介绍一下redis数据库？
Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。
Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。
除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。
redis为什么更快？
官方使用基准测试的结果是，单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒，如下图所示：
img
之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：
介绍一下redis数据库？
Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。
Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。
除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。
redis为什么更快？
官方使用基准测试的结果是，单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒，如下图所示：
img
之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：
- Redis 的大部分操作
都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；
- Redis 采用单线程模型可以
避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。
- Redis 采用了
I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。
redis 怎么实现持久化的？
Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，那为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。
Redis 共有两种数据持久化的方式：
- AOF 日志：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里；
- RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；
redis单线程在多核机器里使用会不会浪费机器资源？
虽然 Redis 的主要工作（网络 I/O 和执行命令）一直是单线程模型，但是在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。
所以为了提高网络 I/O 的并行度，Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行，Redis 仍然使用单线程来处理。
Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。
redis 执行命令还是单线程，那如何利用多核心来提升性能？
可以在系统部署多个 redis docker 容器来处理，达到充分利用 cpu 多核心的效果
redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是什么？怎么解决？
缓存雪崩
当大量缓存数据在同一时间过期或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力增加，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。
解决方法
- 大量数据同时过期
- 均匀设置过期时间：避免将大量的数据设置成同一个过期时间。
- 互斥锁：当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存。未能获取互斥锁的请求等待锁释放后重新读取缓存，或者返回空值或者默认值。
- 双key策略：使用两个key，一个是主key，设置过期时间，一个是备key，不会设置过期，key不一样，但是value值是一样。当业务线程访问不到主key的缓存数据时，就直接返回备key的缓存数据，然后在更新缓存的时候，同时更新主key和备key的数据。
- 后台更新缓存：业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。
- Redis故障宕机
- 服务熔断或请求限流机制：启动
服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，所以不用再继续访问数据库，保证数据库系统的正常运行，等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。服务熔断机制是保护数据库的正常允许，但是暂停了业务应用访问缓存服系统，全部业务都无法正常工作。也可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务。
- 构建高可靠集群：通过
主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。
缓存击穿
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮。
解决方案：
- 互斥锁方案
：保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
- 不给热点数据设置过期时间
：由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间。
缓存穿透
当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。
解决方案
- 非法请求的限制
：当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候会发生缓存穿透，可以在 API 入口处判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。
- 缓存空值或者默认值
：当线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。
- 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在
：可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。
怎么用redis分布式锁？
基于 Redis 节点实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。
- 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；
- 锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；
- 锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端；
满足这三个条件的分布式命令如下：
SET lock_key unique_value NX PX 10000
- lock_key 就是 key 键；
- unique_value 是客户端生成的唯一的标识，区分来自不同客户端的锁操作；
- NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；
- PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。
而解锁的过程就是将 lock_key 键删除（del lock_key），但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。
可以看到，解锁是有两个操作，这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性，因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。
// 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放 if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。
