1.单线程的redis为什么这么快：
redis纯内存操作；单线程操作，避免了频繁的上下文切换；采用了非阻塞I/O多路复用机制。（I/O多路复用：单线程通过跟踪每个I/O流的状态来管理多个I/O流）
1.redis和数据库双写一致性问题：
一致性问题是分布式常见问题，还可以分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题，如果对于数据有强一致性要求，就不能放缓存，我们所做的一切只可以保证最终一致性。我们所做的方案其实从根本上来说，只是可以降低不一致发放的概率，并不会避免。因此如果有强一致性要求的数据，不能放缓存。
首先，采取正确的更新策略，先更新数据库，再删除缓存。其次有可能会出现删除缓存失败的问题，可以利用消息队列进行补偿措施。
2.redis的过期策略以及内存淘汰机制：
redis采用 定期删除+惰性删除的策略，定期删除：redis默认每隔100ms检查是否有过期的key,有过期的key则删除。需要说明的是redis不是将所有的key全都扫一次，而是随机进行检查，这样的话会有很对key到期而没有删除。此时惰性删除就会排上用处，当我们获取某个key的时候，redis就会检查一下，如果这个key设置了过期时间并且过期了，就会删除。即使使用 定期删除+惰性删除的策略，也不可能保证所有的key在过期时间到了及时删除。因为当定期删除没有随机扫到，并且没有查询的时候，这些key就不会删除，这时我们可以通过 内存淘汰机制 redis.conf maxmemory-policy allkeys-lru : 当内存不足的时候，在键空间中，移除最近最少使用的key。
3.如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题：
缓存穿透：黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，导致数据库连接异常。
缓存雪崩：缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一大波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
缓存雪崩的解决方案：1.给缓存的失效时间加一个随机值，避免集体失效；2.双缓存，我们有两个缓存A和B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设置失效时间。自己做预热操作， 其中：从缓存A中读取数据，有则直接返回；A没有数据，直接从B读取数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程；更新线程同时更新缓存A和缓存B。
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