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好程序员Java培训分享实用的Redis面试题一

2020-08-03

Java培训

  好程序员Java培训分享实用的Redis面试题1、使用redis有哪些好处?

  速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMapHashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

  支持丰富数据类型,支持stringlistsetsorted sethash

  支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

  丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

java

  2redis相比memcached有哪些优势?

  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可以持久化其数据

  3redis常见性能问题和解决方案:

  Masterzuihao不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

  如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

  为了主从复制的速度和连接的稳定性,MasterSlavezuihao在同一个局域网内

  尽量避免在压力很大的主库上增加从库

  主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

  这样的结构方便解决单点故障问题,实现SlaveMaster的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1Master,其他不变。

  4redis 最适合的场景

  Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis?

  如果简单地比较RedisMemcached的区别,大多数都会得到以下观点:

  Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供listsetzsethash等数据结构的存储。

  Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

  Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

  1)会话缓存(Session Cache) 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。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(Sorted Set)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 WITHSCORES Agora 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!(不,这是真的,你可以去核实)。

  Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

  5redis的一些其他特点

  1Redis是单进程单线程的 redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

  2)读写分离模型 通过增加Slave DB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障,集群一般都会采用两台Master DB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。 读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。

  3)数据分片模型 为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。 可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。 结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

  4Redis的回收策略

  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

  注意这里的6种机制,volatileallkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据,后面的lruttl以及random是三种不同的淘汰策略,再加上一种no-enviction永不回收的策略。

  使用策略规则:

  如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用allkeys-lru

  如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random

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