. mySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：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。redis 提供 6种数据淘汰策略：

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

2. Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

3. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

4. 请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码，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()