String类型的底层数据结构、存储方式、扩容方式？
底层数据结构：SDS，简单动态字符串(Simple Dynamic String)，它是一个带有长度信息的字节数组
存储方式：embstr和raw，当字符串长度比较短的时候使用embstr，长度超过44字节时使用raw方式存储
扩容方式：长度小于1MB时，扩容使用加倍策略，内存超过1MB时，每次多分配1MB的空间（字符串最大长度为512MB）
Redis的持久化机制？有几种方式？优缺点？
redis 的持久化机制，会将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里，进行持久化。
有两种方式：RDB 持久化机制，是对 redis 中的数据执行周期性的持久化。需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化。
AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。
RDB的优缺点：
优点：对外依然提供读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能。相对于AOF重启和恢复redis进程速度更快。
缺点：会造成数据部分丢失（一般同步机制5分钟一次，在这五分钟内宕机会造成数据丢失），数据文件很大，会造成服务延迟。
AOF的优缺点：
优点：可以保证数据不丢失，性能高，不影响客户端读写，可以对误操作进行紧急修复。
缺点：支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为要实时进行数据同步
解决方案：
用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复。
为什么 redis 单线程模型也能效率这么高？
1.Redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；
2.Redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；
3.Redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。
4.数据结构也帮了不少忙，Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。
对IO模型的了解，了解哪些IO模型？
IO的过程主要包含了两个阶段：
第一阶段，等待数据准备好，
第二阶段，将数据从内核空间拷贝到应用程序地址空间
第一个阶段阻塞即为阻塞IO，不阻塞直接返回则为非阻塞IO
第二个阶段阻塞则为同步IO，不阻塞则为异步IO
多路复用IO其实是通过轮询机制来负责多个socket
既然Redis是单线程的，那么它如何利用多核呢？
可以通过开启多个Redis实例来利用多核
redis 过期策略？
定期删除+惰性删除。
定期删除：redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。
惰性删除：在获取某个key时，会检测这个key是否设置了过期时间，如果已过期则进行删除，不返回数据。
redis 内存淘汰机制？
noeviction: 内存不足时写入数据，直接报错
allkeys-lru：内存不足时写入数据，移除最近最少使用的 key（最常用）
allkeys-random：内存不足时写入数据，随机删除某个key
volatile-lru：内存不足时写入数据，在设置过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key
volatile-random：内存不足时写入数据，在设置过期时间的键空间中，随机删除某个key
volatile-ttl：内存不足时写入数据，在设置过期时间的键空间中，移除过期时间短的key
如何保证缓存与数据库的双写一致性？
读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求
缓存雪崩？缓存穿透？
缓存雪崩：
在某一个时间点，缓存数据集中失效，所有请求直接打到了数据上，导致服务崩溃。解决方案：设置缓存失效的时间点尽量避免重叠，热门数据时间长些，冷门数据时间短些
缓存穿透：
先查询缓存，缓存为null去查询数据库，数据库也为null，不写入缓存，导致请求会一直请求数据库。
解决方案：数据库也为null时，也写入为“”的缓存数据，过期时间尽量短些。互斥锁：在第一个请求去查询数据时加上互斥锁，其余请求都被阻塞，直到锁被释放
Redis挂掉了怎么办？
设置本地缓存+限流(hystrix)。redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
redis 集群模式的工作原理？
自动将数据进行分片，每个 master 上放一部分数据提供内置的高可用支持。在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加1w 的端口号，比如 16379。
16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。
cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。
分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？
hash 算法（大量缓存重建）：
根据key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模，打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最新的剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存，导致大量的流量涌入数据库
一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）：
一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个 master 节点（使用服务器的 ip 或主机名）进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。
来了一个 key，首先计算 hash 值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。
在一致性哈希算法中，如果一个节点挂了，受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点（沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点）之间的数据，其它不受影响。增加一个节点也同理。