46道史上最全Redis面试题,面试官能问的都被我找到了(含答案)
Redis高性能缓存数据库
Redis 的全称是:Remote Dictionary.Server,本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis 的性能非常出色,每秒可以处理超过 10 万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。Redis 的出色之处不仅仅是性能,Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个 value 的最大限制是 1GB,不像 memcached 只能保存 1MB 的数据,因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
- memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
- redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多
- redis 可以持久化其数据 redis 可以持久化其数据
- noeviction:返回错误当内存限制达到,并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
- allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),使得新添加的数据有空间存放。
- volatile-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
- allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
- volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放,但仅限于在过期集合的键。
- volatile-ttl: 回收在过期集合的键,并且优先回收存活时间(TTL)较短的键,使得新添加的数据有空间存放。
- codis
- 目前用的最多的集群方案,基本和 twemproxy 一致的效果,但它支持在节点数量改变情况下,旧节点数据可恢复到新 hash 节点。
- redis cluster3.0 自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性 hash,而是 hash 槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
- 在业务代码层实现,起几个毫无关联的 redis 实例,在代码层,对 key 进行 hash 计算,然后去对应的redis 实例操作数据。这种方式对 hash 层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的替代算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。
- Java 架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm 性能调优、Spring 源码,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx 等多个知识点的架构资料)合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己,不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰!趁年轻,使劲拼,给未来的自己一个交代!
(1)会话缓存(Session Cache)最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存(sessioncache),用 Redis 缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。(2)全页缓存(FPC)除基本的会话 token 之外,Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题,即使重启了 Redis 实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似 PHP 本地FPC。再次以 Magento 为例,Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。此外,对 WordPress 的用户来说,Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。(3)队列Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如 Python)对 list 的 push/pop操作。如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery 有一个后台就是使用Redis 作为 broker,你可以从这里去查看。(4)排行榜/计数器Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(SortedSet)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis 只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORESAgora Games 就是一个很好的例子,用 Ruby 实现的,它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的,你可以在这里看到。(5)发布/订阅最后(但肯定不是最不重要的)是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统!
- 在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如 rabbitmq 等。
- 能不能生产一次消费多次呢?
- 使用 pub/sub 主题订阅者模式,可以实现 1:N 的消息队列。
1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。
1:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。2:做二级缓存,A1 为原始缓存,A2 为拷贝缓存,A1 失效时,可以访问 A2,A1 缓存失效时间设置为短期,A2 设置为长期3:不同的 key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀
Redis扩展面试题
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