一、rdb快照持久化 save 900 1 #刷新快照到硬盘中，必须满足两者要求才会触发，即900秒之后至少1个关键字发生变化。 save 300 10 #必须是300秒之后至少10个关键字发生变化。 save 60 10000 #必须是60秒之后至少10000个关键字发生变化。 (从下往上理解)
stop-writes-on-bgsave-error yes #后台存储错误停止写。 rdbcompression yes #使用LZF压缩rdb文件。 rdbchecksum yes #存储和加载rdb文件时校验。 dbfilename dump.rdb #设置rdb文件名。 dir ./ #设置工作目录，rdb文件会写入该目录。
二、aof 日志持久化 appendonly no # 是否打开 aof日志功能
appendfsync always # 每1个命令,都立即同步到aof. 安全,速度慢 appendfsync everysec # 折衷方案,每秒写1次 appendfsync no # 写入工作交给操作系统,由操作系统判断缓冲区大小,统一写入到aof. 同步频率低,速度快,
no-appendfsync-on-rewrite yes: # 正在导出rdb快照的过程中,要不要停止同步aof auto-aof-rewrite-percentage 100 #aof文件大小比起上次重写时的大小,增长率100%时,重写 auto-aof-rewrite-min-size 64mb #aof文件,至少超过64M时,重写 (重写针对的是一些重复次数比较多的同一个语句的操作，比如 incrby aget 1 一百次，age的值最终是100，如果不开启重写，那么redis恢复数据是会傻傻的执行一百次incrby age 1，而重写后，所有语句就会被优化为一条语句：set age 100)
存储结构: 内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。
刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？（可以看到很多面试其实都是连环炮，面试官其实在等着你回答到这个点，如果你答上了对你的评价就又加了一分）
RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；
RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好
For Simple Strings the first byte of the reply is “+” 回复
For Errors the first byte of the reply is “-” 错误
For Integers the first byte of the reply is “:” 整数
For Bulk Strings the first byte of the reply is “$” 字符串
For Arrays the first byte of the reply is “*” 数组
比较：
1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
2、aof比rdb更安全也更大
3、rdb性能比aof好
4、如果两个都配了优先加载AOF
三、问
注: 在dump rdb过程中,aof如果停止同步,会不会丢失? 答: 不会,所有的操作缓存在内存的队列里, dump完成后,统一操作.
注: aof重写是指什么? 答: aof重写是指把内存中的数据,逆化成命令,写入到.aof日志里. 以解决 aof日志过大的问题.
问: 如果rdb文件,和aof文件都存在,优先用谁来恢复数据? 答: aof
问: 2种是否可以同时用? 答: 可以,而且推荐这么做
问: 恢复时rdb和aof哪个恢复的快 答: rdb快,因为其是数据的内存映射,直接载入到内存,而aof是命令,需要逐条执行
四、Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点 1、 单机版
特点：简单
问题： 1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。
2、主从复制
Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。
特点： 1、master/slave 角色 2、master/slave 数据相同 3、降低 master 读压力在转交从库 问题： 无法保证高可用 没有解决 master 写的压力
3、哨兵
Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：
监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。
特点：
1、保证高可用
2、监控各个节点
3、自动故障迁移
缺点：主从模式，切换需要时间丢数据
没有解决 master 写的压力
4、集群（proxy 型）： Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器； Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。
特点：1、多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins
2、支持失败节点自动删除
3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致
缺点：增加了新的 proxy，需要维护其高可用。
failover 逻辑需要自己实现，其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差，进行扩缩容都需要手动干预
5、集群（直连型）：
从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。
特点：
1、无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。
2、数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
3、可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。
4、高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本
5、实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。
缺点：
1、资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性
什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？
五、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？
方案1、使用互斥锁排队
业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了。
方案2、接口限流与熔断、降级
重要的接口一定要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口中的某些服务不可用时候，进行熔断，失败快速返回机制。
方案3、布隆过滤器
bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小，下面先来简单的实现下看看效果，我这里用guava实现的布隆过滤器：
缓存雪崩
缓存在同一时间内大量键过期（失效），接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。
解决方案：
方案1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队，实现同上;
方案2、建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存;
方案3、设置缓存超时时间的时候加上一个随机的时间长度，比如这个缓存key的超时时间是固定的5分钟加上随机的2分钟，酱紫可从一定程度上避免雪崩问题； ———————————————— 版权声明：本文为博主「饭一碗」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/80542580
