redis数据结构
字符串（String），哈希（Hash），列表（List），集合（Set），有序集合（ZSet）
● 字符串 String：redis中最基本的数据类型, 每个键都可以关联一个字符串值
● 哈希 Hash：适合存储对象类型数据
● 列表 List：有序集合，支持 LPUSH/RPUSH 等操作
● 集合 Set：无序集合，去重，支持交并差集。
● 有序集合 ZSet：有序，带权重（分数），支持按分数排序
● 三种特殊数据结构类Geospatial Hyperloglog Bitmap
redis 如何持久化数据
RDB（快照）：全量备份模式
● 原理：定时将内存数据以二进制格式保存到磁盘（如save 60 10000表示60秒内10000次修改时触发）。
● 优点：文件紧凑、恢复速度快。缺点：可能丢失最后一次快照后的数据。
AOF（日志）：增量备份模式
● 原理：记录所有写操作命令，支持always（每条命令同步）、everysec（每秒同步）、no（操作系统决定）三种策略。
● 优点：数据安全性高，最多丢失1秒数据, 缺点：文件体积大、恢复速度慢。
选择建议：
● 对数据安全性要求高 → AOF（everysec）。
● 允许少量数据丢失，追求恢复速度 → RDB。
● 混合备份：大量数据使用粗粒度（时间上）的rdb快照方式，性能高，恢复时间快。增量数据使用细粒度（时间上）的AOF日志方式，尽量保证数据的不丢失。
如何从持久化文件中恢复数据？
● 停止Redis服务。
● 将备份文件（如dump.rdb或appendonly.aof）放到数据目录（通过dir配置项指定）。
● 启动Redis服务，自动加载文件。
redis 缓存击穿、缓存雪崩如何解决？
● 缓存击穿 | 缓存雪崩：某时刻大规模的key失效，大量的请求打在数据库上，导致数据库压力巨大，在高并发的情况下数据库宕机。即使重启数据库后又会海量请求到数据库
● 设置不同的过期时间和随机值来错开过期时间，避免同一时刻大量缓存失效。
redis 缓存数据的过期策略有哪些？
● 定期删除：定期扫描所有键，删除过期的数据。
● 惰性删除：每次读取数据时检查是否过期。
● LRU 删除：内存满时，删除最久未使用的数据。
redis缓存与数据库如何保证一致性
● 同步策略 先更新数据库、再删除缓存（优选）
同步删除+可靠消息删除： 适用于不强制要求数据一致性的情景 流程：先更新数据库、再删除缓存，如果删除失败就发可靠MQ不断重试删除缓存，直到删除成功或重试5次。问题：MQ多次重试失败，导致长期脏数据。
● 延时双删方案：比同步删除策略一致性更高的方案。
流程：先删除缓存再更新数据库，大约在数据库从库更新后再删一次。问题：时间无法控制，不能保证 在数据库从库更新后删除缓存。如果在从库更新前删除，用户再在更新前查从库又把脏数据写在缓存里了。
● 异步监听+可靠消息删除：很多大厂正在使用的方案。
流程： 更新数据库后不做操作；Canal等组件监听binlog发现有更新时就发可靠MQ删除缓存；如果删 除缓存失败，就基于手动ack、retry等机制，让消息在有限次数之内不断重试。优点：异步删除，性能更 高；可靠消息重试机制，多次删除保证删除成功。问题：要求canal等binlog抓取组件高可用，如果canal故 障，会导致长期脏数据。
redis 如何实现分布式锁？
● 使用 Redis 的 SETNX 命令实现分布式锁。
● 结合过期时间，防止锁死。
redis 的高可用如何实现？讲讲主从复制。
● 主从复制：一个主节点（master），多个从节点（slave），数据同步。
● 读写分离：主节点写，读操作可以通过从节点分担。
● 哨兵 Sentinel：自动故障转移，主节点宕机时，哨兵会选举新的主节点。
什么是 redis 的 bigkey？
一个 key 对应的 value 所占用的内存比较大，那这个 key 就可以看作是 bigkey。
● String 类型的 value 超过 几十或上百 kb 已经算是 bigkey 了
● 复合类型（List、Hash、Set、Sorted Set 等）的 value 包含的元素超过 5 千 到 1 万个
redis的 bigKey如何处理？
● 分割 bigkey：将一个 bigkey 分割为多个小 key。例如上万字段数量的 Hash 按照一定策略（比如二次哈希）拆分为多个小Hash（如user#1、user#2）。
● 手动清理：Redis 4.0+ 可以使用 UNLINK 命令来异步删除一个或多个指定的 key。Redis 4.0 以下可以考虑使用 SCAN 命令结合 DEL 命令来分批次删除。
● 采用合适的数据结构：例如，文件二进制数据不使用 String 保存、用ZSet代替List、采用压缩算法处理。
● 开启 lazy-free（惰性删除/延迟释放）：lazy-free 特性是 Redis 4.0 开始引入的，指的是让 Redis 采用异步方式延迟释放 key 使用的内存，将该操作交给单独的子线程处理，避免阻塞主线程。
redis如何实现实现分布式锁？
● 使用SETNX 命令是可以帮助我们实现互斥 , 带来的问题: 不同的服务异常死锁其他服务无法获取锁问题, 若客户端获取锁后崩溃，未释放锁，都将导致其他客户端永远无法获取锁
● 使用 redisson提供的分布式锁服务。RLock是其核心接口，支持公平和非公平锁。加锁和解锁通过Lua脚本在Redis中执行，确保原子性。公平锁利用Redis的List和ZSet实现线程的FIFO等待队列。Redisson通过watchDog机制自动续期锁，防止业务执行超时导致锁过早释放，同时使用Redis的发布订阅功能实现锁的释放通知
● 只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗的后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程一还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。
redis的分布式模式有哪些？
哨兵模式和集群模式，核心区别如下：
哨兵模式: 高可用（解决单点故障）,单主节点，无法扩展, 监控主从节点，主节点宕机时选举从节点升级为主节点，实现故障转移；
集群模式:水平扩展（解决性能瓶颈）,多主节点，水平扩展,有（16384个槽位，节点分槽）将数据分片存储在多个节点，每个节点负责一部分槽位，支持自动故障转移
