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1.1Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点
1.3 Redis 与其他 key-value 存储有什么不同?
8.2、 AOFAppend-only file)持久化方式:
14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?
17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?
29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?
34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、 Sorted Set 他们最多能存放多少元素?
35、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?
37、假如 Redis 里面有 1 亿个 key,其中有 10w 个 key 是以 某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?
38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意 什么?
Redis 是完全开源免费的, 遵守 BSD 协议, 是一个高性能的 key-value 数据库。
Redis 支持数据的持久化 ,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再 次加载进行使用。
Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据, 同时还提供 list, set, zset, hash 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。
性能极高 – Redis 能读的速度是 110000 次 /s,写的速度是 81000 次 /s 。
丰富的数据类型 – Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis 的所有操作都是原子性的 ,意思就是要么成功执行要么失败完全不 执行 。单 个操作是原子性的 。多 个操作也支持事务 ,即 原子性 ,通 过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe, 通知 , key 过期等等特性。
Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作 ,这 是一个不同于其 他数据库的进化路径 。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透 明, 无需进行额外的抽象。
Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘 ,所 以在对不同数据集进行高速读写时
需要权衡内存, 因为数据量不能大于硬件内存。 在内存数据库方面的另一个优点 是 ,相 比在磁盘上相同的复杂的数据结构 ,在 内存中操作起来非常简单 ,这 样 Redis 可以做很多内部复杂性很强的事情。 同时, 在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加 的方式产生的, 因为他们并不需要进行随机访问。
答: Redis 支持五种数据类型 : string( 字符串 ),hash( 哈希 ), list( 列表 ), set( 集合) 及 zsetsorted set: 有序集合)。
我们实际项目中比较常用的是 string,hash 如果你是 Redis 中高级用户 ,还需要 加上下面几种数据结构 HyperLogLog、 Geo、 Pub/Sub。
如果你说还玩过 Redis Module,像 BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面 试官得眼睛就开始发亮了。
答: Redis 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。
答: 512M
Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制 :
是指用数据集快照的方式半持久化模式 ) 记录 redis 数据库的所有键值对 ,在某个时间点将数据写入一个临时文件, 持久化 结束后, 用这个临时文件替换上次持久化的文件, 达到数据恢复。
优点:
缺点:
是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。
优点:
缺点:
注意这里的 6 种机制 ,volatile 和 allkeys 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 lru、 ttl 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:
1、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
2、 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
答:Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中 ,并通过异步的方式将数 据写入磁盘 。所 以 redis 具有快速和数据持久化的特征 。如 果不将数据放在内存中 , 磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。 在内存越来越便宜的今天, redis 将会越 来越受欢迎。 如果设置了最大使用的内存, 则数据已有记录数达到内存限值后不
能继续插入新值。
答:Redis 可以使用主从同步 ,从从同步 。第一次同步时 ,主节点做一次 bgsave, 并同时将后续修改操作记录到内存 buffer, 待完成后将 rdb 文件全量同步到复制 节点, 复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。 加载完成后, 再通知主节点 将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
答 :可 以将多次 IO 往返的时间缩减为一次 ,前 提是 pipeline 执行的指令之间没有 因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候可以发现影响 redis 的 QPS 峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。
答: 有 A, B, C 三个节点的集群 ,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了, 那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用。
答: Redisson、 Jedis、 lettuce 等等, 官方推荐使用 Redisson。
答: Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端, 其 API 提供了比较全面的 Redis 命令 的支持;Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构 ,和 Jedis 相比 ,功能 较为简单, 不支持字符串操作, 不支持排序、 事务、 管道、 分区等 Redis 特性。 Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离,从而让使用者能够将精力更 集中地放在处理业务逻辑上。
设置密码: config set requirepass 123456 授权密码: auth 123456
答: Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念, Redis 集群 有 16384 个哈希槽 ,每 个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽 , 集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
答: 为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用, 所 以集群使用了主从复制模型 ,每个节点都会有 N-1 个复制品 .
