中间件：

Redis：

高性能k-v数据库，在内存运行，也可以持久化到磁盘，单线程单进程KV数据库。

支持的数据结构和底层实现：

REDIS主从实现原理：

主节点负责写，从节点负责读。

从节点发现主节点信息，建立socket链接，主节点将所有数据发送给从节点，完成初次全量同步，如果master有写命令，进行命令传播，保持主从一致性。

slave断开重连会进行同步，判断master id是否跟自己记录的一样，如果不一样就进行完整同步，如果一样就判断主从偏移量是否一致，如果不一致就进行部分重新同步，如果一样就直接结束。

分块分表：

分区是分割数据到多个redis实例的处理过程，因此每个实例保存key的一个子集。

如果只使用一个redis实例时，其中保存了服务器中全部的缓存数据，这样会有很大风险，如果单台redis服务宕机了将会影响到整个服务。解决的方法就是采用分片/分区的技术，将原来一台服务器维护的整个缓存，现在换为由多台服务器共同维护内存空间。

Redis Cluster 使用分片机制，在内部分为16384各slot插槽，分布在所有的master节点上，每个master节点负责一部分slot，数据操作时通过crc16的hash函数来对key进行取模，将结果路由到预先分配过slot相应节点上。

redis怎么实现高并发：

1、Redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；

2、Redis是单线程的，省去很多上下文切换线程的时间；

3、Redis使用多路复用，可以处理并发的连接，非阻塞IO内部实现epoll，采用epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化为事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。

redis持久化机制：

redis一般把数据缓存在内存里，但是会周期性的把更新的数据写入磁盘

两种持久化策略：

RDB：快照形式，直接把内存dump，Redis需要做持久化时，会fork一个子进程，子进程将数据写到临时RDB表里，写完再替换，实现COW；适合冷备，每5分钟生成一次；

AOF：把对服务器修改的命令都放到文件里；每一个写命令都追加到aof文件里，redis重启时会直接根据AOF指定进行恢复，适合热备，1秒1次fsync。

redis缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿，如何解决雪崩问题：

缓存雪崩：redis宕机或者大量key失效，同时又有大量请求打进来，DB撑不住；

1、设置不同的过期时间，防止同时失效

2、搭建高可用redis集群

3、设置多级缓存

缓存击穿：一个key非常热点，扛大量请求，然后再某一个时间点过期，恰好这个时间点对这个key有大量请求过来，这些请求发现缓存过期时会从后台DB加载数据并回到缓存，把DB压垮。

解法：热点数据永不过期（物理不过期，逻辑不过期；当发现要过期了通过后台异步进程进行缓存重建）或者加上互斥锁。

缓存穿透：用户大量请求在缓存和DB中查不到，导致数据不存在也会大量查DB

解法：DB查不到也写在缓存里，或使用布隆过滤器（类似一个hashset，可以快速查找某个KEY是否在数据库存在）。

Redis过期策略：

1、定期删除：100ms随机抽一些设置了过期时间的删除

2、惰性删除：等查询了再看过期没，过期了就删除

Redis的淘汰策略：

设置过期时间：LRU：最近最少使用，TTL：淘汰剩余时间短的；Random：随机淘汰。

所有K-V：Random随机淘汰。

Redis分布式锁的实现：

假设有5个redis节点，这些节点之间既没有主从，也没有集群关系。客户端用相同的key和随机值在5个节点上请求锁，请求锁的超时时间应小于锁自动释放的时间。当在3个（超过半数）redis上请求到锁的时候，才算是真正获取到了锁。如果没有获取到锁，则把部分已锁的redis释放掉。

如何解决redis分布式锁过期时间到了业务没执行完问题：

思路一：任务执行的时候，开辟一个守护线程，在守护线程中每隔一段时间重新设置过期时间。

思路二：通过Redisson中的看门狗来实现，在Redisson实例被关闭前，不断延长锁的有效期，默认30秒。

Redis重新分配哈希值：

系统自动化当前各主节点中拿出一定数量的哈希槽，转义至新的主节点中，以达到哈希槽平衡。

Redis快的原因：

基于内存操作，数据结构简单，避免上下文切换和竞争关系，多路复用和非阻塞IO：使用多路复用来监听多个socket连接客户端。

高可用：

主从复制+哨兵模式（3个）

哨兵集群：集群监控：监控Master/Slave是否正常工作；消息通知：某个Redis故障，报警给管理员；master node挂了自动转移给slave；配置中心：通知client新的master。

通过Sentine哨兵来监控Redis主服务器的状态。当主挂掉时，在从节点中根据一定策略选出新主，并调整其他从slave到新主。

选主的的策略简单来说有三个：

1、slave的priority设置的越低，优先级越高；

2、同等情况下，slave复制的数据越多优先级越高；

3、相同的条件下runid越小越容易被选中。

在Redis集群中，sentinel也会进行多实例部署，sentinel之间通过Raft协议来保证自身的高可用。