redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的 ， 我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
2、数据结构 ， 可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中 ， 可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
3、可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景 。
4、应用场景：消息队列，关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现 。描述： set是string类型的无序集合 。
5、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 。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份 。
6、Redis提供的incr命令来实现计数器功能 ， 内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景 。分布式会话 。
美团二面:为什么Redis会有哨兵?因此，主从模式的一个缺点，就在于无法实现自动化地故障恢复。Redis后来引入了哨兵机制，哨兵机制大大提升了系统的高可用性 。哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报 。
【redis rehash条件 redis过滤条件】哨兵是为了保证redis集群的故障转移 。由于资源，以及网络通信的性能考虑，一般哨兵和redis会部署在同一物理机 。如果一台物理机出现了物理故障 ， 哨兵实例和redis服务实例会一起down掉 。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程 ， 作为进程，它会独立运行 。
哨兵选举 如果发生了客观下线，那哨兵节点会选举出一个leader来进行实际的故障转移工作 。
主观下线：在心跳检测的定时任务中 ， 如果其他节点超过一定时间没有回复，哨兵节点就会将其进行主观下线 。顾名思义，主观下线的意思是一个哨兵节点“主观地”判断下线；与主观下线相对应的是客观下线 。
Master 可能会因为某些情况宕机了，如果客户端是固定一个地址去访问，肯定是不合理的 ， 所以客户端请求是请求哨兵，从哨兵获取主机地址的信息，或者是从机的信息 。
布隆过滤器详解假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个 ， 与其它元素被hash到哪个slot无关 。
从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小 ， 这也符合直觉 。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低 。
布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在” 。相比于传统的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定 。
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由[布隆]提出的 。它实际上是一个很长的[二进制]向量和一系列随机映射函数 。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中 。
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的 。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合 。
可以通过google的 guava，在内存中轻松实现布隆过滤器 。无需手动计算满足字节数组的长度和哈希个数，只需要输入 拟输入数据的个数 和 期望误判率 即可 。
Redis哨兵机制原理浅析原理 监控 sentinel节点需要监控master、slave以及其他sentinel节点的状态 。这一过程是通过Redis的pub\sub系统实现的 。
Redis哨兵模式的实现原理 。关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：定时任务：每个哨兵节点维护了3个定时任务 。
Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用 ， 实现自动化故障发现与故障转移 。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤 。
其原理是哨兵通过发送命令 ， 等待Redis服务器响应，如果Redis服务器一直没有响应，说明这个Redis服务器可能已经宕机了，从而监控运行的多个Redis实例 。
集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上 。
哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵，实现redis集群的故障转移 。哨兵负责监控集群状态，当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点 。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致 。
Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器1、如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟 。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值 。
2、预防和解决缓存穿透问题 ， 可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题 ， 大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
3、在程序的世界中 ， 布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题 。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题 。
4、多次执行 ， 结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性 ， 可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储 。使用redis实现布隆过滤器 。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数 。实现过程 ， 待完善 。。
5、缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义 。
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