1.Redis使用场景
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis 使用场景：
- 数据高并发的读写
- 海量数据的读写
- 对扩展性要求高的数据
2.Redis功能
数据缓存
分布式锁
- 分布式事务
- 数据持久化
- 消息队列
3.Redis和memecache的区别
- memcached所有的值均是简单的字符串。Redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
- Redis的速度比memcached快很多
- Redis可以持久化其数据
4.Redis为什么是单线程的
因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 cpu 又不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
关于 Redis 的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
而且单线程并不代表就慢，nginx 和 node.js 也都是高性能单线程的代表。
5.什么是缓存穿透？如何解决
缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决方案：最常见的则是采用布隆过滤器：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
6.Redis支持的数据类型
String、List、Hash、Set、Zset。
7.Redis支持的Java客户端
Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。
8.Jedis和Redisson区别
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持。
Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构。和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
9.如何保证缓存和数据库数据的一致性
合理设置缓存的过期时间。
新增、更改、删除数据库操作时同步更新 Redis，可以使用事物机制来保证数据的一致性。
10.Redis持久化方式
Redis 的持久化有两种方式，或者说两种策略：
- RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。
- AOF（Append Only File）：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。
11.Redis如何实现分布式锁
Redis分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。
Redis分布式锁缺陷：Redis分布式锁不能解决超时的问题。分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
12.Redis内存优化
尽可能使用散列表（hashes）。散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。
比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。
13.Redis淘汰策略
- volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
- volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选将要过期的数据淘汰。
- volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中任意选择数据淘汰。
- allkeys-lru：从数据集（server. db[i]. dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。
- allkeys-random：从数据集（server. db[i]. dict）中任意选择数据淘汰。
- no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。
14.Redis常见的性能问题有哪些？该如何解决？
- 主服务器写内存快照，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以主服务器最好不要写内存快照。
- Redis 主从复制的性能问题。为了主从复制的速度和连接的稳定性，主从库最好在同一个局域网内。
