利用Redis实现防止接口重复提交功能
1、其实这个也简单，可以使用Redis来做，用户名 + 接口 + 参数啥的作为唯一键，然后这个键的过期时间设置为注解里过期字段的值。设置一个过期时间可以让键过期自动释放，不然如果线程突然歇逼，该接口就一直不能访问。
2、vuejava防止重复创建订单的步骤：创建订单时，用订单信息计算一个哈希值。判断redis中是否有key，有则不允许重复提交。没有则生成一个新key，放到redis中设置个过期时间即可。
3、当有请求调用接口时，到redis中查找相应的key，如果能找到，则说明重复提交，如果找不到，则执行操作。业务方法执行后，释放锁。切面类需要使用@Aspect和@Component这两个注解做标注。
4、而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。
redis插入队列为什么有重复值
1、这里为了简单一点，只定义了一个字段 expire ，默认值为3，即3s内同一用户不允许重复访问同一接口。使用的时候也可以传入自定义的值。我们只需要在对应的接口上添加该注解即可 自定义好了注解，那就该写拦截器了。
2、Redis的Set是string类型的无序集合，集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
3、与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
4、在Streams结构中，默认生成的StreamID为 时间戳+自增序列号 的形式，当消息的时间分布紧凑时，这种存储结构多个StreamID复用的前缀将很长，可以将存储空间压缩得很小，这对于内存使用内存存储数据的Redis很重要。
5、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。
如何保证redis与mysql数据最终一致性
1、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。
3、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
4、如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。
5、架构设计 通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
面试中问到Redis持久化的原理,本篇在做详细解答
可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。
AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。
RDB 持久化机制 ：是对 redis 数据执行周期性的持久化。这种方式就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为 dump.rdb。客户端也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。
在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心。
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