questions
https://github.com/redisson/redisson/wiki/目录

1.memcached和redis区别有哪些，优势劣势？

redis支持多种数据类型，并且支持持久化策略，

2.实现本地缓存，有哪些方案？go本地，redis

3.redis通讯协议？特点是什么【TCP】

4.字符串最大长度是多少？512MB

5.介绍一下zset及底层实现机制

6.redis事务？原理是什么

7.事务相关命令？支持回滚吗

8.介绍一下pipeline和使用场景：批量读取写入

批量执行Redis命令的机制，它可以在客户端发送多个命令后，一次性将它们发送到服务器，然后一次性接收服务器的响应

和批量命令有什么不同

pipeline是同时发送/执行不同命令的机制，批量是都需要执行相似的
pipeline是顺序执行所有命令，执行一个一个状态，而批量需要等待所有的返回
9.设置生存时间和过期时间用什么命令
1
2
EXPIRE key n_seconds
PEXPIRE mykey n_milseconds

10.介绍下redis的发布订阅功能

允许多个客户端之间通过消息中间件来发送和接收消息。在这种模式下，消息的发送者称为发布者（Publisher），而消息的接收者称为订阅者（Subscriber）
Redis的发布订阅功能是异步的，消息的发送和接收是非阻塞的，因此在订阅者接收消息时需要特别注意处理并发和同步的问题。
11.redis单线程为什么那么快
单线程没有锁，主线程异步处理IO，避免多线程上下文切换
12. 分布式缓存要注意哪些问题

缓存一致性
缓存击穿
缓存雪崩

13. redis的key删除策略【redis同时使用了惰性删除和定期删除】

定期删除，每 100 毫秒检查 20 个随机选择的过期 key，这个过期的key存储在expire字典中，如果发现有过期的 key，就会将其删除。
惰性删除，访问时检查key有没有过期，然后删除。

设置过期时间+一个随机的时间，防止缓存雪崩

lua

https://zhuanlan.zhihu.com/p/383994942?utm_oi=757371723308879872

lua的基本数据类型

nil 这个最简单，只有值nil属于该类，表示一个无效值（在条件表达式中相当于false）。
boolean 包含两个值：false和true。
number 表示双精度类型的实浮点数
string 字符串由一对双引号或单引号来表示
function 由 C 或 Lua 编写的函数
userdata 表示任意存储在变量中的C数据结构
thread 表示执行的独立线路，用于执行协同程序
table Lua 中的表（table）其实是一个”关联数组”（associative arrays），数组的索引可以是数字、字符串或表类型。在 Lua 里，table 的创建是通过”构造表达式”来完成，最简单构造表达式是{}，用来创建一个空表。

1. pairs 和ipairs

ipairs遇到nil会停止，pairs会输出nil值然后继续下去
ipairs并不会输出table中存储的键值对,会跳过键值对，然后顺序输出table中的值。而pairs会输出table的键值对，先顺序输出值，再乱序(键的哈希值)输出键值对。

高频问题

1. Redis为什么那么快

redis存储是基于内存的
命令的读写过程单线程执行，6.0之后引入了IO多线程，使用IO多路复用，提升网络IO的利用率和提速
底层数据存储结构使用的是全局hash，也就是kv存储，还有几种数据类型用了高效的压缩列表，哈希表跳表等等
- String 简单动态字符串，线程安全，使用incr也线程安全，一个是incr原子操作，一个是string根据len去判断
- Zset 有序集合，使用的跳表：有序链表的优化，
  2. Redis对于过期key的处理
惰性删除，一个key发生读写时，去判断是否过期，过期了直接删
定时删除，默认每100ms主动淘汰一批过期的key
定期删除，server.hz配置每秒钟执行serverCron()的次数，周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略

