简单介绍一个redis？
redis是内存中的数据结构存储系统，一个key-value类型的非关系型数据库，可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型，比较容易解决各种问题，因此redis可以用来作为注册中心，数据库、缓存和消息中间件。Redis的Value支持5种数据类型，string、hash、list、set、zset（sorted set）;
String类型： 一个key对应一个value
Hash类型： 它的key是string类型，value又是一个map（key-value），适合存储对象。
List类型： 按照插入顺序的字符串链表（双向链表），主要命令是LPUSH和RPUSH，能够支持反向查找和遍历
Set类型： 用哈希表类型的字符串序列，没有顺序，集合成员是唯一的，没有重复数据，底层主要是由一个value永远为null的hashmap来实现的。
zset类型： 和set类型基本一致，不过它会给每个元素关联一个double类型的分数（score），这样就可以为成员排序，并且插入是有序的。
你还用过其他的缓存吗？这些缓存有什么区别？都在什么场景下去用？
对于缓存了解过redis和memcache
Memcache和redis的区别：
数据支持的类型：redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还支持list、set、zset、hash等数据结构的存储；memcache只支持简单的k/v类型的数据，key和value都是string类型
可靠性：memcache不支持数据持久化，断电或重启后数据消失，但其稳定性是有保证的；redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价
性能上：对于存储大数据，memcache的性能要高于redis
应用场景：
Memcache：适合多读少写，大数据量的情况（一些官网的文章信息等）
Redis：适用于对读写效率要求高、数据处理业务复杂、安全性要求较高的系统
案例： 分布式系统，存在session之间的共享问题，因此在做单点登录的时候，我们利用redis来模拟了session的共享，来存储用户的信息，实现不同系统的session共享；
对redis的持久化了解不？
redis的持久化方式有两种：
RDB（半持久化方式）： 按照配置不定期的通过异步的方式、快照的形式直接把内存中的数据持久化到磁盘的一个dump.rdb文件（二进制的临时文件）中，redis默认的持久化方式，它在配置文件（redis.conf）中。
优点：只包含一个文件，将一个单独的文件转移到其他存储媒介上，对于文件备份、灾难恢复而言，比较实用。
缺点：系统一旦在持久化策略之前出现宕机现象，此前没有来得及持久化的数据将会产生丢失
RDB持久化配置：
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开6379.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。
save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。
save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。
AOF（全持久化的方式）： 把每一次数据变化都通过write()函数将你所执行的命令追加到一个appendonly.aof文件里面，Redis默认是不支持这种全持久化方式的，需要在配置文件（redis.conf）中将appendonly no改成appendonly yes
优点：数据安全性高，对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机问题，也不会破坏日志文件中已经存在的内容；
缺点：对于数量相同的数据集来说，aof文件通常要比rdb文件大，因此rdb在恢复大数据集时的速度大于AOF；
AOF持久化配置:
在Redis的配置文件中存在三种同步方式，它们分别是：
appendfsync always #每次有数据修改发生时都会都调用fsync刷新到aof文件，非常慢，但是安全；
appendfsync everysec #每秒钟都调用fsync刷新到aof文件中，很快，但是可能丢失一秒内的数据，推荐使用，兼顾了速度和安全；
appendfsync no #不会自动同步到磁盘上，需要依靠OS（操作系统）进行刷新，效率快，但是安全性就比较差；
二种持久化方式区别：
AOF在运行效率上往往慢于RDB，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效；
如果缓存数据安全性要求比较高的话，用aof这种持久化方式（比如项目中的购物车）；
如果对于大数据集要求效率高的话，就可以使用默认的。而且这两种持久化方式可以同时使用。
做过redis的集群吗？你们做集群的时候搭建了几台，都是怎么搭建的？
Redis的数据是存放在内存中的，不适合存储大数据，大数据存储一般公司常用hadoop中的Hbase或者MogoDB。redis主要用来处理高并发的，用我们的项目来说，电商项目如果并发大的话，一台单独的redis是不能足够支持我们的并发，这就需要我们扩展多台设备协同合作，即用到集群。
Redis搭建集群的方式有多种，例如：客户端分片、Twemproxy、Codis等，但是redis3.0之后就支持redis-cluster集群，这种方式采用的是无中心结构，每个节点保存数据和整个集群的状态，每个节点都和其他所有节点连接。如果使用的话就用redis-cluster集群。集群这块是公司运维搭建的，具体怎么搭建不是太了解。
我们项目中redis集群主要搭建了6台，3主（为了保证redis的投票机制）3从（高可用），每个主服务器都有一个从服务器，作为备份机。所有的节点都通过PING-PONG机制彼此互相连接；客户端与redis集群连接，只需要连接集群中的任何一个节点即可；Redis-cluster中内置了16384个哈希槽，Redis-cluster把所有的物理节点映射到【0-16383】slot上，负责维护。
redis有事务吗？
Redis是有事务的，redis中的事务是一组命令的集合，这组命令要么都执行，要不都不执行，保证一个事务中的命令依次执行而不被其他命令插入。redis的事务是不支持回滚操作的。redis事务的实现，需要用到MULTI（事务的开始）和EXEC（事务的结束）命令 ;
缓存穿透
缓存查询一般都是通过key去查找value，如果不存在对应的value，就要去数据库中查找。如果这个key对应的value在数据库中也不存在，并且对该key并发请求很大，就会对数据库产生很大的压力，这就叫缓存穿透
解决方案：
1.对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。
2.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。
3.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。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，这样在失效的瞬间对数据库的访问压力就比较大，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。 这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
解决方案：
1.在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。 2.可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存 3.不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀 4.做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。
redis的安全机制（你们公司redis的安全这方面怎么考虑的？）
漏洞介绍：redis默认情况下，会绑定在bind 0.0.0.0:6379，这样就会将redis的服务暴露到公网上，如果在没有开启认证的情况下，可以导致任意用户在访问目标服务器的情况下，未授权就可访问redis以及读取redis的数据，攻击者就可以在未授权访问redis的情况下可以利用redis的相关方法，成功在redis服务器上写入公钥，进而可以直接使用私钥进行直接登录目标主机；
解决方案：
- 禁止一些高危命令。修改redis.conf文件，用来禁止远程修改DB文件地址，比如 rename-command FLUSHALL "" 、rename-command CONFIG"" 、rename-command EVAL “”等；
- 以低权限运行redis服务。为redis服务创建单独的用户和根目录，并且配置禁止登录；
- 为redis添加密码验证。修改redis.conf文件，添加requirepass mypassword；
- 禁止外网访问redis。修改redis.conf文件，添加或修改 bind 127.0.0.1，使得redis服务只在当前主机使用；
- 做log监控，及时发现攻击；
- redis的哨兵机制（redis2.6以后出现的）
哨兵机制：
监控：监控主数据库和从数据库是否正常运行；
提醒：当被监控的某个redis出现问题的时候，哨兵可以通过API向管理员或者其他应用程序发送通知；
自动故障迁移：主数据库出现故障时，可以自动将从数据库转化为主数据库，实现自动切换；
具体的配置步骤参考的网上的文档。要注意的是，如果master主服务器设置了密码，记得在哨兵的配置文件（sentinel.conf）里面配置访问密码
redis中对于生存时间的应用
Redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会自动删除；
应用场景：
- 设置限制的优惠活动的信息；
- 一些及时需要更新的数据，积分排行榜；
- 手机验证码的时间；
- 限制网站访客访问频率；
（数据库和redis的数据如何保持一致）双删策略
https://blog.csdn.net/bntX2jSQfEHy7/article/details/80416687?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase
redis本人被问到的较少，所以只是写了简单的一些面试题
