什么是Redis

Redis是基于内存的数据库，它支持许多数据类型。比如像常见的String，Set，Hash，List，ZSet，Stream等。并且对于这些数据类型，Redis的操作都是原子性的，因此无需考虑并发竞争的问题。

另外，由于他是基于内存的数据，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列，分布式锁等场景。

初次之外Redis还支持事务、持久化、Lua脚本、多种集群方式、发布/订阅模式（消息传递），内存淘汰机制，过期删除策略等。

Redis和MemCached有什么区别

首先他们的共同点：

• 他们都是基于内存的数据库，读写操作非常快。

• 都有过期删除策略。

• 两者的性能非常高。

异同点：

• Redis是支持持久化的，他会将内存的数据保存到硬盘里，重启的时候，可以再次加载并使用。而MemCached不支持持久化，全部数据都在内存里，服务重启或挂掉以后，数据就丢失了。

• 另外Redis支持许多数据类型，如String,Hash,List,Set,Zset,Stream等，而MamCached只支持最简单的key-value的数据类型。

• Redis还支持集群模式，MemCached没有原生的集群模式，只能分片写入数据

• Redis支持发布订阅模式，Lua脚本，事务等等。

为什么Redis作为MySQL的缓存

主要是因为Redis有【高性能】和【高并发】两种特性。

什么是缓存穿透？怎么解决？

嗯，我想一下。 缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致请求完全绕过了缓存，并且无法将数据写到缓存当中，因此可能会导致服务器的压力增大，导致DB挂掉。

解决方法：可以在使用布隆过滤器，或者缓存空值来解决。

你能介绍一下布隆过滤器吗？

嗯！ 布隆过滤器原理上是使用hash和bitmap来解决的，主要用于检索一个数据是否存在于当前集合中。我们当初使用的是Redisson实现的布隆过滤器。底层原理是，初始好一个比较大的数组，里面只能放二进制的0和1。一开始都是0，当一个key来了以后，经过三次hash计算，找到数组的下标，然后将0改为1。这样三个位置就标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。但是，布隆过滤器可能会出现误判，我们可以设置一个误判率，大概不会超过5%。其实这个误判是必然存在的，要不就得增加数组的长度。5%以内的误判率一般的项目也能接受，不至于高并发下压倒数据库

什么是缓存击穿？怎么解决。

嗯，我想一下。 缓存击穿也叫热点Key问题，指的是对于设置了过期时间的key，在某个时间点过期以后，恰好有大量的key并发的请求过来。这些请求发现缓存过期，一般都会从DB中加载数据并缓存到Redis中。容易对数据库造成巨大的压力，同时可能会导致数据库和缓存不一致的情况。

解决方案：1.使用互斥锁： 当缓存失效时，不要去立马去load db，而是使用Redis的setnx设置一个互斥锁。要求拿到该互斥锁的线程进行缓存重建。其他没拿到的进程进行重试该方法，知道get到缓存。（分布式锁）

2.使用逻辑过期。在设置一些热点key的时候，设置一个过期字段一并加到缓存中，不设置过期时间。 当查询时，判断此key是否过期，如果过期，则开通另一个线程进行缓存重建，当前线程返回旧数据。

当然两个方案各有利弊，如果要数据的强一致性，则建议使用分布式锁的方案。

如果考虑高可用性，则建议使用逻辑过期方案。

什么是缓存雪崩？怎么解决？

嗯，缓存雪崩指的是，缓存中有大量key设置了相同的国旗时间，导致在同一时刻失效，导致大量请求转发到数据库，给数据库造成巨大压力。与缓存击穿的区别是：雪崩是很多key，而击穿是某一个key缓存。解决方案主要是，可以将缓存失效时间分散开。比如，可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机。这样，每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

Redis作为缓存，如何实现mysql的数据与Redis进行同步呢（双写一致性-1）

嗯，就说我做的这个项目，我们当时是把抢购优惠券的库存放到了缓存里，因此要要使用强一致性的方案。为了保证数据的强一致性，我们当时采用了Redisson的读写锁来保持数据的同步。首先，如果是单纯的进行读操作，是不会产生数据不一致的情况，只有读和写都存在时，才会出现数据不一致的情况，所以我们当时就用的读写锁。

在读缓存的时候加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥。当我们更新缓存的时候，加上排它锁，他是读读，读写都互斥。这样能保证在写数据的同时，是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。但是需要注意，读方法和写方法必须使用同一把锁。

那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

排它锁的底层使用了Redis的setnx，他可以让同一时刻只有一个线程抢占锁并操作锁的方法。

你听说过延时双删吗？为什么不用它呢？

嗯，延时双删指的是在写操作中，采用删除缓存后，操作数据库，过一段时间又删除缓存的方案。其中，这个延时的时间不太好确认，在延时的过程中，依旧可能会出现脏数据，并不能保证数据的强一致性。所以我们项目中没有采用。

redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢（双写一致性-2）

嗯，就拿我这个项目来说。当时我们有把热点课程信息写到缓存里的功能，虽然是热点数据，但是实时要求性没有那么高。所以我们采用了异步的方案来同步的数据。

我们使用的RabbitMQ做消息队列，数据库更新完数据之后，会通知缓存去删除。这样的方案达到最终一致性的效果。

没有最好的方案，只有最合适的方案