redis在使用过程中明明内存充足但是插入数据失败怎么排查?
- 是否是网络问题：客户端使用脚本定时ping Redis服务器，未有丢包情况，排除网络问题。
- 是否是连接池满了：客户端连接池满了，检查客户端连接最大限制maxActive是否足够，Redis服务端连接溢出，无法分配新的连接，检查服务端连接是都达到最大值。
- 是否内存不足：看似内存足够，但是redis在保存内存数据到磁盘时候，为了防止主进程假死，会fork一个子进程来完成这个操作，但是这个fork的子进程需要分配和主进程完全相同的内存，此时相当于内存翻倍了，这个时候内存不足以分配fork子进程所需内存，将会导致fork子进程失败无法保存数据到磁盘。
有哪些因素可能导致Redis出现性能问题？
- Redis内部的阻塞式操作：
集合全量查询和聚合操作。
清空数据库，比如flushall flushdb。
AOF日志同步写。
从库加载RDB文件。 - Redis的系统配置：
AOF日志重写的时候需要大量IO操作，虽然fsync是fork子线程在执行，但是主线程会监控子线程，如果需要再次执行fsync的时候，主线程发现上一次的fsync还没有执行完，那么就会阻塞。
内存大叶机制:linux从2.6.38版本开始支持内存大叶机制，该机制支持2MB的内存叶分配，常规的内存叶分配是按4KB的粒度来执行的，为了保证数据的可靠性保证，需要将数据做持久化保存，Redis客户端写请求可能会修改正在进行持久化的数据， 在这一过程中，Redis就会采用写时复制机制，简单来说就是一旦有数据被修改，Redis并不会直接修改内存的数据，而是将这一部分数据拷贝一部分，然后再进行修改，如果采用了内存大叶，那么即使客户端修改了10KB数据，redis也需要拷贝2MB的的大叶数据，如果采用常规内存叶的话，则只需要拷贝4KB。 - Redis内存碎片：数据删除后，Redis的内存并不会马上被回收，释放的内存会交由Redis的内存分配器管理，这时候操作系统肯定还是记录Redis使用了这部分内存，Redis释放的空间可能不是连续的，这就是Redis的内存碎片。
什么时候会发生Redis的ASK重定向？ASK的流程？
当一个slot数据从源节点迁移到目标节点的时候，会出现部分数据在源节点上部分数据在目标节点上，这个时候如果客户端来请求数据，流程如下：
- 客户端根据本地slots缓存发送命令到源节点，如果存在键对象则直接执行并返回结果给客户端。
- 如果数据不存在源节点，则可能存在于目标节点，这时源节点会回复ASK重定向异常，格式如下：(error)ASK{slot}{targetIP}：{targetPort}。
- 客户端从ASK中获取目标节点的信息，在将命令发送到目标节点，存在则返回数据，不存在就返回不存在的信息。
Redis ASK与MOVED的区别？
ASK和MOVED都是对客户端的重定向控制，但是有着本质的区别，ASK重定向说明集群正在进行slot数据迁移，客户端无法知道什么时候 迁移完成，因此只能是临时性的重定向，客户端不会更新slots缓存，但是MOVED重定向说明键对应的槽已经明确指定到新的节点，因此需 要更新slots缓存。
Redis在使用过程中明明内存充足但是插入数据失败怎么排查？
- 是否是网络问题，客户端使用脚本定时ping redis服务器，未有丢包情况，排除网络问题。
- 是否是连接池满了，客户端连接池满了，检查客户端连接最大限制maxActive是否足够，redis服务端连接溢出，无法分配新的连接，检查服务端连接是都达到最大值。
- 是否内存不足，看似内存足够，但是redis在保存内存数据到磁盘时候，为了防止主进程假死，会fork一个子进程来完成这个操作，但是这个fork的子进程需要分配和主进程完全相同的内存，此时相当于内存翻倍了，这个时候内存不足以分配fork子进程所需内存，将会导致fork子进程失败无法保存数据到磁盘。
Redis-MySQL缓存一致性了解吗？缓存一致性方案有哪些？
缓存一致性，MySQL数据库的数据和Redis的缓存数据保证一致，而在使用缓存的时候就需要特别注意缓存一致性的问题，常用的缓存一致性策略有以下几种：
- 延时双删除策略，在写库前后都进行Redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间，具体是删除缓存，再写数据库，休眠一定时间，再次删除，此方案有短暂的数据不一致性的可能。
- 订阅MySQL master节点的binglog，消费修改删除binglog语句，binglog相当于一个顺序队列，能够保证对数据操作的顺序性，只要数据库事务完成，提交binglog日志后，根据binglog日志顺序更新缓存，可以保证数据的强一致性，此方案的缺点是需要引入其他组件，如阿里的canal，增加了系统的复杂性。
- 使用分布式锁，实现缓存一致性，刷新缓存的时候锁定资源，保证同一时间只能有一个客户端刷新缓存。
持续更新ing
如有不正确的地方请各位指出纠正。
函数介绍)
