-
删除Redis中的键值主要有三种方法：DEL命令、UNLINK命令和EXPIRE命令。1.DEL命令用于直接删除一个或多个键，但它是阻塞的，可能影响服务器性能；2.UNLINK命令是非阻塞的，适合删除大键值对，后台异步执行，避免阻塞；3.EXPIRE命令设置键的过期时间，到期后自动删除，适用于需要定时清理的场景。选择时需根据键的大小、性能需求和是否需要自动清理来决定。遇到OOM错误时，可通过增加内存、分批删除或使用SCAN命令遍历删除解决。为防止误删，应使用命名空间、定期备份、谨慎使用清空命令，并启用AC
-
Redis的有序集合（SortedSet）非常适合排行榜应用。1）它可以轻松维护有序列表并按分数排序，2）通过简单命令实现数据的插入、更新、查询和删除，3）但在大规模数据下需优化查询性能和处理实时更新，4）需保证数据一致性和完整性。
-
防止Redis缓存穿透的核心策略是避免大量请求直接访问数据库，主要通过以下四种方案实现：1.缓存空对象，在数据库查询结果为空时缓存空值并设置较短过期时间，优点是实现简单但可能浪费存储资源；2.使用布隆过滤器，预先加载所有可能存在的key以判断元素是否存在，优点是性能高但存在误判率且维护复杂；3.采用互斥锁限制缓存未命中时仅一个线程查询数据库，优点是有效降低穿透风险但影响性能；4.在接口层校验请求参数合法性，优点是减轻缓存与数据库压力但增加代码复杂度。选择防护方案需结合业务场景，同时建议在接口层进行参数校验
-
Redis中的哈希类型适用于存储复杂数据结构，适合用户信息和购物车系统。1）存储用户信息：使用hset和hget命令管理用户数据。2）购物车系统：利用哈希存储商品，结合Set类型可优化大数据量。3）性能优化：避免频繁操作，使用批量命令和过期时间管理数据。
-
Redis的有序集合（SortedSet）非常适合排行榜应用。1）它可以轻松维护有序列表并按分数排序，2）通过简单命令实现数据的插入、更新、查询和删除，3）但在大规模数据下需优化查询性能和处理实时更新，4）需保证数据一致性和完整性。
-
Redis清空数据库主要有两种安全操作：1.FLUSHDB用于清空当前所选数据库，适用于使用多数据库并需保留其他数据库数据的场景；2.FUSHALL用于清空所有数据库，操作不可逆，需格外谨慎。两者均可在redis-cli中执行，执行后连接不会断开，但可能影响并发写入的数据一致性。为避免误操作，可通过禁用或重命名命令、配置ACL权限、定期备份数据以及启用审计日志等方式进行防护。此外，Redis4.0支持ASYNC选项，异步清空数据库以减少性能影响，适合大数据量场景，但仍需注意操作风险。
-
Redis和MongoDB用于优化数据读写，因为它们各有优势。1)Redis适合数据缓存，其高速读写和内存存储特性适用于频繁读写的场景，如电商网站的购物车信息。2)MongoDB适用于复杂数据存储，其灵活的文档模型和查询能力适合处理大量用户生成内容，如社交媒体的帖子和评论。
-
HLL在处理大数据量统计时的使用技巧包括：1.合并多个HLL以统计多个数据源的UV；2.定期清理HLL数据以确保统计准确性；3.结合其他数据结构使用以获取更多详情。HLL是一种概率性数据结构，适用于需要近似值而非精确值的统计场景。
-
Redis内存占用过高可以通过以下步骤优化：1.设置maxmemory参数控制内存使用量；2.选择合适的内存回收策略，如volatile-lru或allkeys-lru；3.使用EXPIRE命令设置键的过期时间；4.选择合适的数据结构，如使用Hash类型存储小对象；5.调整持久化配置，选择RDB或AOF；6.实施分片（Sharding）技术。这些方法结合使用，可以有效降低Redis的内存占用，提升系统性能。
