Redis相关面试题确实很多，主要是因为知识点很多，但是面试的时候，不可能都问个遍，所以本文就来总结一下，面试被问频率最高的几道Redis的面试题。
请说一下Redis 支持的哪些数据类型
String（字符串）
list（列表）：list 是字符串列表，按照插入顺序排序。元素可以在列表的头部（左边）或者尾部（右边）进行添加。
hash（哈希）：
Redis hash是一个键值对（key-value）集合。Redis hash是一个 String 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。set（集合）：
Redis的 set 是 String 类型的无序集合。zset（sorted set：有序集合）：Redis zset和 set 一样也是 String 类型元素的集合，且不允许重复的成员。不同的zset是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。zset通过这个分数来为集合中所有元素进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的，但分数（score）却可以重复。
这个题目是不管你是初级、中级还是高级，被问到的概率很大。
Redis有哪些常见应用场景 ？
热点数据缓存：由于 Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以 Redis 很适合用来存储热点数据
限时业务实现：expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。收集验证码、优惠活动等业务场景。
计数器实现：incrby 命令可以实现原子性的递增，所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成。比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。
排行榜实现：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。例如：下单量最多的用户排行榜，最热门的帖子（回复最多）等。
布式锁实现：利用 Redis 的 setnx 命令进行。后面会有详细的实现介绍。
队列机制实现：Redis 有 list push 和 list pop 这样的命令，所以能够很方便的执行队列操作。
就算你没有使用过Redis，但是你得知道，Redis的使用场景有哪些，当场景出现的时候，你就可以考虑一下能否把Redis用上，并且和其他方案进行对比。也就是相当于你多了一套方案而已。
缓存三大问题：缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
缓存雪崩
什么是缓存雪崩？
如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了（下图来源于网络）。
我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。
如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。
这就是缓存雪崩：Redis挂掉了，请求全部走数据库。
缓存雪崩如果发生了，很可能就把我们的数据库搞垮，导致整个服务瘫痪！
如何解决缓存雪崩？
在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。
首先强调的是缓存雪崩对底层系统的冲击非常可怕。但很遗憾的是目前并没有完美的解决方案。
场景解决方案
大多数设计者考虑“加锁”或者“队列”方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免大量并发请求落到底层存储系统上。比如某个Key只允许一个线程查询和写缓存，其他线程等待。
有一个简单处理方案，就是将缓存失效时间分散开，比如我们在原有失效时间上增加一个随机值，如1~5分钟随机，尽量让缓存不要同时失效，从而尽量避免缓存雪崩。
实现高可用架构，尽量避免
Redis挂掉的情况。Redis挂掉后采用本地缓存和限流策略，避免DB直接被干掉。Redis持久化，Redis挂掉后，重启后可以自动从磁盘中加载数据，能快速回复数据。
缓存击穿
什么是缓存击穿
对于一些设置了过期时间的Key，当这些Key在被某些时间点大量高并发访问时，这个时候就需要考虑缓存被“击穿”的问题，这个问题和雪崩区别在于只针对某个Key的缓存，而缓存雪崩是针对多个Key的缓存。简单来说，就是当某个时间点某个Key被高并发访问，此时恰好缓存过期，那么所有请求都落到DB上了，这是瞬时的大并发就有可能导致将DB压垮，这种现象就叫缓存击穿。
如何解决缓存击穿？
方案一：后台刷新
后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是30分钟,那么job每隔29分钟定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中).
这种方案比较容易理解，但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的业务，key 比较分散的则不太适合，实现起来也比较复杂。方案二：检查更新
将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接,可以添加新字段,可以采用单独的key保存..不管用什么方式,只要两者建立好关联关系就行).在每次执行get操作后,都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比,如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值),则主动更新缓存.这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一一样,让数据不过期.)
