笔者认为，在项目中使用Redis，主要是从两个角度去考虑：性能和并发。当然，Redis还具备可做分布式锁等功能的其它功能，但如果只是为了分布式锁这些其它功能，完全还有其它中间件（如Zookpeer等）可以代替，并不是非要使用Redis。
因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答：
如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久、且结果不频繁变动的SQL时，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
题外话：忽然想聊一下这个迅速响应的标准——其实根据交互效果的不同，这个响应时间没有固定标准。不过曾经有人这么告诉我：“在理想状态下，我们的页面跳转需要在瞬间解决，对于页内操作则需要在刹那间解决。另外，超过一弹指的耗时操作要有进度提示，并且可以随时中止或取消，这样才能给用户最好的体验。”
那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢？
根据《摩诃僧祗律》记载：一刹那者为一念，二十念为一瞬，二十瞬为一弹指，二十弹指为一罗预，二十罗预为一须臾，一日一夜有三十须臾。
那么，经过周密的计算，一瞬间为0.36秒,一刹那有0.018秒，一弹指长达7.2秒。
如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，而不是直接访问数据库。
大家用Redis这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用Redis都会碰到一些问题，常见的主要是四方面的问题：
1、缓存和数据库双写一致性问题
2、缓存雪崩问题
3、缓存击穿问题
4、缓存的并发竞争问题
这四个问题，笔者个人觉得在项目中比较常遇见，具体解决方案，后文会给出。
这个问题其实是对Redis内部机制的一个考察。其实根据笔者的面试经验，很多人其实都不知道Redis是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。主要是以下三点：
1、纯内存操作
2、单线程操作，避免了频繁的上下文切换
3、采用了非阻塞I/O多路复用机制
我们现在仔细地说一说I/O多路复用机制，因为这个说法实在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什么意思。打一个比方：小曲在S城开了一家快递店，负责同城快送服务。小曲因为资金限制，雇佣了一批快递员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。
经营方式一：
客户每送来一份快递，小曲就让一个快递员盯着，然后快递员开车去送快递。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在很多问题，几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了，大部分快递员都处在闲置状态，谁抢到了车，谁就能去送快递。
随着快递的增多，快递员也越来越多，小曲发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的快递员了，快递员之间的协调很花时间，大部分时间花在抢车上。综合上述缺点，小曲痛定思痛，提出了下面的经营方式↓
经营方式二：
小曲只雇佣一个快递员，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。最后，那个快递员依次去取快递，一次拿一个，开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。
上述两种经营方式对比，是不是明显觉得第二种，效率更高、更好呢？在上述比喻中：
1、每个快递员→每个线程
2、每个快递→每个Socket(I/O流)
3、快递的送达地点→Socket的不同状态
4、客户送快递请求→来自客户端的请求
5、小曲的经营方式→服务端运行的代码
6、一辆车→CPU的核数
于是我们有如下结论：
1、经营方式一就是传统的并发模型，每个I/O流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
2、经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个I/O流。
下面类比到真实的Redis线程模型，如图所示：
参照上图，简单来说就是，我们的Redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的Socket。在服务端，有一段I/O多路复用程序，将其置入队列之中。然后文件事件分派器依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是，这个I/O多路复用机制，Redis还提供了Select、Epoll、Evport、Kqueue等多路复用函数库，大家可以自行去了解。
看到这个问题，是不是觉得它很基础？其实笔者也这么觉得。然而根据面试经验发现，至少80%的人答不上这个问题。建议在项目中用到后，再类比记忆，体会更深，不要硬记。基本上，一个合格的程序员五种类型都会用到：
这个其实没什么好说的，最常规的Set/Get操作，Value可以是String也可以是数字，一般做一些复杂的计数功能的缓存。
这里Value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。笔者在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以CookieId作为Key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好地模拟出类似Session的效果。
使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用Lrange命令，做基于Redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。
因为Set堆放的是一堆不重复值的集合，所以可以做全局去重的功能。
为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set比较麻烦，难道为了做一个全局去重，再起一个公共服务？太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好、全部的喜好、自己独有的喜好等功能。
Sorted Set多了一个权重参数Score，集合中的元素能够按Score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，Sorted Set还可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。
这个问题其实相当重要，从这个问题就可以看出来到底Redis有没有用到位。比如，你Redis只能存5G数据，可是你写了10G，那会删5G的数据。怎么删的？这个问题思考过么？还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?
Redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略？
定时删除，用一个定时器来负责监视Key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除Key，因此没有采用这一策略。
定期删除+惰性删除是如何工作的呢？
定期删除，Redis默认每个100ms检查是否有过期的Key，有过期Key则删除。需要说明的是，Redis不是每个100ms将所有的Key检查一次，而是随机抽取进行检查（如果每隔100ms，全部Key进行检查，Redis岂不是卡死）。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多Key到时间没有删除。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个Key的时候，Redis会检查一下，这个Key如果设置了过期时间，那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么？
不是的，如果定期删除没删除Key。然后你也没及时去请求Key，也就是说惰性删除也没生效。这样，Redis的内存会越来越高，那么就应该采用内存淘汰机制。
在Redis.conf中有一行配置：
# maxmemory-policy volatile-lru该配置就是配内存淘汰策略的：
Noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人使用吧；
Allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的Key。推荐使用，目前项目在用这种；
Allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，应该也没人使用吧；
Volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的Key。这种情况一般是把Redis既当缓存又做持久化存储的时候才用。不推荐；
Volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个Key。依然不推荐；
Volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的Key优先移除。不推荐。
PS：如果没有设置Expire的Key，不满足先决条件（Prerequisites）；那么Volatile-lru、Volatile-random和Volatile-ttl策略的行为，和Noeviction（不删除）基本上一致。
一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题，想要回答这个问题，就要先明白一个前提：如果对数据有强一致性要求，就不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。
另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据不能放缓存。
《分布式数据库与缓存双写一致性方案解疑》
给出了详细的分析，在这里简单地说一说：首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存；其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
关于“如何应对缓存穿透和缓存雪崩”这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目，流量有几百万左右，这两个问题一定要深刻考虑：
缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
解决方案：
利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库，没得到锁，则休眠一段时间重试；
1、采用异步更新策略，无论Key是否取到值，都直接返回。Value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存，需要做缓存预热（项目启动前，先加载缓存）操作；
2、提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的Key，迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效，如果不合法，则直接返回。
缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
解决方案：
1、给缓存的失效时间加上一个随机值，避免集体失效；
2、使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了；
3、双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间，自己做缓存预热操作。
然后细分以下几个小点：
a. 从缓存A读数据库，有则直接返回；
b. A 没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程；
c. 更新线程同时更新缓存A和缓存B。
这个问题大致就是同时有多个子系统去Set一个Key。这个时候要注意什么呢？本人提前百度了一下，发现大家思考的答案基本都是推荐用Redis事务机制。但本人不推荐使用Redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是Redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个Key操作的时候，这多个Key不一定都存储在同一个Redis-Server上。因此，Redis的事务机制，十分鸡肋。
解决方法如下：
如果对这个Key操作不要求顺序
这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做Set操作即可，比较简单。
如果对这个Key操作要求顺序
假设有一个Key1，系统A需要将Key1设置为ValueA，系统B需要将Key1设置为ValueB，系统C需要将Key1设置为ValueC。期望按照Key1的Value值按照 ValueA→ValueB→ValueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下：
1、系统A Key 1 {ValueA 3:00}
2、系统B Key 1 {ValueB 3:05}
3、系统C Key 1 {ValueC 3:10}
那么，假设这会系统B先抢到锁，将Key1设置为{ValueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的ValueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做Set操作了。以此类推。
