一、Redis相关面试题
1.redis数据类型
答：string、Hash、list、无序集合、有序集合
2.redis过期策略？内存淘汰策略？
答：
过期策略：
1.定时删除：创建一个定时器，到时间立即执行删除操作（对内存友好，因为能保证过期了立马删除，但是对cpu不友好）
2.惰性删除：键过期不管，每次获取键时检查是否过期，过期就删除（对cpu友好，但是只有在使用的时候才可能删除，对内存不友好）
3.定期删除：隔一段时间检查一次（具体算法决定检查多少删多少，需要合理设置）
内存淘汰策略：
1.volatile-lru(当内存不足时，从设置了过期时间的key中使用LRU算法，选出最近使用最少的数据，进行淘汰)
2.allkeys-lru(当内存不足时，从所有的key中使用LRU算法，选出最近使用最少的数据，进行淘汰)
3.volatile-lfu(当内存不足时，从设置了过期时间的key中使用LFU算法，选出使频率最低的数据，进行淘汰)
4.allkeys-lfu(当内存不足时，从所有的key中使用LFU算法，选出使频率最低的数据，进行淘汰)
5.volatile-random(当内存不足时，从设置了过期时间的key中，随机选出数据，进行淘汰。)
6.allkeys-random(当内存不足时，从所有的key中，随机选出数据，进行淘汰。)
7.volatile-ttl(当内存不足时，从设置了过期时间的key中，选出即将过期的数据（按照过期时间的先后，选出先过期的数据），进行淘汰。)
8.noeviction(当内存不足时，禁止淘汰数据，写入操作报错默认策略，是Redis默认的内存淘汰策略)
3.什么是缓存雪崩、击穿、穿透？
答：
击穿：缓存某个热点失效，此时大量的访问该热点数据，导致数据库压力剧增，高并发冲垮数据库（解决办法：1、互斥锁，2.缓存永不过期）
穿透：当用户访问数据时既不在缓存中，也不在数据库中（解决办法：1、非法请求限制，2、缓存空值或者默认值、3、使用过滤器来判断）
雪崩：当大量的缓存失效或者redis宕机时，全部请求访问数据库导致数据库请求量过大，严重导致宕机。（解决办法：1、互斥锁 2、均匀设置过期时间）
二、Kafka相关面试题
1.如何提升Kafka的吞吐量
答：1.batch.size：批次大小，默认16k 2. linger.ms：等待时间，修改为5-100ms 3.compression.type：压缩snappy 4.RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为64m
2.ACK应答级别
答：
acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据， 对可靠性要求比较高的场景。
3.生产端如何保证数据可靠性？
答：
- ACK级别设置为-1
- 分区副本大于等于2
- 3. ISR里应答的最小副本数量大于等于2
4.Kafka如何解决数据重复？
答：Kafka运用了幂等性PID+Partition+SeqNumber 其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。（开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭）
5.生产端如何保证数据有序？
答：
1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。
2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
（1）未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
（2）开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据， 故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
6.borker端如选举Leader？
答：在isr中存活为前提，按 照AR中排在前面的优先。例如 ar[1,0,2], isr [1，0，2]，那么leader就会按照1，0，2的顺序轮询
