限流算法就3种：、1.计数器方法：
固定时间窗口，比如1min/1h，设置一个计数器统计单位时间内一个请求的访问量，超过计数器最大值，可以让请求放入等待队列 or 直接拒接访问，这种方法简单粗暴，但是易造成突刺现象。
2.漏斗算法：
可以理解成一个固定容量的漏桶，不管流量多还是少，我都按照常量固定速率流出水滴，如果流入水滴超出了桶的容量，就让水溢出。这种算法优点是稳定速率，缺点是无法面对突发流量。
3.令牌桶算法：
让每次请求调用需要先获取令牌，只有拿到令牌，才有机会继续执行，否则选择等待可用的令牌，或者直接拒绝。优点是系统发放令牌的速率是可变的，能够面对突发流量，缺点是有点复杂。
具体使用哪种算法，要根据具体业务场景，比如系统时候会有突发流量，调用方重要程度等，如果调用方不是很重要，为了顾全大局，直接放调用方稍后重试。
那具体这值该如何评估，说到现在我还是不知道限流到底要怎么设置，可以给我一点经验方法吗？
(我继续…)
对于核心服务限流的值可以通过以下方法来设置合理的值：
- 观察评估法：系统总该有QPS监控系统吧，看看流量环比最大值，最小值，平均值，这就是很好的参考，总不能我一拍脑袋设置一个250上去。
- 压力测试法：找QA，半夜业务低峰期，看看系统能承受的最大QPS。
同时，限流还有和重试、降级、熔断等作为组合方法一起使用。
2. 面试官：服务启动的时候服务基本信息被注册到注册中心，如果服务提供者挂了，注册中心如何知道服务不可用了呢？
3. 服务掉线分为主动下线和心跳检测，比如服务由于发版时，在重启之前先主动通知注册中心：我要重启了，有流量进来先不要分给我，让别的机器服务，等我重启成功后在放流量进来，或者是在管理后台手动直接摘掉机器，这个是主动下线。
心跳检测是处理服务非正常下线（如断电断网）的情况，这个时候如果注册中心不知道该服务已经掉线，一旦被其调用就会带来问题。为了避免出现这样的情况，注册中心增加一个心跳检测功能，它会对服务提供者（Provider）进行心跳检测，比如每隔 30s 发送一个心跳，如果三次心跳结果都没有返回值，就认为该服务已下线，赶紧更新 Consumer 的服务列表，告诉 Consumer 调用别的机器。
负载均衡算法？
轮询算法 加权轮询算法： 随机算法：加权随机算法：最小连接数算法 Hash 算法：一致性Hash：
那你刚刚说的Redis数据结构都有哪几种，如何选择使用哪种？
问题分析： 常用的5种，重点学会这5种数据结构的使用足够了。
我：在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，磁盘IO及网络开销是直接请求内存IO千百上千倍，做个简单计算，如果我们需要某个数据，该数据从数据库磁盘读出来需要0.0045S，经过网络请求传输需要0.0005S，那么每个请求完成最少需要0.005S，该数据服务器每秒最多只能响应200个请求，而如果该数据存于本机内存里，读出来只需要100us，那么每秒能够响应10000个请求。通过将数据存储到离CPU更近的未位置，减少数据传输时间，提高处理效率，这就是缓存的意义。
比较常用的有5种
- 字符串 String： 字符串是 Redis 中最为基础的数据存储类型，数据结构简单，可存储文本，Json，图片数据等任何二进制文件。如姓名，订单号等，对于一些特殊的数据结构，比如List、Set等，建议采用相应的下面介绍的List和Set数据结构进行存储，这样不仅可以节省存储空间还可以提高操作效率。
- 列表 List： 类似 Java 中的 List ，按照插入顺序排序的字符串链表，在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。
- 集合 Set： 类似 Java 中的set，但它是一个无序集合，用于存储无序(存入和取出的顺序不一定相同)元素，值不能重复。可以使用Redis的Set数据类型跟踪一些唯一性数据，比如访问系统的唯一IP地址，唯一用户ID等信息，再比如在微博应用中，每个人的好友存在一个集合（set）中，这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可。
- 有序集合 Sorted Set： 类似 Java 中的 TreeSet，支持从小到大排序的 set，适用于排行榜结构的数据存储。
- Hash： 类型相当于Java中的HashMap，所以该类型非常适合于存储值对象的信息，比如用户基本信息对象含有昵称、性别和Age等属性，可以使用Hash来存储User对象，Key可以为用户的唯一ID属性。
除此之外，新版本的Redis还提供了位图，地理坐标，流几种结构。
1.简单动态字符串结构，Redis字符串的实现方式
