Redis知识点
1.reids到底是单线程还是多线程
1.redis 在6.0之前的单线程是指网络请求I/O和键值对的读写（命令）是由一个单线程完成的，而其他的持久化 ，集群数据等在6.0之前其实也是有额外的线程来完成的 2.redis在6.0之后引入的多线程是指其网络I/O使用了多线程，而其命令的操作还是由单线程来完成的，所以redis的并发是安全的
2.redis单线程为什么还这么快
1.redis的命令是基于内存操作的，一条命令在内存操作时间是几十纳秒 2.命令运行时单线程的，没有线程切换的开销 3.基于I/O多路复用机制来提升redis的I/O利用率 4.高效的存储结构：全局hash表（一维的数组+二维的链表来组成，redis会根根据set的key值，进行hash运算得到一个常量值，最后会落到一维数组的某个值，然后将key-value按照链表存储到这个区域）以及多种高效的数据结构，比如：跳表，压缩列表，链表等
3.redis底层是如何使用跳表来存储数据的
将有序链表改造为类似于"折半查找"算法，可以快速的进行增，删，改，查
4.redis的key过期了，为什么内存没有释放
1.比如 set name mary ex 10 设置name值10秒过期，如果直接修改set name jack，这个时候就会是变成这个值永不过期，修改值时需要注意当前key是否存在过期时间 2.redis对于过期key有两种处理策略，一种是惰性删除，一种是定时删除 惰性删除：当读/写一个已经过期的key时，redis会触发惰性删除，会去判断这个key是否已经过期，如果已经过期，就会删除这个key 定时删除：由于惰性删除无法保证过期key及时删除，redis会定期（默认100ms）检测一次，淘汰一批过期的key，这里的一批只是部分key，所以有可能出现key过期了，但是内存并没有释放掉
5.key没设置过期时间为什么被redis主动删除了
假如说我们部署redis服务器的内存是8个g，超过4个g的时候，设置redis内存超过maxmemory限定时，触发了主动清理策略 主动清理策略在redis4.0之前只有6种，4.0之后，又加了两种，一共是8种 a.针对设置了过期时间的key做处理 { 1. wolatile-ttl：在删选时会根据过期时间的key，进行先后删除，越早过期越先被删除 2.volatile-random：就像他的名字一样，在被设置了过期时间的key中，随机进行删除 3. volatile-lru（ Least Recently Used 最近最少算法）：在设置了过期时间的key中会使用LRU算法将“最近最少”使用的数据删掉，redis对key进行采样后，在采样结果中进行数据清理 4.volatile-lfu（Least Frequently Used - 最不常使用算法）：通过key的访问频率，访问时间来淘汰数据 } b.针对所有的key做处理{ 5.allkeys-random：从所有的key中随机选择并且进行删除 6.allkeys-lru： 在所有的key中会使用LRU算法将“最近最少”使用的数据删掉，redis对key进行采样后，在采样结果中进行数据清理 7.allkeys-lfu: 在所有的key中，通过key的访问频率，访问时间来淘汰数据 } c.不处理{ 8. noeviction：不会删除任何的数据，拒绝所有写入操作，并返回客户端错误信息，此时redis只响应读操作 }
6.LRU和LFU的区别
LRU:(Least Recently Used 最近最少使用)：淘汰很久没有被访问过的数据，根据最后一次访问时间来进行判断 LFU（Least Frequently Used 最不经常使用）：淘汰一批最近使用次数最低的数据，以次数作为参考，如果使用大量热点数据，可以考虑使用LFU，比如A五分钟前访问了500次，现在没有访问，B现在访问了1次，如果使用LRU算法，就会把A淘汰掉，不符合实际需求，所有推荐使用LFU
7.删除key的命令会阻塞redis吗
