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Q：你在项目中使用 Redis 做了什么缓存？能举例说明使用 Redis 带来的性能提升幅度吗？是否做过基准测试或压测？

A：

Q：说一下热点 key 和大 key

A：热点 key 主要是在高并发场景下被频繁读写的同一个 redis key，短时间内 QPS 极高，单点压力过高导致 redis 性能下降，甚至会击穿后端，大 key 则是指 redis 中存储的单个 key 占用内存过大，可能会阻塞 redis 主线程或导致内存溢出、慢查询等问题，解决方法的话可以将单个热点 key 拆成多个子 key，然后对同一 key 并发请求做请求合并，只发一次真实请求，其他请求等待结果复用，也可以把主从节点做读写分离；大 key 的话可以拆分成小 key，然后渐进式迭代访问，分批读取，使用哈希结构这样每次广播可以只做差量更新

Q：为什么学 redis？是否了解其他分布式缓存技术？

A：嗯因为 redis 本身是一个性能非常高的内存数据库，有丰富的数据结构，功能也非常强大，既能做缓存也能做消息队列、分布式锁等，使用起来也很方便，正好在项目中也有这方面功能实现的需求，所以我就选择了 redis，目前只是简单学了一下它的使用，底层我还在学习中，现在主要是用它来做项目里的房间状态缓存和游戏事件的快速推送；另外我也了解过其他的分布式缓存技术，比如说 Memcached，它是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，主要用于加速动态 Web 应用程序，通过减轻数据库负担来提高性能 ，但它不支持数据持久化和复杂的数据结构，只适合简单的请求缓存

Q：讲一下 redis 的缓存雪崩，击穿和穿透以及解决方法

A：缓存穿透是指用户频繁请求不存在的数据，每次都无法在缓存中命中，又直接打到了数据库，这个主要是要对请求参数做合法校验，比如用布隆过滤器，或者直接存一个空值并设置较短的 TTL，这样就可以缓解数据库压力；缓存击穿主要是指某个热点 key 恰好在高并发时刻过期，导致大量并发请求无法命中缓存，同时击穿到数据库做查询或写入，瞬间击垮后端，这个主要要设置热点 key 的过期时间为随机值，也可以使用互斥锁来加锁，只有一个请求能去查询数据库，其他请求等待结果，或后续并发复用同一个结果；缓存雪崩就是指大量缓存，比如整个 redis 实例或大批 key 在同一时间点集中到期，或 redis 整体不可用，导致所有请求都到数据库，形成雪崩式的流量冲击，这个主要是要设置不同的过期时间，避免同一时间点集中到期，同时也可以使用多级缓存，比如在业务进程内做一层 LRU，让热点数据优先走本地，或采用 redis 集群和限流降级

Q：redis 的 QPS，单机顶不住，该怎么办

A：当我发现单机 redis 达到 QPS 瓶颈后，首先会在实例内排查慢命令，避免全表扫描并使用批量写入、单条原子增量命令代替多条写入，同时在应用层加进程级本地缓存来减少对 redis 的打击，如果单机硬件已升级到极限，就要使用主从复制和读写分离，把写请求集中到主节点，读请求分给多个从节点，然后做自动路由，随着业务继续扩张的话就要考虑部署 redis cluster，把数据分片到多个主节点，每个再配从节点做高可用，Cluster 模式下节点宕机能自动故障切换，扩缩容也更灵活

Q：经常用 redis 的哪几种类型

A：我最常用的是 String、哈希、List、Set、Sorted Set 和 Pub/Sub，String 是用来做验证码、分布式锁、计数器，哈希是用来存储用户会话、房间状态等对象，List 是用来做消息队列、任务队列，Set 和 Sorted Set 是用来做排行榜、标签等，Pub/Sub 是用来做实时消息推送和事件通知等，另外根据不同场景我也会用 Stream 做可靠消息流，HyperLogLog 做大数据量的去重，Geo 做地理位置相关的查询等

Q：有过使用分布式锁的经验吗，分布式锁底层用的是哪两个命令

A：我在项目里主要是用 redis 做分布式锁，底层主要是用 SETNX 抢锁，然后再用 EXPIRE 给锁设置 TTL，释放时会先用一段 Lua 脚本来校验锁的持有者标识，只有匹配才会执行 DEL，避免误删锁

Q：redis 集群是什么，你的 redis 是什么集群，主 redis 宕机了库存还能做吗

A：redis 集群是一种分布式部署方案，通过主从、分片和故障自动转移来实现高可用，在我的项目中我用的是 redis cluster 模式，一共三主三从，16384 个哈希槽自动分片，如果主节点宕机，集群会自动触发 failover 把从节点提升为主节点来继续处理请求，不影响业务，如果用 redis 做库存，那在设计上会配合主从复制、幂等扣减、数据库兜底等机制，确保即使 redis 出故障也不会出现库存丢失或订单错误