通过面试多家大型互联网企业，总结了如下的高频面试题目：
1、redis 过期键的删除策略？
（1）定时删除:在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
通过淘汰策略也能保证Redis中缓存的都是热点数据。
3、Redis分布式锁的实现
Redis的分布式缓存特性使其成为了分布式锁的一种基础实现。通过Redis中是否存在某个锁ID，则可以判断是否上锁。为了保证判断锁是否存在的原子性，保证只有一个线程获取同一把锁，Redis有SETNX（即SET if Note Exists）和GETSET（先写新值，返回旧值，原子性操作，可以用于分辨是不是首次操作）操作。
（1）关于setnx：
将key的值设为value，当且仅当key不存在，返回值为1。
若给定的key已经存在，则setnx不做任何动作，返回值为0。
（2）关于set：一般操作
- ex seconds - seconds：设置失效时长，单位秒
- px - milliseconds：设置失效时长，单位毫秒
- nx - key不存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)
- xx - key存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)
为了防止主机宕机或网络断开之后的死锁，Redis没有ZK那种天然的实现方式，只能依赖设置超时时间来规避。所以如果使用setnx来实现分布式锁，则实现步骤如下：
- 先拿
setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。 - 如果在
setnx之后，执行expire之前进程意外crash或重启维护, 那么就需要把setnx和expire合成一条指令来用。
Redis的setnx命令是当key不存在时设置key，但setnx不能同时完成expire设置失效时长，不能保证setnx和expire的原子性。我们可以使用set命令完成setnx和expire的操作，并且这种操作是原子操作。举个例子如下：
案例：设置name=p7+，失效时长100s，不存在时设置
1.1.1.1:6379> set name p7+ ex 100 nx
OK
1.1.1.1:6379> get name
"p7+"
1.1.1.1:6379> ttl name
(integer) 94
从上面可以看出，多个命令放在同一个redis连接中并且redis是单线程的，因此上面的操作可以看成setnx和expire的结合体，是原子性的。
4、Redis的Reactor模式
Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。
因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。
5、redis支持事务回滚吗？
“不支持回滚动作，redis是支持简单事务模式，只能discard，不能rollback”
Redis在执行事务命令的时候，在命令入队的时候， Redis 就会检测事务的命令是否正确，如果不正确则会产生错误。无论之前和之后的命令都会被事务所回滚，就变为什么都没有执行。
当命令格式正确，而因为操作数据结构引起的错误 ，则该命令执行出现错误，而其之前和之后的命令都会被正常执行。这点和数据库很不一样，这是需注意的地方。
对于一些重要的操作，我们必须通过程序去检测数据的正确性，以保证 Redis 事务的正确执行，避免出现数据不一致的情况。 Redis 之所以保持这样简易的事务，完全是为了保证移动互联网的核心问题一性能。
6、Redis的事务机制及CAS
watch指令在redis事物中提供了CAS的行为。为了检测被watch的keys在是否有多个clients同时改变引起冲突，这些keys将会被监控。如果至少有一个被监控的key在执行exec命令前被修改，整个事物将会回滚，不执行任何动作，从而保证原子性操作，并且执行exec会得到null的回复。
7、Redis和Memcached的区别
Redis的特性：
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持字符串、链表、哈希、集合和有序集合
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
与Memcached的区别在于：
（1)、存储方式 Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。Redis有部分存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
（2)、数据支持类型 Memcache对数据类型支持相对简单。Redis有复杂的数据类型。
（3)、使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
Redis直接自己构建了VM(Virtual Memory)机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话（例如java调用自己的API），会浪费一定的时间去移动和请求。
8、缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
（1）缓存穿透
查询不存在的数据，缓存中没有数据，数据库也没有数据。因此所有的请求都访问到了数据库，给数据库造成了压力。解决方法如下：
- 采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据，哈希到一个很大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被 bitmap 拦截调，从而避免了对数据库的查询压力。
- 如果查询的数据为空，那么直接将空数据也缓存起来并设置较短的过期时间。这样下次访问的时候，就直接返回空值。
（2）缓存击穿
缓存击穿是指缓存过期之后，瞬时间并发客户端特别多查询同一条数据的情况下，导致数据库压力过大。业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，
而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，
再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。类似下面的代码：
public String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { // 代表缓存值过期
// 设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { // 代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
}
// 这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，
// 这时候重试获取缓存值即可
else {
sleep(50);
get(key); // 重试
}
} else {
return value;
}
}
（3）缓存雪崩
雪崩就是指缓存中大批量热点数据过期后系统涌入大量查询请求，因为大部分数据在Redis层已经失效，请求渗透到数据库层，大批量请求犹如洪水一般涌入，引起数据库压力造成查询堵塞甚至宕机。
解决办法：
- 将缓存失效时间分散开，比如每个key的过期时间是随机，防止同一时间大量数据过期现象发生，这样不会出现同一时间全部请求都落在数据库层，如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同Redis和数据库中，有效分担压力，别一个人扛。
- 让Redis数据永不过期（如果业务准许）。
9、Redis数据倾斜
1：存在bigkey：业务层避免创建bigkey，把集合类型的bigkey拆分成多个小集合，分散保存bigkey 保存了大量集合元素（集合类型），会导致这个实例的数据量增加，内存资源消耗也相应增加。bigkey 的操作一般都会造成实例 IO 线程阻塞，如果 bigkey 的访问量比较大，就会影响到这个实例上的其它请求被处理的速度。
2：slot手工分配不均匀：避免把较多的slot分配到一个实例上，进行槽的迁移
3、存在热点数据：采用带有不同key前缀的多副本方法。我们把热点数据复制多份，在每一个数据副本的 key 中增加一个随机前缀，让它和其它副本数据不会被映射到同一个 Slot 中。这样一来，热点数据既有多个副本可以同时服务请求，同时，这些副本数据的 key 又不一样，会被映射到不同的 Slot 中。在给这些 Slot 分配实例时，我们也要注意把它们分配到不同的实例上，那么，热点数据的访问压力就被分散到不同的实例上了。热点数据多副本方法只能针对只读的热点数据。如果热点数据是有读有写的话，就不适合采用多副本方法了，因为要保证多副本间的数据一致性，会带来额外的开销。
10、为什么Redis单线程模型也能效率这么高?
- 纯内存操作；
- 核心是基于非阻塞的IO多路复用机制；
- 底层使用C语言实现,一般来说，C 语言实现的程序"距离"操作系统更近，执行速度相对会更快；
- 单线程同时也避免了多线程的上下文频繁切换问题,预防了多线程可能产生的竞争问题。
11、Redis做异步和延时队列？
（2）Redis哨兵 在主从复制实现之后，如果想对master进行监控，Redis提供了一种哨兵机制，哨兵的含义就是监控Redis系统的运行状态，并做相应的响应。Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master，继续提供服务。
（3）Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。在redis-cluster架构中，redis-master节点一般用于接收读写，而redis-slave节点则一般只用于备份，其与对应的master拥有相同的slot集合，若某个redis-master意外失效，则再将其对应的slave进行升级为临时redis-master。
13、Redis 的同步机制