redis相关面试题
redis支持哪几种数据形式？
String,hash,set,zset,list
redis主要消费什么物理资源？
内存，key-value的形式， redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。
redis有哪几种策略模式
lru 淘汰掉使用最少的key，保证新数据的插入
random 随机淘汰掉key，保证新数据的插入
ttl 回收过期集合的健，并且回收存活时间较短的健，保证新数据插入
一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
512M
redis 如何做内存优化？
尽量使用hashes 散列表进行存储，如一个用户的相关信息不需要给每个设置单独的key，把相关信息放到一张hashes中
redis 缓存穿透？缓存雪崩？如何避免
缓存穿透：短时间内请求key不存在与redis中，直接去请求db造成数据库的压力比较大。
避免：对缓存中请求状态为空的时候也进行缓存，数据insert的时候去更新redis
缓存雪崩：当缓存集中在同一个时间段重启，或者很多key在同一个时间内失效会给系统造成很大的压力
避免：做二级缓存(A1为原始缓存、A2为拷贝缓存。A1失效的时候可以访问A2，A1设置为短期、A2设置为长期)、对key设置不同的失效时间，让失效时间均匀分布、在缓存失效的时候控制去访问db的线程数量
1.redis集群模式
redis单机版，出现单机故障后，导致redis无法使用，如果程序使用redis，间接导致程序出错。
redis的集群模式:
主从复制模式 一主多从模式。一个主节点，多个从节点，那么主节点可以负责:读操作，写操作。 从节点只能负责读操作，不能负责写操作。 这样就可以把读的压力从主节点分摊到从节点，以减少主节点的压力。当主节点执行完写命令，会把数据同步到从节点。
哨兵模式 由于主从模式，主节点单机后，从节点不会自动上位。 增加一个哨兵服务，该哨兵时刻监控master，如果master挂了，哨兵会在从节点中选举一位为主节点【哨兵投票机制】
集群化模式 不管上面的主从还是哨兵模式，都无法解决单节点写操作的问题。如果这时写操作的并发比较高。这是可以实验集群化模式【去中心化模式】
相关文档：https://blog.csdn.net/Ysuhang/article/details/126115275
分布式锁相关特性
互斥性：任意时刻，只能有一个客户端持有锁
锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止死锁
可重入性：一个线程获取了锁之后，可以再次对其请求加锁
高可用、高性能：加锁和解锁开销要尽可能低，同时保证高可用
安全性：锁只能被持有该锁的服务(或应用)释放。
容错性：在持有锁的服务崩溃时，锁仍能得到释放，避免死锁。
redis 事项分布式锁
Redis实现分布式锁
再回到上述获取库存的实例，使用Redis实现并发访问安全。
1）基本方案：Redis提供了setXX指令来实现分布式锁
SETNX
格式: setnx key value
将key 的值设为value ，当且仅当key不存在。
若给定的 key已经存在，则SETNX不做任何动作。
设置分布式锁后，能保证并发安全，但上述代码还存在问题，如果执行过程中出现异常，程序就直接抛出异常退出，导致锁没有释放造成最终死锁的问题。（即使将锁放在finally中释放，但是假如是执行到中途系统宕机，锁还是没有被成功的释放掉，依然会出现死锁现象）
2）方案改进：可以给锁设置一个超时时间，到时自动释放锁（锁的过期时间大于业务执行时间）
上述两行代码中，由于加锁和设置锁过期时间不是原子的，可能加锁完就宕机了，那死锁依然存在，所以需要保证两指令执行的原子性
连起来一起写可以原子执行。
3）改进三：再看看是否还有问题。假设有多个线程，锁的过期时间10s,线程1上锁后执行业务逻辑的时长超过十秒，锁到期释放锁，线程2就可以获得锁执行，此时线程1执行完删除锁,删除的就是线程2持有的锁，线程3又可以获取锁，线程2执行完删除锁，删除的是线程3的锁，如此往后，这样就会出问题。
解决办法就是让线程只能删除自己的锁，即给每个线程上的锁添加唯一标识（这里UUID实现，基本不会出现重复），删除锁时判断这个标识：
但上述红框中由于判定和释放锁不是原子的，极端情况下，可能判定可以释放锁，在执行删除锁操作前刚好时间到了，其他线程获取锁执行，前者线程删除锁删除的依然是别的线程的锁，所以要让删除锁具有原子性，可以利用redis事务或lua脚本实现原子操作判断+删除
java
//redis事务或lua脚本（lua脚本的执行是原子的）,如下
@RequestMapping(" /deduct_stock")
public String deductStock() {
String REDIS_LOCK = "good_lock";
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock"
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 为key加一个过期时间
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS);
// 加锁失败
if(!flag){
return "抢锁失败！";
}
System.out.println( value+ " 抢锁成功");
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
