配置RedisSentinel高可用集群需要以下步骤：1.配置Sentinel节点，使用sentinelmonitor指令监控主节点；2.设置主从节点，确保从节点能自动接管；3.确保网络稳定性，避免误判；4.至少配置三个Sentinel节点保证高可用性；5.谨慎配置故障转移策略，设置超时时间；6.确保数据一致性，通过配置min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag减少数据丢失风险；7.调整sentineldown-after-milliseconds参数减少不必要的故障转移

开启和查看Redis的安全审计日志需要编辑redis.conf文件，将appendonly设置为yes，并定义日志文件名。查看日志可通过读取AOF文件。1.编辑redis.conf，设置appendonlyyes和appendfilename。2.使用catappendonly.aof查看日志。定期管理AOF文件并确保其安全性是必要的。

Redis和Elasticsearch组合可以实现数据的高效交互和协同应用。1.Redis用于存储需要实时更新和访问的数据，如电商平台的购物车。2.Elasticsearch用于存储和搜索需要复杂查询和分析的数据，如商品信息。3.通过消息队列如Kafka同步数据，确保两者数据一致性。4.利用Redis发布订阅功能实现数据实时推送和同步。

扩展Redis集群节点的步骤包括：1.准备新节点，确保配置一致；2.使用redis-cli工具将新节点加入集群；3.重新分配槽位以均匀分布数据。在此过程中，需要注意数据迁移、故障处理、性能监控、槽位分配策略和成本效益，确保扩展操作顺利进行。

要保护Redis数据不被未授权访问，应采取以下措施：1.设置强密码认证，使用requirepass配置项。2.绑定Redis到特定IP地址，如127.0.0.1。3.使用ACL设置不同用户权限。4.配置防火墙规则限制Redis端口访问。5.使用TLS加密Redis通信。通过这些措施，可以有效降低Redis数据泄露风险，确保应用安全性和稳定性。

选择Redis集合实现数据去重是因为其支持快速插入和查找，且自动去重。1）Redis集合基于有序无重复元素的集合结构，适用于需要快速插入和查询的场景。2）但需注意其内存使用，因为每个元素占用内存。3）可通过分片存储、定期清理和结合其他存储优化使用。

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。

通过Redisexporter采集Redis的指标数据，并配置Prometheus来抓取这些数据，同时设置合适的告警规则。1.安装并配置Redisexporter，使用Docker简化安装过程。2.在Prometheus配置文件中添加scrape配置以抓取Redisexporter数据。3.使用PromQL查询Redisexporter提供的指标，如内存使用率和连接数。4.通过Alertmanager设置告警规则，如内存使用率超过90%时触发告警。

Redis和Elasticsearch组合可以实现数据的高效交互和协同应用。1.Redis用于存储需要实时更新和访问的数据，如电商平台的购物车。2.Elasticsearch用于存储和搜索需要复杂查询和分析的数据，如商品信息。3.通过消息队列如Kafka同步数据，确保两者数据一致性。4.利用Redis发布订阅功能实现数据实时推送和同步。

Redis和HBase可以协同工作，发挥各自优势。1)使用Redis处理实时数据和缓存，如用户行为数据。2)利用HBase存储和分析历史数据，如用户购买习惯。通过这种方式，可以实现快速访问和长久存储的平衡。

使用布隆过滤器防护缓存穿透是因为它能快速判断元素是否可能存在，拦截不存在的请求，保护数据库。Redis布隆过滤器通过低内存占用高效判断元素存在性，成功拦截无效请求，减轻数据库压力。尽管存在误判率，但这种误判在缓存穿透防护中是可接受的。

Redis主从复制故障的排查与修复步骤包括：1.检查网络连接，使用ping或telnet测试连通性；2.检查Redis配置文件，确保replicaof和repl-timeout设置正确；3.查看Redis日志文件，查找错误信息；4.如果是网络问题，尝试重启网络设备或切换备用路径；5.如果是配置问题，修改配置文件；6.如果是数据同步问题，使用SLAVEOF命令重新同步数据。

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集群数据分片的原理是通过哈希槽实现数据的分布式存储。1）Redis集群将键空间划分为16384个哈希槽，每个键通过CRC16校验和后对16384取模，决定所属哈希槽。2）每个Redis节点负责一部分哈希槽，实现数据分片。3）这种设计支持动态调整集群规模，通过迁移部分哈希槽添加或移除节点。

Redis在高并发环境下的性能调优可以通过以下步骤实现：1.内存管理：使用maxmemory和maxmemory-policy配置，建议使用allkeys-lru策略。2.网络I/O优化：调整tcp-backlog和client-output-buffer-limit配置。3.持久化优化：调整rdb和aof的配置，平衡性能和数据安全。4.集群和分片：使用RedisCluster或Codis分散数据。5.客户端优化：使用连接池和批处理命令如pipeline或mget/mset。通过这些措施，可以确保Redi