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31、缓存雪崩怎么解决？
①在原有的失效时间基础上增加一个随机值，使得过期时间分散一些。这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
②加锁排队可以起到缓冲的作用，防止大量的请求同时操作数据库，但它的缺点是增加了系统的响应时间，降低了系统的吞吐量，牺牲了一部分用户体验。当缓存未查询到时，对要请求的 key 进行加锁，只允许一个线程去数据库中查，其他线程等候排队。
③设置二级缓存。二级缓存指的是除了 Redis 本身的缓存，再设置一层缓存，当 Redis 失效之后，先去查询二级缓存。例如可以设置一个本地缓存，在 Redis 缓存失效的时候先去查询本地缓存而非查询数据库。
32、缓存击穿怎么解决？
①加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。可以使用Redis分布式锁实现，代码如下：
public String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //缓存值过期
String unique_key = systemId + ":" + key;
//设置30s的超时
if (redis.set(unique_key, 1, 'NX', 'PX', 30000) == 1) { //设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(unique_key);
} else { //其他线程已经到数据库取值并回写到缓存了，可以重试获取缓存值
sleep(50);
get(key); //重试
}
} else {
return value;
}
}
②热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。这种方式适用于比较极端的场景，例如流量特别特别大的场景，使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间，还有就是异常情况的处理，保证缓存可以定时刷新。
33、缓存预热怎么解决？
①直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
②数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
③定时刷新缓存；
34、缓存降级怎么解决？
缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：
①一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
②警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
③错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
④严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
35、Redis 怎么实现消息队列？
使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。
BLPOP queue 0 //0表示不限制等待时间
BLPOP和LPOP命令相似，唯一的区别就是当列表没有元素时BLPOP命令会一直阻塞连接，直到有新元素加入。
redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失
PUBLISH channel1 hi
SUBSCRIBE channel1
UNSUBSCRIBE channel1 //退订通过SUBSCRIBE命令订阅的频道。
PSUBSCRIBE channel?*按照规则订阅。PUNSUBSCRIBE channel?*退订通过PSUBSCRIBE命令按照某种规则订阅的频道。其中订阅规则要进行严格的字符串匹配，PUNSUBSCRIBE *无法退订channel?*规则。
36、Redis 怎么实现延时队列？
使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key，调用zadd来生产消息，消费者用
zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。
37、批量操作pipeline的作用？
redis客户端执行一条命令分4个过程： 发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。使用
pipeline可以批量请求，批量返回结果，执行速度比逐条执行要快。
使用pipeline组装的命令个数不能太多，不然数据量过大，增加客户端的等待时间，还可能造成网络阻塞，可以将大量命令的拆分多个小的pipeline命令完成。
原生批命令（mset和mget）与pipeline对比：
①原生批命令是原子性，pipeline是非原子性。pipeline命令中途异常退出，之前执行成功的命令不会回滚。
②原生批命令只有一个命令，但pipeline支持多命令。
38、LUA脚本
Redis 通过 LUA 脚本创建具有原子性的命令： 当lua脚本命令正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行，实现组合命令的原子操作。
在Redis中执行Lua脚本有两种方法：eval和evalsha。eval命令使用内置的 Lua 解释器，对 Lua 脚本进行求值。
//第一个参数是lua脚本，第二个参数是键名参数个数，剩下的是键名参数和附加参数
> eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second
1) "key1"
2) "key2"
3) "first"
4) "second"
lua脚本作用
①Lua脚本在Redis中是原子执行的，执行过程中间不会插入其他命令。
②Lua脚本可以将多条命令一次性打包，有效地减少网络开销。
应用场景
举例：限制接口访问频率。
在Redis维护一个接口访问次数的键值对，key是接口名称，value是访问次数。每次访问接口时，会执行以下操作：
①通过aop拦截接口的请求，对接口请求进行计数，每次进来一个请求，相应的接口访问次数count加1，存入redis。
②如果是第一次请求，则会设置count=1，并设置过期时间。因为这里set()和expire()组合操作不是原子操作，所以引入lua脚本，实现原子操作，避免并发访问问题。
③如果给定时间范围内超过最大访问次数，则会抛出异常。
private String buildLuaScript() {
return "local c" +
"\nc = redis.call('get',KEYS[1])" +
"\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then" +
"\nreturn c;" +
"\nend" +
"\nc = redis.call('incr',KEYS[1])" +
"\nif tonumber(c) == 1 then" +
"\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])" +
"\nend" +
"\nreturn c;";
}
String luaScript = buildLuaScript();
RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);
Number count = redisTemplate.execute(redisScript, keys, limit.count(), limit.period());
PS：这种接口限流的实现方式比较简单，问题也比较多，一般不会使用，接口限流用的比较多的是令牌桶算法和漏桶算法。
39、什么是RedLock？
Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：
①安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁
②避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client 挂掉了
③容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务
40、Redis大key怎么处理？
通常我们会将含有较大数据或含有大量成员、列表数的Key称之为大Key。
以下是对各个数据类型大key的描述：
①value是STRING类型，它的值超过5MB
②value是ZSET、Hash、List、Set等集合类型时，它的成员数量超过1w个
上述的定义并不绝对，主要是根据value的成员数量和大小来确定，根据业务场景确定标准。
怎么处理：
①当vaule是string时，可以使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是序列化和反序列化都会带来更多时间上的消耗。或者将key进行拆分，一个大key分为不同的部分，记录每个部分的key，使用multiget等操作实现事务读取。
②当value是list/set等集合类型时，根据预估的数据规模来进行分片，不同的元素计算后分到不同的片。
