总结实际项目中及面试中所可能遇到的问题，总结之，记录之，并即时更新补充。
开始面试前，先通过三段式（是什么、为什么、怎么用）简单了解Redis：
主菜开始（主要结合自己项目中的实际使用情况，答案不唯一，仅供参考）：
1、Redis在你项目中的实际应用
(1) 缓存热数据，如数据库中的字典表信息
(2) 完成统计（计数）功能
可以加快数据的访问速度，还能有效地降低后端数据源的压力
2、使用什么数据格式，并谈谈其他数据格式，及其使用场景
主要使用哈希（hash）格式，形如value={{field1,value1},{field2, value2},…{fieldN, valueN}}
下面谈谈其他数据格式：
参考自----《Redis开发与运维》图2-1
3、为什么使用Redis，而不用Memcached？
(1) 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
(2) Redis的速度比Memcached快很多
(3) Redis可以持久化其数据
4、为什么Redis的速度快？
(1) 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。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)；
(2) 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
(3) 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
5、讲讲你对多路 I/O 复用模型的理解
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。
6、说说Redis的持久化
Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。
RDB（Redis DataBase）持久化是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化。
AOF（Append Only File）持久化是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件。
详细说明可参考：Redis持久化
7、Redis的数据是一直存在吗？（问数据淘汰策略）
使用过期策略以及内存淘汰机制 ---- 定期删除+惰性删除策略
8、Redis支持的Java客户端都有哪些？
Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。
在项目开发中使用了Jedis，栗子：JedisPool工具类及使用
9、Redis使用中的注意事项
(1) 缓存和数据库双写一致性问题
高级题
Ⅰ.慢查询分析
通过慢查询分析可以找到有问题的命令进行优化。
预设阈值：slowlog-log-slower-than 它的单位是微秒（1秒=1000毫秒=1000000微秒），默认值是10000，假如执 行了一条“很慢”的命令（例如keys*），如果它的执行时间超过了10000微秒，那么它将被记录在慢查询日志中。
slowlog-log-slower-than配置建议：默认值超过10毫秒判定为慢查询，需要根据Redis并发量调整该值。由于Redis采用单线程响应命令，对于高流量的场景，如果命令执行时间在1毫秒以上，那么Redis最多可支撑OPS不到1000。因此对于高OPS场景的Redis建议设置为1毫秒。
日志存放：slowlog-max-len是列表的最大长度。一个新的命令满足慢查询条件时被插入到这个列表中，当慢查询日志列表已处于其最大长度时，最早插入的一个命令将从列表中移出，例如slowlog-max-len设置为5，当有第6条慢查询插入的话，那么队头的第一条数据就出列，第6条慢查询就会入列。
slowlog-max-len配置建议：线上建议调大慢查询列表，记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能，例如线上可设置为1000以上。
Ⅱ. Pipeline（流水线）机制
Pipeline在某些场景下非常有用，比如有多个command需要被“及时的”提交，而且他们对相应结果没有互相依赖，对结果响应也无需立即获得，那么pipeline就可以充当这种“批处理”的工具；而且在一定程度上，可以较大的提升性能，性能提升的原因主要是TCP连接中减少了“交互往返”的时间。
栗子：redis中pipeline用法需要注意的地方
Ⅱ. 使用Redis怎么实现分布式事务锁？有了解过？
Ⅲ. 什么是缓存穿透？如何避免？
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。
Ⅳ. 什么是缓存雪崩？如何避免？
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能提供服务，于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会级联宕机的情况。缓存雪崩的英文原意是stampeding herd（奔逃的牛），指的是缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期
3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。