Redis 集群的数据一致性如何保证？
答：Redis 集群的数据一致性是通过内置的集群协议和数据迁移机制来保证的。
在 Redis 集群中，数据被分为多个槽（slot），每个槽对应一个节点。当一个节点接收到写操作时，它会根据 Key 的哈希值确定对应的槽，并将该数据保存到对应槽的节点上。当节点间需要进行数据迁移时，他们会通过集群协议进行通信，协商数据的迁移和交换。在数据迁移过程中，Redis 集群会保证数据的一致性，即先复制数据到目标节点，再从源节点删除数据，确保在节点间不会出现数据丢失。这种方式可以保证数据在集群中的一致性，并使得数据迁移具有原子性。
此外，Redis 集群还会定期对所有节点的数据进行检查，确保数据在各个节点之间的一致性。节点之间会在一段时间内交换槽的状态信息，以检查槽的分布情况是否一致。如果发现数据不一致的情况，集群会自动进行重新分配槽和数据迁移，使得数据重新达到一致状态。
总结来说，Redis 集群通过内置的集群协议、数据迁移和定期检查机制来保证数据的一致性。通过这些机制，Redis 集群能够有效地处理数据迁移、故障恢复和负载均衡等场景，提供高可用性和数据一致性的保证。
Redis 的持久化机制有哪些？它们的区别是什么？
答：Redis 提供了两种主要的持久化机制：RDB（Redis Database）和 AOF（Append-Only File）。
RDB 是一种快照（snapshot）方式的持久化机制，它可以将 Redis 的数据以二进制形式保存在硬盘上。RDB 持久化机制在指定的时间间隔内生成数据快照，并将数据快照保存到磁盘上的文件中。RDB 的优点是生成的数据文件较小，恢复数据速度快，适合用于备份和灾难恢复，也可以用于非常频繁的数据备份。然而，RDB 的缺点是如果从上次数据快照到发生故障的时间段内数据丢失，将无法恢复这部分数据。
AOF 是一种追加日志（append-only log）方式的持久化机制，它以文本形式记录 Redis 服务器接收到的每个写操作。AOF 持久化机制会将写操作追加到日志文件末尾，并在服务器启动时重新执行这些写操作来恢复数据。AOF 持久化机制的优点是可以保证更高的数据安全性，即使出现故障，也可以根据日志文件重新构建数据。然而，AOF 持久化机制的缺点是生成的日志文件相对较大，恢复数据的速度相对较慢，在高负载的情况下可能会影响系统性能。
同时，Redis 还支持将 RDB 和 AOF 持久化机制结合使用。可以根据具体的业务需求选择合适的持久化机制，或者同时开启两种持久化机制以多重保护数据的安全。
Redis 中的缓存穿透是什么？如何解决缓存穿透问题？
答：在 Redis 中，缓存穿透是指恶意或频繁查询一个不存在于缓存中的数据，导致每次请求都需要查询数据库，增加数据库的负担。缓存穿透问题常常是由于恶意攻击或错误的查询导致的。
为了解决缓存穿透问题，可以采取以下几种方法：
布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种快速、高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于某个集合中。可以将所有可能的请求参数构建成一个布隆过滤器，每次查询前先通过布隆过滤器判断该请求是否有可能存在于缓存中，如果不可能存在，则可以直接拒绝访问，避免对数据库的查询操作。
缓存空对象（Cache NULL Object）：当发现一个不存在于缓存中的请求，可以将其结果设置为一个特殊的值，如 NULL，然后将其缓存起来。下次再查询时，发现结果为 NULL，则直接从缓存中返回，避免对数据库的重复查询。
预先建立缓存（Cache Pre-warming）：在系统启动或低峰期，可以预先将一些常用、热门的数据加载到缓存中，避免后续的缓存穿透问题。这样可以确保一些热门数据一直处于缓存中，降低对数据库的访问压力。
数据库添加校验：可以在数据库查询之前添加校验，对请求参数进行合法性检查，如果不合法直接返回错误，避免不必要的查询操作。
通过采取以上措施可以有效地解决缓存穿透问题，提高系统的性能和稳定性。
Redis 中的缓存击穿是什么？如何解决缓存击穿问题？
答：在 Redis 中，缓存击穿是指一个热点数据失效后，大量请求同时涌入，导致请求直接访问数据库，引起数据库负载过高的情况。通常情况下，热点数据失效后，需要重新查询数据库，并将查询结果重新放入缓存中。
为了解决缓存击穿问题，可以采取以下几种方法：
设置短期内的互斥锁（Mutex Lock）：当一个请求发现缓存中不存在热点数据时，可以尝试获取一个互斥锁。如果获取成功，表示该请求是第一个需要重新查询数据库的请求，它负责查询数据并将数据放入缓存中。其他请求可以等待直到互斥锁释放，并重新从缓存中获取数据。互斥锁的持有时间要尽量短，以减少对数据库的访问并发数。
设置过期时间的随机值：可以给缓存设置一个随机的过期时间，在不同的请求中过期时间会有差异，避免大量缓存同时失效，减轻数据库的压力。
提前异步更新缓存：可以在热点数据即将过期时，提前异步地去更新缓存。可以使用定时任务或者消息队列等机制，提前获取热点数据的最新值，并将其放入缓存中。这样，当热点数据过期时，可以直接从缓存中获取最新值，避免对数据库的直接查询。
