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13、Redis 的同步机制了解么?
14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?
15、是否使用过 Redis 集群,集群的原理是什么?
16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?
17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?
18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?
19、Redis 如何设置密码及验证密码?
20、说说 Redis 哈希槽的概念?
21、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?
22、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?
23、Redis 集群之间是如何复制的?
24、Redis 集群最大节点个数是多少?
25、Redis 集群如何选择数据库?
26、怎么测试 Redis 的连通性?
27、怎么理解 Redis 事务?
28、Redis 事务相关的命令有哪几个?
29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?
30、Redis 如何做内存优化?
31、Redis 回收进程如何工作的?
32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?
33、Redis 的内存用完了会发生什么?
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?
36、Redis 最适合的场景?
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?
39、使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?
40、使用过 Redis 分布式锁么,它是什么回事?
关于的知识点总结成了思维导图
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 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:
(1)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。
(2)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。
(3)Redis 支持数据的备份,即 master-slave 模式的数据备份。
Redis 优势
(1)性能极高 – Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s 。
(2)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。
(3)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。
(4)丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性
Redis 与其他 key-value 存储有什么不同?
(1)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。
(2)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。
(1)速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)
(2)支持丰富数据类型,支持 string,list,set,Zset,hash 等
(3)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
(4)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
(1)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
(2)Redis 的速度比 Memcached 快很多
(3)Redis 可以持久化其数据
(1)存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。 Redis 有备份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
(2)数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。
(3)使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。
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:
1、RDB (Redis DataBase)持久化方式:
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:
(1)只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。
(2)容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。
(3)性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis的高性能)
(4)相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。
缺点:
数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。
2、AOF (Append-only file) 持久化方式:
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:
(1)数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。
(2)通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
(3)AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall)
缺点:
(1)AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。
(2)数据集大的时候,比 RDB 启动效率低。
(1)Master 最好不要写内存快照,如果 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务。
(2)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。
(3)为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master 和 Slave 最好在同一个局域网。
(4)尽量避免在压力很大的主库上增加从。
(5)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 Slave 对 Master的替换。如果 Master 挂了,可以立刻启用 Slave1 做 Master,其他不变。
(1)定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器 timer,让定时器在键的过期时间来定时,立即执行对键的删除操作。
(2)惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键;如果没有过期,就返回该键。
(3)定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至于要删除多少过期键,以及要检查多少个数据库,则由算法决定。
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,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。
小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
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