很多站长朋友们都不太清楚php面试redis考点，今天小编就来给大家整理php面试redis考点，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 面试问题redis有哪些集群方案 2、 php面试题 memcache和redis的区别 3、 Redis 面试宝典之 Redis 如何处理已经过期的数据？ 4、 大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略 5、 PHP面试都会问什么？ 6、 「干货」redis面试题 面试问题redis有哪些集群方案多个同构twemproxy（配置相同）同时工作，
接受客户端的请求，根据hash算法，转发给对应的redis。
优点：
- 开发简单，对应用几乎透明
- 历史悠久，方案成熟
缺点：
- 代理影响性能
- lvs和twemproxy会有节点性能瓶颈
- redis扩容非常麻烦
- twitter内部已放弃使用该方案，新使用的架构未开源
Codis：
ZooKeeper：
存放路由表和代理节点元数据
分发Codis-Config的命令
Codis-Config :
集成管理工具，有web界面
Codis-Proxy :
无状态代理，兼容Redis协议
对业务透明
Codis-Redis：
基于2.8版本，二次开发
加入slot支持和迁移命令
优点：
- 开发简单，对应用几乎透明
- 性能比Twemproxy好
- 有图形化界面，扩容容易，运维方便
缺点：
- 代理依旧影响性能
- 组件过多，需要很多机器资源
- 修改了redis代码，导致和官方无法同步，新特性跟进缓慢
- 开发团队准备主推基于redis改造的reborndb
Redis Cluster：
P2P模式，无中心化
把key分成16384个slot
每个实例负责一部分slot
客户端请求若不在连接的实例，该实例会转发给对应的实例。
通过Gossip协议同步节点信息
优点：
- 组件all-in-box，部署简单，节约机器资源
- 性能比proxy模式好
- 自动故障转移、Slot迁移中数据可用
- 官方原生集群方案，更新与支持有保障
缺点：
- 架构比较新，最佳实践较少
- 多键操作支持有限（驱动可以曲线救国）
- 为了性能提升，客户端需要缓存路由表信息
- 节点发现、reshard操作不够自动化
php面试题 memcache和redis的区别Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。补充的知识点：memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。(Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：/memcached/)。Memcached的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make make install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可以为其配置不同的启动参数。1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。1）-p Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；2）-U Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；3）-s Memcached监听的UNIX套接字路径；4）-a 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；5）-l 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；7）-r 最大core文件大小；8）-u 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；9）-m 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；11）-c 最大并发连数，缺省配置为1024；12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；13）-f 用于设置chunk大小的递增因子；14）-n 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；15）-t Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；16）-L 尝试使用大内存页；17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。Redis的安装非常方便，只需从bin目录下。在启动Redis服务器时，我们需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。php面试题 memcache和redis的区别
Redis 面试宝典之 Redis 如何处理已经过期的数据？本文讲的是 Redis 的键值过期之后的 数据处理 ，讲的是正常情况下的 数据清理 ，但面试者常常会把两个概念搞混，以至于和期望的工作失之交臂。我们本文的职责之一就是帮读者朋友搞清楚二者的区别，相信看完本文你就会对二者的概念有一个本质上的认识。
我们本文的面试题是，Redis 如何处理已过期的数据？
在 Redis 中维护了一个过期字典，会将所有已经设置了过期时间的键值全部存储到此字典中，例如我们使用设置过期时间的命令时，命令如下：
此命令表示 5s 之后键值为 mykey:java 的数据将会过期，其中 ex 是 expire 的缩写，也就是过期、到期的意思。
过期时间除了上面的那种字符类型的直接设置之外，还可以使用 expire key seconds 的方式直接设置，示例如下：
获取键值的执行流程是，当有键值的访问请求时 Redis 会先判断此键值是否在过期字典中，如果没有表示键值没有设置过期时间（永不过期），然后就可以正常返回键值数据了；如果此键值在过期字典中则会判断当前时间是否小于过期时间，如果小于则说明此键值没有过期可以正常返回数据，反之则表示数据已过期，会删除此键值并且返回给客户端 nil ，执行流程如下图所示：
这是键值数据的方法流程，同时也是过期键值的判断和删除的流程。
本文的面试题考察的是你对 Redis 的过期删除策略的掌握，在 Redis 中为了平衡空间占用和 Redis 的执行效率，采用了两种删除策略，上面的回答不完全对，因为他只回答出了一种过期键的删除策略，和此知识点相关的面试题还有以下这些：
常见的过期策略，有以下三种：
大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略【导读】众所周知，大数据分析师的面试流程与其他行业的不大一样，比如你面试一份文员工作，只需要携带简历就可以了，不过要想面试成功大数据分析师，不仅需要携带简历，还要做好考试的准备，这是每一个大数据分析师的入职必经流程，今天小编就来和大家说说大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略，希望对各位考生有所帮助。
一、RDB介绍
RDB 是 Redis
默许的耐久化计划。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis
重启会通过加载dump.rdb文件恢复数据。
可以在redis.windows.conf配备文件中修正save来进行相应的配备
注意事项
60秒内10000条数据则保存
这儿有三个save，只需满意其间任意一条就可以保存
比方：
(1)在redis中保存几条新的数据，用kill
-9粗暴杀死redis进程，模仿redis缺点失常退出，导致内存数据丢掉的场景(或许在，也或许不在，根据save的状况)
(2)手动设置一个save检查点，save 5 1
写入几条数据，等候5秒钟，会发现自动进行了一次dump rdb快照，在dump.rdb中发现了数据
失常停掉redis进程，再从头发起redis，看方才刺进的数据还在
二、AOF介绍
AOF ：Redis 默许不打开。它的呈现是为了补偿RDB的缺乏(数据的不一致性)，所以它采用日志的方法来记载每个写操作，并追加到文件中。Redis
重启的会根据日志文件的内容将写指令早年到后实行一次以结束数据的恢复作业。(appendonly yes)
注意事项注意事项
可以在redis.windows.conf中进行配备
打开AOF
将appendonly 的no 改为 yes
下面是文件名可以运用默许的文件名，也可以自己改
注意事项
appendfsync运用默许的everysec就可以了
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。
PHP面试都会问什么？简单的列出10点供你参考吧
1、php基础知识
2、常用函数使用
3、排序算法
4、引用变量的理解
5、session cookie 的理解
6、http请求 get post php://input 使用
7、mysql数据库链表查询，索引优化方案等
8、linux基本命名的使用 crontab，grep ，tail等
9、缓存 redis，memcached等的使用
10、市场上常用的流行PHP框架掌握，熟悉情况
「干货」redis面试题Redis 的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像
memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘
上进行保存。
因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的
Key-Value DB。
Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限
制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。
比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高
性能的 tag 系统等等。
另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的
memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能
读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
1.memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
2.redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多
3.redis 可以持久化其数据 redis 可以持久化其数据
String、List、Set、Sorted Set、hashes
内存。
1.noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
2.allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
3.volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存
放。
4.allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
5.volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
6.volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间
存放。
因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问
题。
512M
Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。
所以 redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的
性能。
在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎， 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达
到内存限值后不能继续插入新值。
1.codis 2.目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点
数据可恢复到新 hash 节点。
redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自
身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的 redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，然后去对应的