3. key没设置过期时间为什么还被删除了【在内存使用超阈值之后，会自动清一波没有使用的内存】

对于没有过期时间的key，使用allkeys-lru/allkeys-lfu/allkeys-random三种策略去淘汰

4. 删除key的命令会阻塞redis吗？【会发生阻塞】

因为在数据结构中删除存在一个，时间复杂度O(k)，n为存在的数量，是个常数，返回值是删除的数量

5. 主从哨兵集群优缺点

主从，主负责写，从负责读，主要作用相当于一个备份
哨兵三个sentinel去监控节点，master发生故障进行切换，提供服务的还是只有一个主节点，无法支持特别高的并发
集群，复制，高可用，分片，配置简单，

6. 集群模式，数据的hash分片算法

redis集群时，有数据分片存储，找kv分在了哪个节点上
分片算法首先对key做CRC16得到一个中间值，然后mod 16384，根据分片规则，就能算到请求要到哪个master上
7. 主从切换为什么会导致缓存雪崩【从节点所在系统时间戳不同】

8. RDB快照和AOF问题

主从复制只用RDB

9. 线上数据如何备份

定时把rdb或者aof持久化文件存到备份硬盘或者机器上，可以用crontab 分时日月周

10. 主从复制风暴是什么【发生在从节点特别多的情况】

节点重起的多，要求主节点发rdb文件，如果从节点只连接主节点，压力就特别大
如果要减轻压力，rdb复制的路线就采用树形结构，从节点发到下一级的从节点

11. 网络抖动导致频繁主从切换，怎么处理【redis timeout超过一定阈值，才认定故障，发生主从切换】

12. 为什么redis至少需要三个master

选举主节点时，要求半数以上的节点去选一个新主节点

13. mset mget批量指令支持redis集群吗【支持】

要借助hashtag，保证每次批量执行的key落在明确的节点上，要用大括号括一个值，在hash分片的时候查找

14. lua可以在集群执行吗【可以，但是有要求，同13问】

操作的key必须落在明确的节点上，hash分片

15. 主从切换导致分布式锁丢失

主节点把分布式锁的key发给slave是，因为是异步的，可能中间master挂了，导致丢失了

有一种redlock的方法，要搞半数以上的独立redis节点，服务端才认定加锁成功。类似于zookeeper，但是

16. 大公司使用旁路写回的情况，是建立在设置好超时时间的前提下的

【redis集群一致性】：主从复制，分片算法

主从复制

1）从节点连接主节点，并发送SYNC命令请求同步数据。
2）主节点在接收到SYNC命令后，开始执行BGSAVE命令，将数据持久化到磁盘中，并将生成的RDB文件发送给从节点。
3）从节点在接收到RDB文件后，通过LOAD命令将其加载到内存中，从而与主节点的数据保持一致。
4）从节点开始接收主节点的增量数据，并将其应用到自己的数据集中，保持与主节点的同步。

分片算法，每次对key的CRC16值mod 16384 ，判定放置的slot号，然后落在哪个实例上
更改、增加、删除实例时，就更改slot和实例的分配，不会影响集群总体的一致性，但是不是强一致性。

17. 解决缓存数据库双写不一致情况【双写指两个/多个写操作，其中有一个在查db和更新缓存之间顿了一下导致】

加个分布式锁，在查db和更缓存这两个过程绑一起，更新完再delete这把锁

RLock wlock = redission.createReadWriteLock(lockname);//在一个上锁的事务,两边都要
try{
    Rlock wlock = redission.getReadWriteLock(lockname + id);
    wlock.lock();
    //transaction code
    //1. update db
    //2. set redis key
}catch(){
}finally{
    wlock.unlock();
}

18. 分布式锁在遇到高并发时，出现串行征用问题

解决方法：读写锁
读写锁底层如何实现的？1.为什么写写互斥，写读互斥，读读不互斥？

19. 一个创建某个cache的操作进行上锁，几万个请求来搞这个请求，如何优化【使用redission的trylock】

就是所有线程都在自旋等待unlock锁，默认是非公平抢占锁

1 2	Rlock lock = redission.getlock() lock.lock() // 改成lock.trylock()