答:Redis 并不能保证数据的强一致性 ,这意味这在实际中集群在特定的条件下可 能会丢失写操作。
答: 异步复制
答: 16384 个。
答: Redis 集群目前无法做数据库选择, 默认在 0 数据库。
答: 使用 ping 命令。
答:
答: MULTI、 EXEC、 DISCARD、 WATCH
答: EXPIRE 和 PERSIST 命令。
答: 尽可能使用散列表( hashes), 散列表( 是说散列表里面存储的数少) 使用 的内存非常小, 所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。 比 如你的 web 系统中有一个用户对象, 不要为这个用户的名称, 姓氏, 邮箱, 密码 设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面 .
答: 一个客户端运行了新的命令, 添加了新的数据。 Redi 检查内存使用情况, 如 果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。 一个新的命令被执 行, 等等。 所以我们不断地穿越内存限制的边界, 通过不断达到边界然后不断地 回收回到边界以下。 如果一个命令的结果导致大量内存被使用( 例如很大的集合 的交集保存到一个新的键), 不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
答:如果你使用的是 32 位的 Redis 实例 ,可以好好利用 Hash,list,sorted set,set 等集合类型数据, 因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放 到一起。
答:如果达到设置的上限,Redis 的写命令会返回错误信息( 但是读命令还可以正
常返回。) 或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制, 当 Redis 达到内存 上限时会冲刷掉旧的内容。
答:理论上 Redis 可以处理多达 2^32 的 keys,并且在实际中进行了测试,每个实 例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。 我们正在测试一些较大的值。 任何 list、 set、 和 sorted set 都可以放 232 个元素。 换句话说, Redis 的存储极限是系统中的可 用内存值。
答: 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。 相关知识: Redis 提供 6 种数据淘汰策略:
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
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!
答: 使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。
对方接着追问: 如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务, 那使用 keys 指令会有什么问题?
这个时候你要回答 redis 关键的一个特性 :redis 的单线程的 。keys 指令会导致线 程阻塞一段时间, 线上服务会停顿, 直到指令执行完毕, 服务才能恢复。 这个时 候可以使用 scan 指令, scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表, 但 是会有一定的重复概率, 在客户端做一次去重就可以了, 但是整体所花费的时间 会比直接用 keys 指令长。
答:如果大量的 key 过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis 可能 会出现短暂的卡顿现象。 一般需要在时间上加一个随机值, 使得过期时间分散一 些。
答:一般使用 list 结构作为队列 ,rpush 生产消息 ,lpop 消费消息 。当 lpop 没有 消息的时候, 要适当 sleep 一会再重试。
如果对方追问可不可以不用 sleep 呢?
list 还有个指令叫 blpop,在没有消息的时候 ,它会阻塞住直到消息到来。
如果对 方追问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。
如果对方追问 pub/sub 有什么缺点?
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。
如果对方追问 redis 如何实现延时队列?
我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话, 怎么问的这 么详细。但是你很克制 ,然后神态自若的回答道 :
使用 sortedset,拿时间戳作 为 score,消 息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息 ,消 费者用 zrangebyscore 指令 获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。
到这里, 面试官暗地里已经对你竖起了大拇 指。 但是他不知道的是此刻你却竖起了中指, 在椅子背后。
先拿 setnx 来争抢锁, 抢到之后, 再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了 释放。
这时候对方会告诉你说你回答得不错, 然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了, 那会怎么样?
这时候你要给予惊讶的反馈:
唉, 是喔, 这个锁就永远得不到释放了。
紧接着你需要抓一抓自己得脑袋 , 故作思考片刻 , 好像接下来的结果是你主动思考出来的 , 然后回答:
我记得 set 指令有非常复杂的参数, 这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的!
对方这时会显露笑容, 心里开始默念: 摁, 这小子 还不错。
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