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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。
Redis提供两种持久化机制RDB和AOF机制:
1、 RDBRedis DataBase)持久化方式： 是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录Redis数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点：
1、 只有一个文件dump.rdb，方便持久化。
2、 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3、 性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了Redis的高性能) 4.相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高。
缺点：
1、 数据安全性低。RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间Redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
2、 AOFAppend-only file)持久化方式： 是指所有的命令行记录以Redis命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为aof文件。
优点：
1、 数据安全，aof持久化可以配置appendfsync属性，有always，每进行一次命令操作就记录到aof文件中一次。
2、 通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过Redis-check-aof工具解决数据一致性问题。
3、 AOF机制的rewrite模式。AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）)
缺点：
1、 AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
2、 数据集大的时候，比rdb启动效率低。
限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可，不用详细写出。
用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下：
#!/usr/bin/env python3
import Redis
import sys
import time
r = Redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)
try:
id = sys.argv[1]
except:
print(‘input argument error’)
sys.exit(0)
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:
print(“you are forbidden logining”)
else:
print(‘you are allowed to login’)
r.lpush(id, time.time())
# login_func()
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。
获取当前时间（start）。
依次向 N 个 Redis节点请求锁。请求锁的方式与从单节点 Redis获取锁的方式一致。为了保证在某个 Redis节点不可用时该算法能够继续运行，获取锁的操作都需要设置超时时间，需要保证该超时时间远小于锁的有效时间。这样才能保证客户端在向某个 Redis节点获取锁失败之后，可以立刻尝试下一个节点。
计算获取锁的过程总共消耗多长时间（consumeTime = end - start）。如果客户端从大多数 Redis节点（>= N/2 + 1) 成功获取锁，并且获取锁总时长没有超过锁的有效时间，这种情况下，客户端会认为获取锁成功，否则，获取锁失败。
如果最终获取锁成功，锁的有效时间应该重新设置为锁最初的有效时间减去 consumeTime。
如果最终获取锁失败，客户端应该立刻向所有 Redis节点发起释放锁的请求。
16384 个。
使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法
string，list，set，sorted set，hash
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问：如果这个Redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？
这个时候你要回答Redis关键的一个特性：Redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。
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。
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