简单动态字符串（simple dynamic string）简称SDS。Redis使用C语言编写，但是传统的C字符串使用长度为 N+1 的字符串数组来表示长度为N的字符串，所以为了获取一个长度为C字符串的长度，必须遍历整个字符串。和C字符串不同，动态字符串的数据结构中，有专门用于保存字符串长度的变量，我们可以通过获取len属性的值，直接知道字符串长度，从一定程度上提高了读取效率。
Redis源码中，动态字符串的定义：
/*
* 保存字符串对象的结构
*/
struct sdshdr {
// buf 中已占用空间的长度
int len;
// buf 中剩余可用空间的长度
int free;
// 数据空间
char buf[];
};
- len 变量，用于记录buf 中已经使用的空间长度。
- free 变量，用于记录buf 中还空余的空间，初次分配空间，一般没有空余，在对字符串修改的时候，会有剩余空间出现，这样做是为了杜绝C语言中缓冲区溢出的可能性，当我们需要对一个SDS进行修改的时候，Redis 会在执行拼接操作之前，预先检查给定SDS空间是否足够，如果不够，会先拓展SDS的空间，然后再执行拼接操作。
- buf 字符数组，用于记录我们的字符串（记录Redis）。
2.链表数据结构，List 底层结构
链表还是常规的普通双端链表，可以支持反向查找和遍历，更方便操作，通过增删节点来灵活地调整链表的长度，双端链表在Redis内部也是被多次使用：
事务模块使用双端链表依序保存输入的命令。
服务器模块使用双端链表来保存多个客户端。
订阅/发送模块使用双端链表来保存订阅模式的多个客户端。
事件模块使用双端链表来保存时间事件（time event）。
3.跳跃表，sorted set底层结构
Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，（如果你还不了解红黑树，需要先额外补补功课），HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score，使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
那为什么Redis的作者使用 SkipList 结构而不是红黑树？
红黑树：红黑树的查找效率很高，但是在进行重新平衡时，会涉及到大量节点的变化，因此实现和操作起来都比较复杂。
跳跃表：通过简单的多层索引结构，实现简单，且能达到近似于红黑树的查找效率，插入节点（多层插入）不需要像红黑树那样有额外操作。而且跳跃表还能实现范围查找及输出，而红黑树只支持单个元素查找，对于范围查找效率低。
关于缓存的一些算法
（偷偷告诉你，这几个关于Reids的算法很大概率也会被问到，需要多少知道几种）
常用缓存数据淘汰策略
缓存是非常宝贵的资源，不能把所有数据都放入缓存，只能把最重要的或者要求查询速度最快的数据缓存起来，比如微博热门话题排行榜功能，通常使用缓存查询，而不是数据库。
- FIFO（First In First Out）： 先进先出算法，即先放入缓存的先被移除。
- LRU（Least Recently Used）： 最近最少使用算法，使用时间距离现在最久的那个被移除。
- LFU（Least Frequently Used）： 最不常用算法，一定时间段内使用次数（频率）最少的那个被移除。
缓存数据更新策略
- 定时任务从数据库直接更新缓存：适用于对时间不敏感的数据。
- 查询时写缓存，即查询优先查询缓存，若缓存未命中，查询数据库，将返回结果写入缓存，数据更新时先 delete缓存，再更新缓存。
- MQ 消息异步更新缓存，后文中会针对MQ的应用做单独讲解。
RDB（Redis DataBase）详解：
RDB 是 Redis 默认的持久化方案。在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个 dump.rdb 文件。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。
Redis 提供了 SAVE 和 BGSAVE 两个命令来生成 RDB 文件，区别是前者是阻塞的，后者是后台 fork 子进程进行，不会阻塞主进程处理命令请求。载入 RDB 文件不需要手工运行，而是 server 端自动进行，只要启动时检测到 RDB 文件存在 server 端便会载入 RDB 文件重建数据集。当然上面简介中已经提到，如果同时存在 AOF 的话会优先使用 AOF 重建数据集，因为其保存的数据更完整。
你在项目中有没有遇到 Redis 热点数据问题，一般都是什么原因引起的？
问题分析：上次听群里大佬面试阿里 p7 就被问到这个问题，难度指数五颗星，对我等小白着实是加分项。
