1 什麼是redis
redis是nosql(也是個巨大的map) 單線程，但是可處理1秒10w的併發（數據都在內存中）
使用java對redis進行操作類似jdbc接口標準對mysql，有各類實現他的實現類，我們常用的是druid
其中對redis，我們通常用Jedis(也爲我們提供了連接池JedisPool)
在redis中,key就是byte[](string)
redis的數據結構(value):
String,list,set,orderset,hash
2 redis的使用
先安裝好redis，然後運行，在pom文件中引入依賴，在要使用redis緩存的類的mapper.xml文件配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties文件（如果要更改配置就可以使用）
應用場景:
String :
1存儲json類型對象,2計數器,3優酷視頻點贊等
list(雙向鏈表)
1可以使用redis的list模擬隊列,堆,棧
2朋友圈點贊(一條朋友圈內容語句,若干點讚語句)
規定:朋友圈內容的格式:
1,內容: user:x:post:x content來存儲;
2,點贊: post:x:good list來存儲;(把相應頭像取出來顯示)
hash(hashmap)
1保存對象
2分組
3 string與hash的數據差別
在網路傳輸時候，必須要進行進行序列化，纔可以進行網路傳輸，那麼在使用string類型的類型的時候需要進行相關序列化，hash也是要進行相關的系列化，所以會存在很多序列化，在存儲的時候hash是可以存儲的更加豐富，但是在反序列化的時候，string的反序列化相對較低，而hash的序列化和返序列化是相對hash類更加複雜，所以看業務場景，如果是數據經常修改的那種，爲了性能可以使用string，如果是數據不是經常改的那種就可以使用hash，由於hash，存儲數據時比較豐富，可以存儲多種數據類型
4 redis的持久化方式：
能，將內存中的數據異步寫入硬盤中，兩種方式：RDB（默認）和AOF
RDB持久化原理：通過bgsave命令觸發，然後父進程執行fork操作創建子進程，子進程創建RDB文件，根據父進程內存生成臨時快照文件，完成後對原有文件進行原子替換（定時一次性將所有數據進行快照生成一份副本存儲在硬盤中）
優點：是一個緊湊壓縮的二進制文件，Redis加載RDB恢復數據遠遠快於AOF的方式。
缺點：由於每次生成RDB開銷較大，非實時持久化，
AOF持久化原理：開啓後，Redis每執行一個修改數據的命令，都會把這個命令添加到AOF文件中。
優點：實時持久化。
缺點：所以AOF文件體積逐漸變大，需要定期執行重寫操作來降低文件體積，加載慢
5 redis單線程爲什麼這麼快
redis是單線程的，但是爲什麼還是這麼快呢，
原因1： 單線程，避免線程之間的競爭
原因2 ：是內存中的，使用內存的，可以減少磁盤的io
原因3：多路複用模型，用了緩衝區的概念，selector模型來進行的
6 redis主掛了怎麼操作
redis提供了哨兵模式，當主掛了，可以選舉其他的進行代替，哨兵模式的實現原理，就是三個定時任務監控，
6.1 每隔10s，每個S節點（哨兵節點）會向主節點和從節點發送info命令獲取最新的拓撲結構
6.2 每隔2s，每個S節點會向某頻道上發送該S節點對於主節點的判斷以及當前Sl節點的信息，
同時每個Sentinel節點也會訂閱該頻道，來了解其他S節點以及它們對主節點的判斷（做客觀下線依據）
6.3 每隔1s，每個S節點會向主節點、從節點、其餘S節點發送一條ping命令做一次心跳檢測(心跳檢測機制)，來確認這些節點當前是否可達
當三次心跳檢測之後，就會進行投票，當超過半數以上的時候就會將該節點當做主
7 redis集羣
redis集羣在3.0以後提供了ruby腳本進行搭建，引入了糙的概念，
Redis集羣內節點通過ping/pong消息實現節點通信，消息不但可以傳播節點槽信息，還可以傳播其他狀態如：主從狀態、節點故障等。因此故障發現也是通過消息傳播機制實現的，主要環節包括：主觀下線（pfail）和客觀下線（fail）
主客觀下線：
主觀下線：集羣中每個節點都會定期向其他節點發送ping消息，接收節點回復pong消息作爲響應。如果通信一直失敗，則發送節點會把接收節點標記爲主觀下線（pfail）狀態。
客觀下線：超過半數，對該主節點做客觀下線
主節點選舉出某一主節點作爲領導者，來進行故障轉移。
故障轉移（選舉從節點作爲新主節點）
8 內存淘汰策略
Redis的內存淘汰策略是指在Redis的用於緩存的內存不足時，怎麼處理需要新寫入且需要申請額外空間的數據。
noeviction：當內存不足以容納新寫入數據時，新寫入操作會報錯。
allkeys-lru：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key。
allkeys-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-lru：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-ttl：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的key優先移除。
9 緩存擊穿的解決方案：
原因：就是別人請求數據的時候，很多數據在緩存中無法查詢到，直接進入數據查詢，
解決方法，對相關數據進行查詢的數據只查詢緩存，如果是一些特殊的可以進行數據庫查詢，
也可以採用布隆過濾器進行查詢
10緩存雪崩的解決方案：
緩存雪崩的原因：一次性加入緩存的數據過多，導致內存過高，從而影響內存的使用導致服務宕機
解決方法：
1 redis集羣，通過集羣方式將數據放置
2 後端服務降級和限流：當一個接口請求次數過多，那麼就會添加過多數據，可以對服務進行限流，限制訪問的數量，這樣就可以減少問題的出現