1.删除单个的字符类型的key，时间复杂度为O(1) 2.删除单个列表，集合，有序集合，哈希表类型的key，如果这个key对应很多值的话，需要在redis进行遍历才能删除，时间复杂度为O(N),N为数据结构内部的元素数量 3.如果一个单字符类型，很大，例如几百M的话，也会很占用内存，也会阻塞redis
8.Redis集群数据Hash分片算法
redis clasuster （集群）将刷剧划分为16384个slots（槽位），槽位的信息存储在每个集群节点中
挡redis cluster的客户端连接集群是，他会得到一份集群的槽位配置信息，并将其保存在客户端本地，当客户端发送来请求的查找某个key，可以根据槽位定位算法找到目标节点
槽位定位算法：
cluster 会对key使用crc16的算法得到一个整数值，然后对这个整数值进行16383取模来找到具体的槽位
9.redis执行命令竟然有死循环阻塞BUG
使用randomkey来随机取出一个key值，有可能导致redis死循环阻塞
当redis去取出key的时候，如果这个key过期会再次去查到一个key，如果这个时候redis存在大量过期key的话，就会一直去查找
主要发生在主从下，去从服务器查找数据，因为如果这个key过期，需要主服务器生成一条删除命令同步到从服务器，从服务器才能删除这个key，这个时候就会导致，redis一直重复去数据，死循环
这个bug在5.0以后redis进行修改，在查找数据的时候，默认如果在一定的次数内（好像是100次），如果找不到数据，就会退出循环
10.redis主从切换导致了缓存雪崩场景
导致这种原因的情况主要是服务器之间的时间不一致：
假设主服务器时间为12点，从服务器时间为1点，这个时候如果主服务器发生宕机，从服务器升为主服务器，就会清理掉这些本身不属于过期的key，导致大量key过期，发生雪崩
所以保证主从之间的时间一致性，避免这种问题发生
11.redis主节点宕机导致数据全部丢失场景
使用主从+哨兵模式进行部署
为了提升性能，master没有开启持久化功能
进程使用supervisor进行监控，配置redis宕机，自动重启
此时如果redsi宕机，会出现以下几种情况：
master宕机，哨兵还未进行主从切换，进程被supervisor拉起了
但是master没有做持久化，重新拉起后，是一个空实例
这个时候slave为了保证与master同步会清空实例的数据，slave也成了一个空实例
主从的数据全部丢失了
这种情况下，保证数据的同步，如果配置了哨兵这些配置，尽量不需要使用supervisor这些工具
12.redis线上数据如何进行备份
可以写crontab定时任务，每个13.时间定时保存rdb或者aof文件到另一台机器当中
13.redis主从复制风暴是怎么回事
当一台主节点下方有多个从节点时，从节点每次重启会发送命令到主节点，主节点会把内存生成rdb文件发送到各个从节点，如果从节点过多，redis主节点压力就会非常的大，这就是所谓的主从复制风暴
可以采用“薪火相传”模式，可以从节点下方挂从节点，不要所有的从节点都挂到一台主节点下方
14.redis集群网络抖动导致频繁切换主从怎么处理
集群中的每个主从配置之间是可以相互通讯的，当一个主从因为网络原因长时间得不到回复的话，其他主从节点会认为这个节点挂了，从而这个主从会从新选取新的主节点，导致了频繁的切换主从
解决这个问题可以使用redis集群的 cluster-node-timeout 配置，当某个节点持续超时超过timeout时间，才可以认为该节点发生了故障进行主从切换
15. redis集群支持批量操作命令吗
如果直接操作mset，mget这样的原生批量操作命令，redis集群只支持所有的key在同一slot（插槽）上的情况，如果一定要批量操作可以在key前面加{xxx}，这样数据会根据参数分片算法计算括号内的值，这样才可以确保可以可以落到不同的slot当中 mset {user}:1：name jack {user}:1:age 18
16.lua脚本可以在集群当中运行吗
lua脚本在集群当中运行，脚本里面操作redis的所有key必须在同一节点上，这种的话我们可以给lua脚本里面的key值前面都加上hash tag 也就是{xxx}，这样就可以保证脚本内的key都在同一个节点上
