1.Redis是什么？
当然可以了，Redis都实现了。有一点概念需要澄清，并发并不是并行。（相关概念：并发性I/O流，意味着能够让一个计算单元来处理来自多个客户端的流请求。并行性，意味着服务器能够同时执行几个事情，具有多个计算单元）
6.Redis的5种数据类型及其应用场景
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类型 |
简介 |
特性 |
场景 |
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string（字符串） |
二进制安全 |
可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象，一个键最大能存储512M |
验证码、token等场景 |
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Hash（字典） |
键值对集合，即编程语言中的Map类型 |
适合存储对象，并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项的属性值 |
存储购物车、详情页等场景 |
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List（列表） |
链表（双向链表） |
增删快，提供了操作某一段元素的API |
最新消息排行(评论列表)、消息队列等 |
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Set（集合） |
哈希表实现，元素不重复 |
添加，删除，查找的复杂度都是O(1)，为集合提供了交集，并集，差集等操作 |
抽奖随机事件、共同好友、统计网站的所有ip、数据处理等场景 |
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Sorted Set （有序集合） |
将Set中的元素增加一个权重参数score，元素按score有序排列 |
数据插入数据集合时，已经进行天然排序了 |
排行榜等场景 |
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Bitmaps |
二进制安全，存储 bit位信息 |
二进制格式数据，典型的二值状态存储 |
访问统计、签到统计等场景 |
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HypefLogLog |
有点类似集合类型， 实际是一种字符串类型的数据结构 |
最大的好处就是减少空间、但是也存在一定的误差率 |
不需要精确计算的统计等场景 |
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GEO类型 |
地理信息存储 |
地理位置信息存储 |
一些距离计算、附近推荐等场景 |
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Stream类型 |
Redis 5.0 版本新增加的数据结构 |
消息的持久化和主备复制功能 |
消息队列场景 |
7.请列举几个用得到Redis的常用使用场景?
（1）缓存，毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效；
（2）排行榜，在使用传统的关系型数据库（mysql oracle 等）来做这个事儿，非常的麻烦，而利用Redis的SortSet(有序集合)数据结构能够简单的搞定；
（3）计算器/限速器，利用Redis中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等，这类操作如 果用MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力；限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频 率，常用的有抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力；
（4）好友关系，利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的 功能；
（5）简单消息队列，除了Redis自身的发布/订阅模式，我们也可以利用List来实现一个队列机制，比如：到货通 知、邮件发送之类的需求，不需要高可靠，但是会带来非常大的DB压力，完全可以用List来完成异步解耦；
（6）Session共享，以PHP为例，默认Session是保存在服务器的文件中，如果是集群服务，同一个用户过来可能 落在不同机器上，这就会导致用户频繁登陆；采用Redis保存Session后，无论用户落在那台机器上都能够获 取到对应的Session信息。
（7）一些频繁被访问的数据，经常被访问的数据如果放在关系型数据库，每次查询的开销都会很大，而放在redis 中，因为redis 是放在内存中的可以很高效的访问
7.Redis怎样防止异常数据不丢失？
（1）RDB 持久化
将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。
可以将快照复制到其它服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。
如果数据量很大，保存快照的时间会很长。
（2）AOF 持久化
将写命令添加到 AOF 文件（Append Only File）的末尾。
使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同 步到磁盘。有以下同步选项：
选项同步频率always每个写命令都同步everysec每秒同步一次no让操作系统来决定何时同步
always 选项会严重减低服务器的性能；
everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器性能几乎没有任何影响；
no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且也会增加系统崩溃时数据丢失的数量
随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。
8.讲一讲缓存穿透，缓存雪崩以及缓存击穿吧
缓存穿透：就是客户持续向服务器发起对不存在服务器中数据的请求。客户先在Redis中查询，查询不到后去数据库中查询。
缓存击穿：就是一个很热门的数据，突然失效，大量请求到服务器数据库中
缓存雪崩：就是大量数据同一时间失效。
打个比方，你是个很有钱的人，开满了百度云，腾讯视频各种杂七杂八的会员，但是你就是没有netflix的会员，然后你把这些账号和密码发布到一个你自己做的网站上，然后你有一个朋友每过 十秒钟就查询你的网站，发现你的网站没有Netflix的会员后打电话向你要。你就相当于是个数据库，网站就是Redis。这就是缓存穿透。
大家都喜欢看腾讯视频上的《水果传》，但是你的会员突然到期了，大家在你的网站上看不到腾讯视频的账号，纷纷打电话向你询问，这就是缓存击穿
你的各种会员突然同一时间都失效了，那这就是缓存雪崩了。
解决方法
（1）缓存穿透：
a.接口层增加校验，对传参进行个校验，比如说我们的id是从1开始的，那么id<=0的直接拦截；
b.缓存中取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时可以将key-value对写为key-null，这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
（2）缓存击穿：
最好的办法就是设置热点数据永不过期，拿到刚才的比方里，那就是你买腾讯一个永久会员
（3）缓存雪崩：
a. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
b. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。