一、面試經常問到的Redis的過期策略
過期策略通常有以下三種：
- 定時過期：每個設置過期時間的key都需要創建一個定時器，到過期時間就會立即清除。該策略可以立即清除過期的數據，對內存很友好；但是會佔用大量的CPU資源去處理過期的數據，從而影響緩存的響應時間和吞吐量。
- 惰性過期：只有當訪問一個key時，纔會判斷該key是否已過期，過期則清除。該策略可以最大化地節省CPU資源，卻對內存非常不友好。極端情況可能出現大量的過期key沒有再次被訪問，從而不會被清除，佔用大量內存。
- 定期過期：每隔一定的時間，會掃描一定數量的數據庫的expires字典中一定數量的key，並清除其中已過期的key。該策略是前兩者的一個折中方案。通過調整定時掃描的時間間隔和每次掃描的限定耗時，可以在不同情況下使得CPU和內存資源達到最優的平衡效果。
(expires字典會保存所有設置了過期時間的key的過期時間數據，其中，key是指向鍵空間中的某個鍵的指針，value是該鍵的毫秒精度的UNIX時間戳表示的過期時間。鍵空間是指該Redis集羣中保存的所有鍵。)
二、分佈式系統中如何保證各個系統之間的數據統一？
數據統一分爲同源和不同源，同源爲搜索同一數據庫，不同源。
同源：
加鎖，使用互斥鎖，排它鎖
不同源：
不同源的分佈式系統操作不同的數據爲解決方法和實現
三、redis的數據擊穿和雪崩及處理辦法
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redis擊穿：
請求數據順序，首先會從redis緩存中拿數據，若未拿到則查數據庫，再寫到redis。如果是請求一條根本不存在的數據時，則會去直接訪問數據庫，但是數據庫也沒有，所以它也沒把數據寫入redis緩存。所以每次這種請求都會直接訪問數據庫。如果請求的數量太大的話，這種繞過redis直接訪問數據庫情況則成爲擊穿。 -
解決辦法：
1、在查詢數據庫的時候若未查詢到數據，依然在redis中保存一條記錄，並把value設置爲null或者其他便於區別的值，可以再給該條數據設置一個過期時間，那麼以後再有請求過來訪問時就不會繞過redis直接去查庫。2、在從redis中獲取數據前增加查詢校驗，對所有可能存在的查詢參數緩存到hash集合中，若某個請求在該集合中存在，則可以訪問rides，若不存在則直接丟棄該請求。
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redis雪崩：
每個key（即數據）如果設置了失效時間的話，如果大量key同時過期的時候，或者說因爲某種原因redis中的數據突然大批量丟失，這些key又大量地去請求這些key時，因爲redis裏面沒有這些數據，就會大量的請求就會大量涌向數據庫，就會導致數據庫處理不過來，導致“雪崩”。 -
解決辦法：
1、設置均勻的過期時間，避免某段時間出現大批量數據失效2、在緩存失效後，通過加鎖或者隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量。比如對某個key只允許一個線程查詢數據和寫緩存，其他線程等待。
3、做二級緩存，一級緩存未查詢到數據，則從二級緩存查詢
註冊時如何防止用戶重複提交？
思路一：如果是註冊行爲可以註冊時候設置key爲用戶手機號，第一次提交將用戶信息放置在redis中，每一次進來對比一下，key相同呢麼表示數據已經提交過，返回不用重複提交。同時還要設置過期時間，這樣可以保證數據中不會遺留垃圾數據。
思路二：
四、分佈式鎖的問題
先寫這裏有時間繼續補充，歡迎一起討論