1. SQL | NoSQL 之间的区别？
- 干货 | SQL 与 NoSQL还在傻傻分不清？
- MongoDB与 MySQL：什么时候使用？mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样会提高查询效率，所以mongodb本身很吃内存
- redis和memcached的区别和使用场景。mc的核心职能是key-value键值对数据管理，value最大为1M，value只支持String类型，不支持复杂的数据结构（set，list，zset）。mc数据完全存储在内存中，不支持持久化到磁盘中
2. Redis 是单进程单线程的？
3. 一个字符串类型的值能存储的最大容量是多少？
- 主要考察字符串底层实现：SDS 结构，其中有一个字段记录了字符串的长度，int类型，因此理论上支持2^32-1字节，即4GB，但在Redis中，字符串类型的值除了存储数据外，还需要存储一些元数据信息（例如长度等），所以实际上字符串类型的值能存储的最大容量是512MB
- 简单动态字符串（SDS）
4. Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
5. Redis 常见性能问题和解决方案？
内存压力、热key、网络带宽不够等，解决方案：redis集群、持久化 | LRU 淘汰释放内存、主从复制读写分离。
6. Redis 过期键删除策略与内存淘汰策略？
7. 为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？
为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以Redis具有快速和数据持久化的特性。如果不将数据放到内存中，磁盘的I/O速度会严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
8. Redis 的主从同步机制？
9. Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？
redis 中 pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？
10. Redis 集群的原理是什么？
11. Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
答案见上一问题。
12. Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？
13. 说说 Redis 哈希槽的概念？
答案见第10问。
14. Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
会，主从同步过程中如果发生故障，就可能产生数据丢失，详见：
15. Redis 集群最大节点个数是多少？
- 最大主节点数 16384 个。因为有16384个哈希槽
- redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。 如果节点过1000个，会导致网络拥堵
- 一般Redis集群至少需要3个master节点，1个master至少对应2个slave
16. Redis集群如何选择数据库？
通常是用select命令的，但是在集群模式下是不起作用的，集群是不支持多数据库的，只能使用数据库0。至于为什么会有多个数据库可参考下文：为什么redis有多个数据库?
17. 怎么理解Redis事务？
- Redis系列(九)：Redis的事务机制
- 没有一致性、原子性，只有隔离性（事务一旦开始运行，则不再运行其他客户端请求的命令），由于Redis支持数据持久化，因此也可以理解为拥有持久性吧
- Redis 中的原子操作：事务与 Lua 脚本
18. Redis中哪种数据结构基于跳表实现？跳表又是什么？
有序集合，关于跳表的实现：漫画：什么是跳表？
19. Redis中的rehash过程？什么是渐进式rehash？
20. 如何使用Redis实现分布式锁？实现过程中需要注意什么事情，以及锁失效场景都有哪些？
- 七种方案！探讨Redis分布式锁的正确使用姿势
- 设计分布式锁时，需要注意保证锁应该有持有人标记（可以设置到value上），否则可能被别的线程释放
- 需要保证锁有过期时间，否则可能在一些异常情况下，锁永远不会被释放，设置锁过期时间时，要保证其原子性，可以使用SET的扩展命令以及lua脚本（对于锁可能过期的问题，可以将锁的过期时间设置的长一点，或者采用Redisson的成熟方案（看门狗）去解决这个问题）
- 除了使用Redis的Set命令可以实现分布式锁，像MySQL的唯一索引，基于CAS+缓存的思想，都可以设计一个分布式锁
- Redis分布式锁失效场景分析
- 锁失效场景：锁超时时间过短，事务未执行完，就释放了锁；Redis主从切换，锁未同步slave，造成锁失效。
21. 如何设计一个秒杀系统？
- 基本的流程：下订单、扣库存、支付
- 最基本的架构：服务端 + DB（MySQL），MySQL单机TPS也就1w
- 高并发情况下必须保证不能超卖，考虑引入分布式锁（悲观锁），保证并发情况下商品数是正确的
- 考虑高性能：悲观锁优化为乐观锁（基于MySQL实现），还是直接操作DB，性能很差。考虑引入Redis，Redis单机支撑QPS 10w
- Redis如何实现高性能：请求量很大，但实际要做的库存扣减很少，典型的读多写少场景。考虑用Redis做限流，将大部分读请求由Redis承接，数据库承接真正的扣减库存请求即可。因此将库存扣减，以及判断库存是否足够的逻辑前移至Redis实现
- Redis在进行库存预减的时候，要保证Redis中的数据也不要发生超卖的场景，可用Redis请求队列 + decr或lua脚本实现
- 在Redis中预扣减成功后，在进行各种DB操作，包括创建订单记录，DB扣库存等，实际上就是一部分限流交由了Redis实现
- 除了高并发、高性能外，还要保障高可用，即不发生缓存击穿等情况，一旦发生缓存击穿，要注意不能将所有请求全落在数据库上，需要使用分布式锁保证一段时间内只有一个客户端访问数据库
- 还有就是订单少卖的问题，如果用户下单后超时未支付，那么需要对库存进行补充，有了订单记录后，虽然可以设计一个job对进行中的订单进行支付状态检测，但实时性不好，可以考虑引入mq的延迟队列，下单后即发送一个延迟消息，一定时间后对消息进行消费，判断订单是否已支付，若未支付则进行库存补充
- 其他的一些优化：前端的优化、防爬、负载均衡、熔断等，基本都是围绕过滤无用请求，降低并发度，提高服务可用性等方面进行的优化手段
22. 如何保证缓存和DB的数据一致性？
23. 一个对象存储在 Redis 中，选用 str 结构还是 hash 结构？
主要看使用场景：可以将整个对象序列化为 JSON 后存储为字符串，也可以将对象中的每个字段序列化后，用 HMSET 存储在哈希表中，两种方式各有优劣，一个是读取整个对象比较方便，一个是读取对象中的单个字段比较方便。
24. Redis 缓存击穿，穿透是什么？如何解决？
25. 大Key会带来什么问题，怎么解决？
26. Redis集群、主从架构，如何保证数据一致性？
这个问题再思考思考。
