- 使用Redis有哪些好处？
- 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O
- 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
- 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
- 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
- redis相比memcached有哪些优势？
- memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
- redis的速度比memcached快很多
- redis可以持久化其数据
- redis常见性能问题和解决方案：
- 项目Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
- 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
- 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
- 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
- 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
- MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据 - Memcache与Redis的区别都有哪些？
1)存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2)数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3)使用底层模型不同
它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
4）value大小
redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB - Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
1)Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2)Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
3)Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4)Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内 - 高可用
高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。
1）解决单点问题主要有2种方式：
主备方式
这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。
Redis HA中使用比较多的是keepalived，它使主机备机对外提供同一个虚拟IP，客户端通过虚拟IP进行数据操作，正常期间主机一直对外提供服务，宕机后VIP自动漂移到备机上。优点是对客户端毫无影响，仍然通过VIP操作。
缺点也很明显，在绝大多数时间内备机是一直没使用，被浪费着的。
主从方式
这种采取一主多从的办法，主从之间进行数据同步。当Master宕机后，通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务，主机恢复后以slave的身份重新加入。主从另一个目的是进行读写分离，这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。其主机的角色只提供写操作或少量的读，把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。
缺点是主机宕机后，Slave虽然被选举成新Master了，但对外提供的IP服务地址却发生变化了，意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作，在当主机地址发生变化后及时通知到客户端，客户端收到新地址后，使用新地址继续发送新请求。
2）数据同步
同步方式：当主机收到客户端写操作后，以同步方式把数据同步到从机上，当从机也成功写入后，主机才返回给客户端成功，也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少，当从机很多时，可以不用每台都同步，主机同步某一台从机后，从机再把数据分发同步到其他从机上，这样提高主机性能分担同步压力。 在redis中是支持这杨配置的，一台master，一台slave，同时这台salve又作为其他slave的master。
异步方式：主机接收到写操作后，直接返回成功，然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好，但无法保证数据的完整性，比如在异步同步过程中主机突然宕机了，也称这种方式为数据弱一致性。
Redis主从同步采用的是异步方式，因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性，这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。
3）方案选择
keepalived方案配置简单、人力成本小，在数据量少、压力小的情况下推荐使用。 如果数据量比较大，不希望过多浪费机器，还希望在宕机后，做一些自定义的措施，比如报警、记日志、数据迁移等操作，推荐使用主从方式，因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。宕机通知这块，可以集成到客户端组件上，也可单独抽离出来。 - 分布式
分布式(distributed), 是当业务量、数据量增加时，可以通过任意增加减少服务器数量来解决问题。
集群时代
至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群，主要有2个目的：
高可用性：在主机挂掉后，自动故障转移，使前端服务对用户无影响。
读写分离：将主机读压力分流到从机上。
可在客户端组件上实现负载均衡，根据不同服务器的运行情况，分担不同比例的读请求压力。 - 分布式集群时代
当缓存数据量不断增加时，单机内存不够使用，需要把数据切分不同部分，分布到多台服务器上。
可在客户端对数据进行分片，数据分片算法详见C#一致性Hash详解、C#之虚拟桶分片。
大规模分布式集群时代
当数据量持续增加时，应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块，其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写，这样做的好处是：
避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理，而造成风险。
在代理这一层可以做对应的安全措施，比如限流、授权、分片。
避免客户端越来越多的逻辑代码，不但臃肿升级还比较麻烦。
代理这层无状态的，可任意扩展节点，对于客户端来说，访问代理跟访问单机Redis一样。
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