1、redis的数据类型
是一个键值(key=>value)对集合
2、redis的单线程还是多线程
redis的单线程
3、redis的五种数据类型应用的场景
3.1、String-字符串
底层：int,embstr,raw
应用场景：
缓存功能
计数
共享session
限速
3.2、Hash-哈希
底层：ziplist(压缩列表)、hashtable(哈希表)
应用场景：
存储用户信息
3.3、List-列表
底层：ziplist(压缩列表)、linkedtable(链表)
应用场景：
消息队列
文章列表
3.4、Set-集合
底层：intset(整数集合)、hashtable(哈希表)
应用场景：
标签
3.5、Zset-有序集合
底层：ziplist(压缩列表)、skiplist(跳跃表)
应用场景：
排行榜
4、redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
4.1、redis缓存穿透
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和持久层都不会命中。
解决方案：
4.1.1、 缓存空对象
缓存空对象：是指在持久层没有命中的情况下，对key进行set （key,null）
缓存空对象会有两个问题：第一，value为null 不代表不占用内存空间，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象
4.1.2、 布隆过滤器拦截
在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截，
4.2、缓存雪崩
由于缓存层承载着大量请求，有效地保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不可用（宕机）或者大量缓存由于超时时间相同在同一时间段失效（大批key失效/热点数据失效），大量请求直接到达存储层，存储层压力过大导致系统雪崩。
4.3、缓存击穿
解决方案：
4.3.1、 缓存空对象
缓存空对象：是指在持久层没有命中的情况下，对key进行set （key,null）
缓存空对象会有两个问题：第一，value为null 不代表不占用内存空间，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象
4.3.2、布隆过滤器拦截
在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截，
解决方案： blog.csdn.net/womenyiqila…
5、redis分布式互斥锁
永不过期
6、redis的分布式锁
实现的详情：zhuanlan.zhihu.com/p/148411382
7、redis的事务
5、Redis的高可用
5.1、redis分布式事务的原理
5.2、Redis的集群
主从模式： 可以实现读写分离，数据备份。但是并不是「高可用」的
用户可以通过 SLAVEOF 命令或者配置的方式，让一个服务器去复制另一个服务器即成为它的从服务器。
哨兵模式： 可以看做是主从模式的「高可用」版本，其引入了Sentinel对整个Redis服务集群进行监控。但是由于只有一个主节点，因此仍然有写入瓶颈。
Cluster模式 ：redis cluster采用无中心结构，节点间使用gossip协议进行通信。不仅提供了高可用的手段，同时数据是分片保存在各个节点中的，可以支持高并发的写入与读取。当然实现也是其中最复杂的。
5.3、Redis的数据一致性如何保证？
6、redis高并发具备的注意事项
7、redissession
8、一级缓存以及二级缓存的实现
9、redis怎么实现mq的功能
redis中已经实现了publish-subscribe，订阅者（Subscriber）可以订阅自己感兴趣的频道（Channel），发布者（Publisher）可以将消息发往指定的频道（Channel），正式通过这种方式，可以将消息的发送者和接收者解耦。另外，由于可以动态的Subscribe和Unsubscribe，也可以提高系统的灵活性和可扩展性。
10、缓存实践
10.1、秒杀系统如何设计
10.2、redis的排行榜实现思路
利用Zset-有序集合， blog.csdn.net/m0_37459380…
