Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用的算法是哈希槽分区算法。Redis集群中有16384个哈希槽（槽的范围是 0 -16383，哈希槽），将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理，也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候，集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模（slot = CRC16(key)%16383），得到的结果就是 Key-Value 所放入的槽，通过这个值，去找到对应的槽所对应的Redis节点，然后直接到这个对应的节点上进行存取操作
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致
2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中
这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中
1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性
我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 :
1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
Redis集群有哪些方案
1. 主从复制集群 : 读写分离, 一主多从 , 解决高并发读的问题
2. 哨兵集群 : 主从集群的结构之上 , 加入了哨兵用于监控集群状态 , 主节点出现故障, 执行主从切换 , 解决高可用问题
3. Cluster分片集群 : 多主多从 , 解决高并发写的问题, 以及海量数据存储问题 , 每个主节点存储一部分集群数据
Redis的数据过期策略有哪些 ?
1. 惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断
a. 如果未过期，返回数据
b. 发现已过期，删除，返回nil
2. 定期删除 ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。默认情况下 Redis 定期检查的频率是每秒扫描 10 次，用于定期清除过期键。当然此值还可以通过配置文件进行设置，在 redis.conf 中修改配置“hz”
Redis的常用数据类型有哪些 ?
Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集 合) 和 zset(有序集合)
什么是 Redis 主从同步？
Redis 的主从同步(replication)机制，允许 Slave 从 Master 那里，通过网络传输拷贝到完整的数据备份，从而达到主从机制。
主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
主从数据同步主要分二个阶段 :
第一阶段 : 全量复制阶段
● slave节点请求增量同步
● master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
● master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
● slave清空本地数据，加载m
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供 8 种数据淘汰策略：
淘汰易失数据(具有过期时间的数据)
1. volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰
3. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
4. volatile-random：从已设置过期
Redis的数据持久化策略有哪些 ?
Redis 提供了两种方式，实现数据的持久化到硬盘。
1. RDB 持久化(全量)，是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
2. AOF持久化(增量)，以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作
RDB和AOF一起使用, 在Redis4.0版本支持混合持久化方式 ( 设置 aof-use-rdb-preamble yes )
