件主要用来事件对某个任务的定时执行
1.Redis 用过哪些数据结构，以及Redis底层是怎么实现的？
list hash string set sortedSet
有底层八种数据结构分别实现了字符串（int、raw或者embstr），列表（ziplist或者linkedlist）、哈希（ziplist或者hashtable）、集合（intset或者hashtable）、有序集合（ziplist，另一种是skiplist与dict的结合）
2.Redis缓存穿透，缓存雪崩？
缓存穿透就是查询一个一定不存在的数据时，由于缓存中不存在，每次请求总是穿过缓存，从数据库中查询，造成缓存穿透。
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
3.如何使用Redis实现分布式锁？
基于redis开发了一个dlock的模块，进行分布式锁的使用
4.Redis的并发竞争问题如何解决？
使用乐观锁的方式进行解决（成本较低，非阻塞，性能较高），就是使用watch命令来实现。
5.Redis的持久化的几种方法，优缺点是什么，怎么实现的
AOF，RDB。
RDB：
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能
缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
AOF：是文件操作，需要IO操作。
优点：可以保持更高的数据完整性，如果设置追加file的时间是1s，如果redis发生故障，最多会 丢失1s的数据；且如果日志写入不完整支持redis-check-aof来进行日志修复；AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）。
缺点：AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
6.Redis的缓存失效策略
延迟失效机制（消极失效机制）：
当客户端请求操作某个key的时候，Redis会对客户端请求操作的key进行有效期检查，如果key过期才进行相应的处理。
主动失效机制（积极失效机制）：
积极失效机制，即服务端定时的去检查失效的缓存，如果失效则进行相应的操作。
遗留问题：
1. Redis缓存失效逻辑为什么只有master才能操作？
2. 上面提到如果客户端访问的是slave，slave并不会清理失效缓存，那么这次客户端岂不是获取了失效的缓存？
3. 上面介绍的两种缓存失效机制各有什么优缺点？Redis设计者为什么这么设计？
4. 服务端对客户端的请求处理是单线程的，单线程又要去处理失效的缓存，是不是会影响Redis本身的服务能力？
7.Redis的集群，高可用，原理
8.Redis的缓存分片
分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。分片方式有：按照范围分区，使用哈希分区
9.Redis的数据淘汰策略
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm
# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm
# volatile-random -> remove a random key with an expire set
# allkeys-random -> remove a random key, any key
# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations
redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）
下面看看几种策略的适用场景：
1. allkeys-lru： 如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
2. allkeys-random： 如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
3. volatile-ttl： 这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。
1. 一类是IO事件，这类事件是从底层的多路复用器分离出来的。
2. 一类是定时事件，这类事件主要用来事件对某个任务的定时执行
1.Redis 用过哪些数据结构，以及Redis底层是怎么实现的？
list hash string set sortedSet
有底层八种数据结构分别实现了字符串（int、raw或者embstr），列表（ziplist或者linkedlist）、哈希（ziplist或者hashtable）、集合（intset或者hashtable）、有序集合（ziplist，另一种是skiplist与dict的结合）
2.Redis缓存穿透，缓存雪崩？
缓存穿透就是查询一个一定不存在的数据时，由于缓存中不存在，每次请求总是穿过缓存，从数据库中查询，造成缓存穿透。
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
3.如何使用Redis实现分布式锁？
基于redis开发了一个dlock的模块，进行分布式锁的使用
4.Redis的并发竞争问题如何解决？
使用乐观锁的方式进行解决（成本较低，非阻塞，性能较高），就是使用watch命令来实现。
5.Redis的持久化的几种方法，优缺点是什么，怎么实现的
AOF，RDB。
RDB：
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能
缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
AOF：是文件操作，需要IO操作。
优点：可以保持更高的数据完整性，如果设置追加file的时间是1s，如果redis发生故障，最多会 丢失1s的数据；且如果日志写入不完整支持redis-check-aof来进行日志修复；AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）。
缺点：AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
6.Redis的缓存失效策略
延迟失效机制（消极失效机制）：
当客户端请求操作某个key的时候，Redis会对客户端请求操作的key进行有效期检查，如果key过期才进行相应的处理。
主动失效机制（积极失效机制）：
积极失效机制，即服务端定时的去检查失效的缓存，如果失效则进行相应的操作。
遗留问题：
1. Redis缓存失效逻辑为什么只有master才能操作？
2. 上面提到如果客户端访问的是slave，slave并不会清理失效缓存，那么这次客户端岂不是获取了失效的缓存？
3. 上面介绍的两种缓存失效机制各有什么优缺点？Redis设计者为什么这么设计？
4. 服务端对客户端的请求处理是单线程的，单线程又要去处理失效的缓存，是不是会影响Redis本身的服务能力？
7.Redis的集群，高可用，原理
8.Redis的缓存分片
分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。分片方式有：按照范围分区，使用哈希分区
9.Redis的数据淘汰策略
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm
# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm
# volatile-random -> remove a random key with an expire set
# allkeys-random -> remove a random key, any key
# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations
redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）
下面看看几种策略的适用场景：
1. allkeys-lru： 如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
2. allkeys-random： 如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
3. volatile-ttl： 这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。
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