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多的咱不说,因为是面试题,所有你只管背就ok,保证让你快乐两年半。
java最新面试题(java基础、集合、多线程、jvm、锁、算法、CAS、Redis、数据库、mybatis、spring、springMVC、springBoot、微服务)
是由c语言开发的高性能的非关系型数据库。
String: 键值对。应用场景:缓存、短信验证码等。
set key value //设置值
get key //获取值
Hash: 键值对,可以存放多个键值对,适合存储对象。应用场景:缓存等,比String更节省空间。
hset key field value //设置值
hget key field //获取值
List: 相当于链表。应用场景:消息队列等。
LPUSH key element1 element2 element3 ... //左边插入元素,头插法
LPOP key //移除并返回列表左侧的第一个元素,没有则返回nil
Set: HashSet类似,无序,不可重复。应用场景:共同好友等。
SADD key member1 member2 member3 ... //向set中添加一个或多个元素
SREM key member1 //移除set中的指定元素
Zset: 类似TreeSet,不可重复,有一个权重参数,按这个排序。应用场景:排行榜。
ZADD key score1 member1 score2 member2 score3 member3 //添加一个或多个元素到sorted set ,如果已经存在则更新其score值
ZREM key member1 //删除sorted set中的一个指定元素
①内存操作,速度快。每秒读11万次,写8万次。
②支持事务和持久化。
③单线程,避免了线程的切换。redis 6 引进了多线程。
④采用IO多路复用,单线程处理多个连接请求。
缓存雪崩: 缓存中的数据大量过期,然后大量请求去访问数据库,导致数据库压力过大或者down机。或者redis宕机了。
解决:
①使缓存过期时间分布比较均匀。
②设置高可用集群。
缓存穿透: 缓存和数据库都没有要的数据,然后会一直请求,给数据库压力。
解决:
①给缓存设置一个空值或者默认值。
②使用布隆过滤器。先通过过滤器判断数据是否存在,存在再继续向下查。
缓存击穿: 某个key过期,恰巧有大量请求访问这个key,然后导致数据库压力过大。
解决:
①使用互斥锁,只让一个请求去访问,然后把数据带到缓存,然后剩余请求再去访问请求。
②设置缓存不过期。
RDB(默认): 一定时间内将内存数据以快照(记录某一时刻数据,相当于拍了一张照片)形式保存到硬盘中。某个时间点把数据写到临时文件,然后替换上次持久化的文件。
# 在 10秒之后,如果至少有 1 个 key 发生变化,Redis就会自动创建快照
save 10 1
优点: 恢复大的数据集时,比AOF效率更高。
缺点: 不安全,数据丢失。
AOF: 会把每次写的命令记录到日志文件(同一个日志文件,不会替换),redis重启会将持久化的日志文件恢复。如果两种持久化都开启,优先恢复AOF。
# 开启 AOF 持久化
appendonly yes
# 每次有数据修改发生时都会写入 AOF 文件,速度缓慢但是最安全
appendfsync always
# 每秒钟同步一次,显示地将多个写命令同步到硬盘。AOF 默认使用的
appendfsync everysec
# 让操作系统决定何时进行同步,速度最快
appendfsync no
优点: 安全,几乎不会丢失数据。
缺点: AOF文件比RDB文件大,且恢复速度慢。
定时删除: 每个key都需要创建一个定时器,到时间就会清除key,所以对内存很友好,但是会占用cpu的大量资源去处理过期。
惰性删除: 用到key的时候再去判断过没过期,过期就清除,可以节省cpu的资源,但是对内存不友好。可能出现大量过期的key没有清除。
定期删除: 定时删除和惰性删除的结合体,每隔一段时间抽取设置过期的key检测是否过期(默认是1s执行10次清除,每次抽取5个检测),过期就清除。
# 1秒检查10次
hz 10
# 一次抽取的个数,默认是5个
maxmemory-samples 5
redis内存满了,进行内存淘汰,删除一部分key。redis 4.0 添加的lfu策略。
# 默认的最大内存设置为1GB
maxmemory 1GB
①volatile-lru: 针对设置了过期时间的key,使用lru算法(最近最少使用的key:根据时间)进行淘汰。
②allkeys-lru: 针对所有key使用lru算法进行淘汰。