// 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8002");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8002";
} else {
System.out.println("购买商品失败，服务端口为8002");
}
return "购买商品失败，服务端口为8002";
}finally {
// 谁加的锁，谁才能删除
// 也可以使用redis事务
// https://redis.io/commands/set
// 使用Lua脚本，进行锁的删除
Jedis jedis = null;
try{
jedis = RedisUtils.getJedis();
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +
"then " +
"return redis.call('del',KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));
if("1".equals(eval.toString())){
System.out.println("-----del redis lock ok....");
}else{
System.out.println("-----del redis lock error ....");
}
}catch (Exception e){
}finally {
if(null != jedis){
jedis.close();
}
}
// redis事务
// while(true){
// template.watch(REDIS_LOCK);
// if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equalsIgnoreCase(value)){
// template.setEnableTransactionSupport(true);
// template.multi();
// template.delete(REDIS_LOCK);
// List<Object> list = template.exec();
// if(list == null){
// continue;
// }
// }
// template.unwatch();
// break;
// }
}
}
}4）当然，也有不错的框架解决该问题，如Redission，Redisson是redis官网推荐实现分布式锁的一个第三方类库，通过开启另一个服务，后台进程定时检查持有锁的线程是否继续持有锁了，是将锁的生命周期重置到指定时间，即防止线程释放锁之前过期，所以将锁声明周期通过重置延长）
如下，先引入依赖，并在在主启动类中加入如下配置：
1、setnx 线程还没有释放锁、系统就挂了 造成死锁
2、setnx、setex 在加锁的同时给锁设置自动释放时间，但是、不是原子操作存在setnx后系统挂掉 也会造成死锁
3、set key value nx ex (ex是秒 px是毫秒) 进行原子操作 问题：现在系统都是分布式不同的线程线程1加锁后业务没有执行完，锁就自动释放了 线程2加锁 线程1业务执行完成删除锁 删除的就是 线程2的
4、加入uuid判断给每个线程一个唯一值需要保证其原子性 可以通过用lua脚本去进行实现
5、第三方组件实现redission watch dog 看门狗 加锁后 定时去查询锁（续命周期就是设置的超时时间的三分之一），如果线程还持有锁，就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redis就是使用Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。当业务执行完，释放锁后，再关闭守护线程，
1)setnx:redis提供的分布式锁
存在问题：线程还没释放锁系统宕机了，造成死锁
2）setnx +setex：给锁设置过期时间，到期自动删除。
存在问题：因为加锁和过期时间设置非原子，存在设置超时时间失败情况，导致死锁
3）set(key,value,nx,px):将setnx+setex变成原子操作
存在问题：加锁和释放锁不是同一个线程的问题。假如线程1业务还没执行完，锁过期释放，线程2获取锁执行，线程1执行完业务删除锁删除的就是线程2的，然后其他线程又可获取锁执行，线程2执行完释放锁删除的是别人的，如此往复，导致并发安全问题。
4).方法1：在value中存入uuid(线程唯一标识)，删除锁时判断该标识，同时删除锁需保证原子性，否则还是有删除别人锁问题，可通过lua或者redis事务释放锁
方法2：利用redis提供的第三方类库，Redisson也可解决任务超时，锁自动释放问题。其通过开启另一个服务，后台进程定时检查持有锁的线程是否继续持有锁了，是将锁的生命周期重置到指定时间，即防止线程释放锁之前过期，所以将锁声明周期通过重置延长。
Redission也可解决不可重入问题（AQS,计数）
问题：但上述方案能保证单机系统下的并发访问安全，实际为了保证redis高可用，redis一般会集群部署。单机解决方案会出现锁丢失问题。如线程set值后成功获取锁但主节点还没来得及同步就宕机了，从节点选举成为主节点，没有锁信息，此时其他线程就可以加锁成功，导致并发问题。
5）redis集群解决方案,使用redlock解决:
顺序向5个节点请求加锁（5个节点相互独立，没任何关系）
根据超时时间来判断是否要跳过该节点
如果大于等于3节点加锁成功，并且使用时间小于锁有效期，则加锁成功，否则获取锁失败，解锁
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