redis 实例操作数据。这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方
案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少
5501-11000 这个范围的槽而不可用。
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
（1）会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（sessioncache），用 Redis 缓存会话比其他存储（如
Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的
购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为
人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。
（2）全页缓存（FPC）
除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实
例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地
FPC。
再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。
此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快
速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列
Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列
平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop
操作。
如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的
就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用
Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器 Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使
得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。
所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像
下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执
行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可
以在这里看到。
立聊天系统！
Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。
Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对
象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap,
List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock,
ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。
Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持；
Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较为简单，不支持字符串操作，
Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通
过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,
每个节点都会有 N-1 个复制品.
Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
异步复制
16384 个
Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务
器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。
这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功
能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。
事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH
EXPIRE 和 PERSIST 命令
尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。
比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。Redi 检查内存使用情况，如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行，等等。
所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。
如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个 redis cluster 集 群，他首先会根据 hash 节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关 键！紧接着，就会发送一段 lua 脚本到 redis 上，那段 lua 脚本如下所示：
为啥要用 lua 脚本呢？因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在 lua 脚本中发送给 redis， 保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
那么，这段 lua 脚本是什么意思呢？这里 KEYS[1]代表的是你加锁的那个 key，比如说：RLoc
k lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁 key 就是“myLock”。
ARGV[1]代表的就是锁 key 的默认生存时间，默认 30 秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的 I D，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1
给大家解释一下，第一段 if 判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁 的那个锁 key 不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLoc k 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1，通过这个命令设置一个 hash 数据结构，这行 命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：
上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁 key 完 成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置 myLock 这个锁 key 的生存时间 是 30 秒。好了，到此为止，ok，加锁完成了。
那么在这个时候，如果客户端 2 来尝试加锁，执行了同样的一段 lua 脚本，会咋样呢？很简 单，第一个 if 判断会执行“exists myLock”，发现 myLock 这个锁 key 已经存在了。接着第二 个 if 判断，判断一下，myLock 锁 key 的 hash 数据结构中，是否包含客户端 2 的 ID，但是明 显不是的，因为那里包含的是客户端 1 的 ID。
所以，客户端 2 会获取到 pttl myLock 返回的一个数字，这个数字代表了 myLock 这个锁 key 的剩余生存时间。比如还剩 15000 毫秒的生存时间。此时客户端 2 会进入一个 while 循环，不 停的尝试加锁。
客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把 锁，怎么办呢？
简单！只要客户端 1 一旦加锁成功，就会启动一个 watch dog 看门狗，他是一个后台线程，会 每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 key，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。
31.可重入加锁机制
那如果客户端 1 都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：
这时我们来分析一下上面那段 lua 脚本。第一个 if 判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁 key 已经存在了。第二个 if 判断会成立，因为 myLock 的 hash 数据结构中包含的那个 ID，就 是客户端 1 的那个 ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1” 此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端 1 的加锁次数，累加 1。此时 myLock 数据结构变为下面这样：
大家看到了吧，那个 myLock 的 hash 数据结构中的那个客户端 ID，就对应着加锁的次数
如果执行 lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白 了，就是每次都对 myLock 数据结构中的那个加锁次数减 1。如果发现加锁次数是 0 了，说明 这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从 redis 里删除这个 key。 然后呢，另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源 Redisson 框 架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 redis 进行分布式锁的加 锁与释放锁。
其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个 redis master 实例，写入了 myLock 这种锁 key 的 value，此时会异步复制给对应的 master slave 实例。但是这个过程中一旦发生 redis m aster 宕机，主备切换，redis slave 变为了 redis master。
接着就会导致，客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 redis master 上完成了加锁，而客户端 1 也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业 务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
所以这个就是 redis cluster，或者是 redis master-slave 架构的主从异步复制导致的 redis 分布 式锁的最大缺陷：在 redis master 实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？
set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的！
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。
2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
2：做二级缓存，A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存，A1 失效时，可以访问 A2，A1 缓存失效时间设置为短期，A2 设置为长期
3：不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
关于php面试redis考点的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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