③volatile-lfu: 针对设置了过期时间的key,使用lfu算法(最近最少使用:根据计数器)进行淘汰。
④allkeys-lfu: 针对所有key使用lfu算法进行淘汰。
⑤volatile-random: 从所有设置了过期时间的key中使用随机淘汰机制进行淘汰。
⑥allkeys-random: 针对所有的key使用随机淘汰机制进行淘汰。
⑦volatile-ttl: 删除过期时间最早(剩余存活时间最短的)。
⑧no-eviction(默认): 不删除键,操作报错。
①主从复制: 一个主,一个或多个从,从节点在主节点复制数据。主节点负责写,从节点负责读。可以更好的分担主节点的压力,但是如果主节点宕机了,会导致部分数据不同步。
②哨兵模式(重点): 也是一种主从模式,哨兵定时去查询主机,如果主机太长时间没有相应,多个哨兵就投票选出新的主机。提高了可用性,但是在选举新的主节点期间,还是不能工作。
③Cluster集群模式: 采用多主多从(一般都是三主三从),按照规则进行分片,每台redis节点储存的数据不一样,解决了单机储存的问题。还提供了复制和故障转移功能。配置比较麻烦。
分布式锁: 是控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。redis可以当分布式锁。
①命令setnx + expire分开写。
setnx key value //新增一个key,key存在返回1,不存在不增加返回0
expire key 100 //key过100秒过期。单位是秒
问题:无法保证原子性,setnx锁了之后,然后出现问题,过期时间没有设置,那么锁就是永久的了(别的线程就永远获取不到锁了)。
②setnx + value值是过期时间。
setnx key 过期时间 //把过期时间放到value,解决过期时间没有设置的问题,对比过期时间和当前时间就可以知道是否过期。
问题:取当前时间,分布式要求时间同步。
③使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令:保证原子性)。
④set的扩展命令(SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX])。
EX seconds:将键的过期时间设置为 seconds 秒。
PX milliseconds:将键的过期时间设置为 milliseconds 毫秒。
NX:只在键不存在的时候,才对键进行设置操作。SET key value NX 等同于 SETNX key value
XX:只在键已经存在的时候,才对键进行设置操作
set key value ex 10 nx //key不存在才能新增,并且设置过期时间为10s。
问题:(1) 锁过期释放了,业务还没执行完。a获取锁,执行时间超过10秒,然后被b线程获取锁,导致代码执行顺序不一致。
(2) 锁被误删,因为(1),a没执行完释放锁,被b获取,然后a执行完,删除锁,然后b可能还没执行完。
⑤set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除。
把 value设置成一个随机数,删除的时候对比随机数,一致再删除。
问题:还是存在业务没执行完,锁释放。
⑥开源框架~Redisson。
方案五还存在业务没执行完,锁释放问题。
Redisson:给获得锁的线程,开启一个定时守护线程,每隔一段时间检查锁是否还存在,存在则对锁的过期时间延长,防止锁过期提前释放。
⑦多机实现的分布式锁Redlock。假设有5个主节点,再五台服务器上运行。
按顺序向5个master节点请求加锁
根据设置的超时时间来判断,是不是要跳过该master节点。锁过期时间是10ms,超时时间是20ms,那么就跳过。
如果大于等于3个节点(N/2+1)加锁成功,并且使用的时间小于锁的有效期,即可认定加锁成功啦。
如果获取锁失败,再所有主节点解锁,没获取到锁也会解锁,防止九年义务教育漏网之鱼。
互斥性: 任意时刻,只有一个客户端能持有锁
锁超时释放: 持有锁超时,可以释放,防止不必要的资源浪费,也可以防止死锁
可重入性: 一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁
高性能和高可用: 加锁和解锁需要开销尽可能低,同时也要保证高可用,避免分布式锁失效
安全性: 锁只能被持有的客户端删除,不能被其他客户端删除
①缓存
②数据库
③排行榜
④计数器
⑤消息队列
⑥分布式锁
⑦共享Session
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