这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00，而 11:59到 12:00这 1 分钟时间里恰好没有 get 请求过来，又恰好请求都在 11:30 分的时候高并发过来，那就悲剧了。这种情况比较极端，但并不是没有可能。因为“高并发”也可能是阶段性在某个时间点爆发。方案三：分级缓存
采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式，L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长。请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。
这种方式，主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现。所以，当数据更新时，只能淘汰 L1 缓存，不能同时将 L1 和 L2 中的缓存同时淘汰。L2 缓存中可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且，这种方案可能会造成额外的缓存空间浪费。
方案四：加互斥锁
这种方案是通过异步方式 去获取缓存过程中，其他key 处于等待现象，必须等待第一个构建完缓存之后，释放锁，其他人才能通过该key才能访问数据;如下图所示
第一个key1 在查询db，获取数据 到放入缓存过程中，都有把锁 先锁住，其他人就必须等待，等待这个人把缓存设置成功，才去释放锁，那其他人就直接从缓存里面取数据；不会造成数据库的读写性能的缺陷;
缓存穿透
什么是缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义。
这就是缓存穿透：
请求的数据在缓存大量不命中，导致请求走数据库。
缓存穿透如果发生了，也可能把我们的数据库搞垮，导致整个服务瘫痪！
如何解决缓存穿透？
解决缓存穿透也有两种方案：
由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数)，于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！
当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从缓存里边获取了。
这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间。
以上说的三种情况，就是缓存最容易出现的问题，所以你得知道，每个场景然后其场景的解决方案有哪些。
说一下Redis的持久化有哪些方式？
Redis的持久化有两种方式：RDB和AOF
RDB 持久化：原理是将 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：原理是将 Redis 的操作日志以追加的方式写入文件。
继续说一下他们各自的区别及优缺点
两者的区别
RDB 持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，创建RDB文件有两种命令的方式，Save与BGSAVE,其中Save命令会阻塞redis服务器进程。导致这段期间服务器不能接受客户端的请求，BGSAVE命令会创建子进程来执行RDB文件的创建。所以BGSAVE不会阻塞服务器进程。BGSAVE实际操作过程是 fork 一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
默认为RDB方式持久化。
AOF 持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
优缺点
RDB
优点
RDB 是紧凑的二进制文件，比较适合备份，全量复制等场景
RDB 恢复数据远快于 AOF
缺点
RDB 无法实现实时或者秒级持久化；
新老版本无法兼容
RDB格式。
AOF
优点
可以更好地保护数据不丢失；
appen-only模式写入性能比较高；适合做灾难性的误删除紧急恢复。
缺点：
对于同一份文件，AOF 文件要比 RDB 快照大；
AOF 开启后，会对写的 QPS 有所影响，相对于 RDB 来说 写 QPS 要下降；
数据库恢复比较慢， 不合适做冷备。
其实基本上都不会是单独使用每一种类解决持久化的。因为都存在问题。
Redis 淘汰策略有哪些？(内存满了怎么办)
Redis 可以看作是一个内存数据库，通过 Maxmemory 指令配置 Redis 的数据集使用指定量的内存。设置 Maxmemory 为 0，则表示无限制。
当内存使用达到 Maxmemory 极限时，需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。
Redis 的缓存淘汰策略有：
noeviction：当内存使用达到上限，所有需要申请内存的命令都会异常报错。allkeys-lru：先试图移除一部分最近未使用的 key。volatile-lru：淘汰一部分最近使用较少的（LRC），但只限于过期设置键。
allkeys-random：随机淘汰某一个键。
volatile-random：淘汰任意键，但只限于有过期设置的驱逐键。
volatile-ttl：优先移除具有更早失效时间的 key。
Redis内存满了，一般采用三种方式
增加内存（治根不治本，土豪另说）。
使用内存淘汰策略
Redis集群
Redis 为什么设计成单线程的？
单线程，这里的单线程指的是 Redis 网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。
Redis 为什么设计成单线程的？
绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件
非阻塞 IO，内部采用 epoll，epoll 中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用 epoll 的多路复用特性，避免 IO 代价。
为何单线程的 Redis 却能支撑高并发？
Redis 集群架构模式有哪几种？
Redis 单节点单机器部署
Redis 主从节点部署
Redis Sentinel（哨兵）模式部署
Redis 集群模式
说说Redis每种集群模式的优缺点
使用Redis 怎么实现分布式锁？
简单方案：
最简单的方法是使用 setnx 命令，set not exist 设置不存在key。释放锁的最简单方式是执行 del 指令。
问题：
锁超时：如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住（死锁），别的线程再也别想进来。
优化方案：
setnx 没办法设置超时时间，如果利用 expire来设置超时时间，那么这两步操作不是原子性操作。设置过期时间是避免锁一直不释放或者释放失败的问题。
利用 set 指令增加了可选参数方式来替代 setnx。set 指令可以设置超时时间。
一种Redis实现分布式锁
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4385225/blog/4795287