我：
关于热点数据问题我有话要说，这个问题我早在刚刚学习使用 Redis 时就从已经意识到了，所以在使用时会刻意避免，坚决不会给自己挖坑，热点数据最大的问题会造成 Reids 集群负载不均衡（也就是数据倾斜）导致的故障，这些问题对于 Redis 集群都是致命打击。
先说说造成 Reids 集群负载不均衡故障的主要原因：
1. 高访问量的 Key，也就是热 key，根据过去的维护经验一个 key 访问的 QPS 超过 1000 就要高度关注了，比如热门商品，热门话题等。
2. 大 Value，有些 key 访问 QPS 虽然不高，但是由于 value 很大，造成网卡负载较大，网卡流量被打满，单台机器可能出现千兆 / 秒，IO 故障。
3. 热点 Key + 大 Value 同时存在，服务器杀手。
那么热点 key 或大 Value 会造成哪些故障呢：
1. 数据倾斜问题：大 Value 会导致集群不同节点数据分布不均匀，造成数据倾斜问题，大量读写比例非常高的请求都会落到同一个 redis server 上，该 redis 的负载就会严重升高，容易打挂。
2. QPS 倾斜：分片上的 QPS 不均。
3. 大 Value 会导致 Redis 服务器缓冲区不足，造成 get 超时。
4. 由于 Value 过大，导致机房网卡流量不足。
5. Redis 缓存失效导致数据库层被击穿的连锁反应。
真实项目中，那热点数据问题你是如何准确定位的呢？
我：
这个问题的解决办法比较宽泛，要具体看不同业务场景，比如公司组织促销活动，那参加促销的商品肯定是有办法提前统计的，这种场景就可以通过预估法。对于突发事件，不确定因素，Redis 会自己监控热点数据。大概归纳下：
1. 提前获知法：
根据业务，人肉统计 or 系统统计可能会成为热点的数据，如，促销活动商品，热门话题，节假日话题，纪念日活动等。
2.Redis 客户端收集法：
调用端通过计数的方式统计 key 的请求次数，但是无法预知 key 的个数，代码侵入性强。
3.Redis 集群代理层统计：
像 Twemproxy，codis 这些基于代理的 Redis 分布式架构，统一的入口，可以在 Proxy 层做收集上报，但是缺点很明显，并非所有的 Redis 集群架构都有 proxy。
4.Redis 服务端收集：
监控 Redis 单个分片的 QPS，发现 QPS 倾斜到一定程度的节点进行 monitor，获取热点 key， Redis 提供了 monitor 命令，可以统计出一段时间内的某 Redis 节点上的所有命令，分析热点 key，在高并发条件下，会存在内存暴涨和 Redis 性能的隐患，所以此种方法适合在短时间内使用；同样只能统计一个 Redis 节点的热点 key，对于集群需要汇总统计，业务角度讲稍微麻烦一点。
以上为说的这 4 个方法都是现在业界比较常用的，方法，我通过学习 Redis 源码还有一个新的想法。第 5 种：修改 Redis 源码。
5. 修改 Redis 源代码：(从读源码中想到的思路)
我发现 Redis4.0 为我们带来了许多新特性，其中便包括基于 LFU 的热点 key 发现机制，有了这个新特性，我们就可以在此基础上实现热点 key 的统计，这个只是我的个人思路。
面试官心理：小伙子还挺有想法，思路挺开阔，还打起了修改源码的注意，我都没这个野心。团队里就需要这样的人。
（发现问题，分析问题，解决问题，不等面试官发问，直接讲述如何解决热点数据问题，这才是核心内容）
如何解决热点数据问题
我：
关于如何治理热点数据问题，解决这个问题主要从两个方面考虑，第一是数据分片，让压力均摊到集群的多个分片上，防止单个机器打挂，第二是迁移隔离。
概括总结：
1.key 拆分：
如果当前 key 的类型是一个二级数据结构，例如哈希类型。如果该哈希元素个数较多，可以考虑将当前 hash 进行拆分，这样该热点 key 可以拆分为若干个新的 key 分布到不同 Redis 节点上，从而减轻压力
2. 迁移热点 key：
以 Redis Cluster 为例，可以将热点 key 所在的 slot 单独迁移到一个新的 Redis 节点上，这样这个热点 key 即使 QPS 很高，也不会影响到整个集群的其他业务，还可以定制化开发，热点 key 自动迁移到独立节点上，这种方案也较多副本。
3. 热点 key 限流：
对于读命令我们可以通过迁移热点 key 然后添加从节点来解决，对于写命令我们可以通过单独针对这个热点 key 来限流。
4. 增加本地缓存：
对于数据一致性不是那么高的业务，可以将热点 key 缓存到业务机器的本地缓存中，因为是业务端的本地内存中，省去了一次远程的 IO 调用。但是当数据更新时，可能会造成业务和 Redis 数据不一致。
