缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
定时刷新缓存；
四、缓存更新
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
定时去清理过期的缓存；
当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。
五、缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。
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）。
以参考日志级别设置预案：
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；
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；
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；
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。
热点数据和冷数据是什么
热点数据，缓存才有价值
对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存
对于上面两个例子，寿星列表、导航信息都存在一个特点，就是信息修改频率不高，读取通常非常高的场景。
对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。
数据更新前至少读取两次， 缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。
那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。
[](()Memcache与Redis的区别都有哪些？
1)、存储方式 Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。Redis有部份存在硬盘上，redis可以持久化其数据
2)、数据支持类型 memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型 ，提供list，set，zset，hash等数据结构的存储
3)、使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
4). value 值大小不同：Redis 最大可以达到 512M；memcache 只有 1mb。
5）redis的速度比memcached快很多
6）Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
[](()单线程的redis为什么这么快
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(一)纯内存操作
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(二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换
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(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制
[](()redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
回答：一共五种
- (一)String
这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
- (二)hash
这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。
- (三)list
使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。本人还用一个场景，很合适—取行情信息。就也是个生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。
- (四)set
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
- (五)sorted set
sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。
[](()Redis 内部结构
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dict 本质上是为了解决算法中的查找问题（Searching）是一个用于维护key和value映射关系的数据结构，与很多语言中的Map或dictionary类似。本质上是为了解决算法中的查找问题（Searching）
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sds sds就等同于char * 它可以存储任意二进制数据，不能像C语言字符串那样以字符’\0’来标识字符串的结 束，因此它必然有个长度字段。
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skiplist （跳跃表） 跳表是一种实现起来很简单，单层多指针的链表，它查找效率很高，堪比优化过的二叉平衡树，且比平衡树的实现，
quicklist
- ziplist 压缩表 ziplist是一个编码后的列表，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，
[](()redis的过期策略以及内存淘汰机制
redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
[](()为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
[](()定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
[](()采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在redis.conf中有一行配置
maxmemory-policy volatile-lru1
该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)
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volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
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volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
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allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
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no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据，新写入操作会报错
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ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
[](()Redis 为什么是单线程的
官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。
既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问
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1）绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
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2）采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
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3）非阻塞IO优点：
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速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
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支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
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支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
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丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除如何解决redis的并发竞争key问题
同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？
不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。
如果对这个key操作，不要求顺序：准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可
如果对这个key操作，要求顺序：分布式锁+时间戳。假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。
利用队列，将set方法变成串行访问也可以redis遇到高并发，如果保证读写key的一致性
对redis的操作都是具有原子性的,是线程安全的操作,你不用考虑并发问题,redis内部已经帮你处理好并发的问题了。
[](()Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
1.twemproxy，大概概念是，它类似于一个代理方式， 使用时在本需要连接 redis 的地方改为连接 twemproxy， 它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性 hash 算法，将请求转接到具体 redis，将结果再返回 twemproxy。
缺点：twemproxy 自身单端口实例的压力，使用一致性 hash 后，对 redis 节点数量改变时候的计算值的改变，数据无法自动移动到新的节点。
2.codis，目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新 hash 节点
3.redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
[](()有没有尝试进行多机redis 的部署？如何保证数据一致的？
主从复制，读写分离
一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
[](()对于大量的请求怎么样处理
redis是一个单线程程序，也就说同一时刻它只能处理一个客户端请求；
redis是通过IO多路复用（select，epoll, kqueue，依据不同的平台，采取不同的实现）来处理多个客户端请求的
[](()Redis 常见性能问题和解决方案？
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(1) Master 最好不要做任何持久化工作，如 RDB 内存快照和 AOF 日志文件
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(2) 如果数据比较重要，某个 Slave 开启 AOF 备份数据，策略设置为每秒同步一次
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(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性， Master 和 Slave 最好在同一个局域网内
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(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
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(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <-
Slave3…
[](()讲解下Redis线程模型