Redis和MongoDB的区别

Redis和MongoDB都是流行的开源NoSQL数据库，但它们的设计理念和使用场景有所不同。本文将重点介绍Redis和MongoDB的区别和使用场景。

Redis是一个高性能的数据存储系统，常被用作缓存和消息中间件。
Redis以内存为主要存储介质，但它也支持将数据持久化到磁盘上。Redis是一款键值数据库，它支持多种数据结构（例如字符串、列表、哈希表、有序集合等），并提供了丰富的命令和API供开发者使用。

MongoDB是一个面向文档的数据库，它以JSON格式存储数据。MongoDB是一款NoSQL数据库，它支持复杂的查询和数据聚合操作。MongoDB的数据模型和关系型数据库有所不同，它不需要事先定义表结构和字段，可以动态地添加或删除数据字段。MongoDB也支持数据的分片和复制，以实现数据的高可用和横向扩展。

Redis和MongoDB的区别
（1）数据模型

Redis是一个键值数据库，数据结构简单，适用于存储缓存数据和消息队列等场景。Redis支持字符串、列表、哈希表、有序集合等基本数据结构，同时还支持订阅与发布机制、Lua脚本等高级特性。Redis的数据操作速度非常快，可以达到单机每秒数百万次读写的性能。

MongoDB是一个面向文档的数据库，数据结构相对复杂，适用于存储各种应用数据。MongoDB的数据以BSON格式存储，类似于JSON，但支持更多的数据类型和地理位置信息等特性。MongoDB支持文档级别的事务和复杂的数据聚合操作。

（2）持久化机制

Redis最初是一个基于内存的缓存系统，但它提供了多种持久化机制来保证数据安全。Redis的持久化是异步的，默认情况下，Redis将数据写入内存，然后将数据异步地写入磁盘上的RDB文件或AOF文件。RDB文件是一个快照文件，可以定期保存数据库的状态，而AOF是一个日志文件，可以记录每个写操作的命令序列。

MongoDB支持多种持久化机制，包括基于写前日志（Write Ahead Log，WAL）和基于快照的持久化机制。MongoDB将每个写操作写入WAL，然后异步地将WAL中的操作应用到数据集中。MongoDB还可以定期创建数据集的快照，并将快照写入磁盘中的文件。WAL和数据集的快照可以用于数据的恢复和复制。

（3）查询特性

Redis的查询特性相对简单，主要支持基于键值的查询和基本的条件查询。Redis的查询速度非常快，因为它的数据都在内存中，可以直接访问。Redis还支持数据交集、并集和差集等高级查询特性。

MongoDB的查询特性非常强大，支持复杂的查询和数据聚合操作。MongoDB支持索引、分片、复制和副本集等技术，以提高查询的速度和可靠性。MongoDB还支持地理位置查询、全文搜索和图形查询等特性，可以满足不同应用场景的需求。

Redis和MongoDB的使用场景
（1）Redis的使用场景

Redis的内存存储特性和高性能的数据读写能力，使它非常适合作为缓存系统和消息队列。Redis也可以用于会话管理、分布式锁和实时计数器等场景。Redis的数据结构和高级特性（例如Lua脚本和发布订阅机制）可以实现智能匹配、排行榜和广告推广等应用。

（2）MongoDB的使用场景

MongoDB的文档存储特性和丰富的查询特性，使它非常适合作为Web应用和移动应用的后端数据库。MongoDB可以处理复杂的数据结构和数据关系，支持动态增加和删除数据字段，可以快速地适应应用的变化。MongoDB还可以用于数据分析、数据挖掘和机器学习等领域，以支持大规模数据的处理和分析。

总结
Redis和MongoDB都是优秀的NoSQL数据库，在不同的应用场景中有着不同的表现。Redis的内存存储和高性能的数据读写能力，使它适用于缓存和消息队列等场景。MongoDB的文档存储和强大的查询特性，使它适用于Web应用和移动应用的后端数据库。在选择Redis或MongoDB作为数据存储系统时，需要考虑应用的性能需求、数据模型和查询特性等因素。

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