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本文分享一些整理的Redis高频面试题
机会都是给有准备的人的祝你一面而就 1. 为什么项目选择使用Redis优缺点是什么
Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。Redis优势 性能极高 – Redis以内存作为数据存储介质读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。Redis高性能是因为1. 纯内存操作 2.单线程操作避免了频繁的上下文切换 3.采用了非阻塞 I/O 多路复用机制 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。 原子操作 – Redis的所有操作都是原子性的同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行(事务)。 丰富的特性 – Redis还支持发布/订阅(publish/subscribe)、通知、键值(Key)过期等等特性。
Redis的缺点也必须了解
Redis缓存和数据库数据一致性的问题使用Redis会产生击穿、穿透、雪崩的问题在程序中解决这些问题。
2.Redis宕机后重启数据不丢失怎么做到的
Redis跟普通的内存缓存不同的是它有持久化机制可以根据持久化策略把内存中的数据备份到磁盘中。宕机重启后Redis服务器程序会把磁盘中的数据再重新写到内存中从而恢复数据。
3. Redis持久化的流程是什么
第1步:客户端向服务端发送写操作(数据在客户端的内存中)第2步:数据库服务端接收到写请求的数据(数据在服务端的内存中)。第3步:服务端调用write方法将数据往磁盘上写(数据在系统内存的缓冲区中)。 第4步:操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上(数据在磁盘缓存中)。 第5步:磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中(数据真正落到磁盘上)。
4. Redis的持久化策略有哪些
有两种策略RDB和AOF可以在redis.conf的配置文件中设置。
AOF持久化工作机制很简单Redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是“日志记录”。AOF记录服务器的所有写操作在服务器重新启动的时候会把所有的写操作重新执行一遍从而实现数据备份。 AOF存在的问题及解决方案AOF的方式也同时带来了另一个问题。持久化文件会变的越来越大。为了压缩AOF的持久化文件Redis提供了bg rewrite aof命令。将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中同时会fork出一条新进程来将文件重写。 重写aof文件的操作并没有读取旧的aof文件而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件这点和快照有点类似。以上文件重写机制要着重了解一下 RDB持久化RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘是一种全量备份方式。也是默认的持久化方式这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。服务器启动的时候可以从 RDB 文件中恢复数据集。
5. AOF和RDB有什么区别该用哪一个
两种持久化方式怎么选需求不同选择不同但是通常都是结合使用。两者的对比看下图 6. Redis和本地缓存之间的区别 相同点Redis和本地缓存MemoryCache都是将数据存放在内存中都是内存数据库。 数据类型Redis不仅支持简单的k/v类型的数据string类型同时还提供listsethash等数据结构的存储本地缓存没有那么丰富的数据类型通常仅支持简单k/v类型数据。 持久化功能Redis有数据持久化功能而本地缓存没有持久化功能 应用场景不一样Redis除了作为NoSQL数据库使用外还能用做消息队列、数据堆栈和数据缓存等本地缓存适合于缓存SQL语句、数据集、用户临时性数据、延迟查询数据和session等。
7. Redis的常用的数据类型及应用场景
字符串String: 最基本的数据类型可以存储字符串、整数或浮点数。场景缓存Session会话计数器流水号等。哈希/散列/字典Hash:键值对的集合可以在一个哈希数据结构中存储多个字段和值。场景存电商的购物车信息列表List:按照插入顺序存储一组有序的值可以在列表的两端执行插入、删除和访问操作。场景用作简单的消息队列。集合Set:无序的唯一值集合。场景实现抽奖文章的点赞、评论。有序集合Sorted Set:可以根据分数对成员进行排序同时保持唯一性。场景实现体育赛事排行榜游戏积分榜热销商品排行榜。
8.Redis集群模式有哪些
三种集群模式主从模式、哨兵模式、Cluster集群模式。 9. Redis和其它数据库(MySql\Sql Server等)的区别
MySql是关系型数据库主要用于存放持久化数据将数据存储在硬盘中读取速度较慢。
Sql Server是关系型数据库读取速度较慢、只能运行在windows平台难处理高并发等性能问题。
Redis是NoSQL即非关系型数据库也是缓存数据库即将数据存储在缓存中缓存的读取速度快能够大大的提高运行效率但是保存时间有限。
10. Redis的缓存穿透问题及解决方案
缓存穿透是指用户查询数据在数据库没有自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候在缓存中找不到对应key的value每次都要去数据库再查询一遍然后返回空相当于进行了两次无用的查询。这样请求就绕过缓存直接查数据库。
解决方案
缓存空值如果一个查询返回的数据为空不管是数据不存在还是系统故障我们仍然把这个空结果进行缓存但它的过期时间会很短最长不超过5分钟。 采用布隆过滤器Bloom Filter在缓存之前在加一层BloomFilter在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在如果不存在就直接返回存在再去查询缓存缓存中没有再去查询数据库。
11. Redis的缓存雪崩问题及解决方案
如果缓存集中在一段时间内失效发生大量的缓存穿透所有的查询都落在数据库上造成了缓存雪崩。由于原有缓存失效新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了而对数据库CPU和内存造成巨大压力严重的会造成数据库宕机。
解决方案
加锁排队数据预热双层缓存策略定时更新缓存策略设置不同的过期时间让缓存失效的时间点尽量均匀
12. Redis的缓存击穿问题及解决方案
在高并发系统中大量的请求同时查询一个key时此时这个key正好失效了就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存前者则是很多key。
解决方案
可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着等第一个线程查询到了数据然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了就直接走缓存。还可以限流控制同一时间的请求访问量。
13. Redis怎么做缓存预热
缓存预热就是系统上线后将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候先查询数据库然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。
缓存预热的不同策略
数据量不大的时候工程启动的时候进行加载缓存动作数据量大的时候设置一个定时任务脚本进行缓存的刷新数据量太大的时候优先保证热点数据进行提前加载到缓存。
14. 如何保持MySql数据库和Redis缓存中数据的一致性
1直接删除redis缓存
2基于消息队列MQ形式实现同步
3基于canal订阅MySql的binlog二进制文件通过mq实现异步同步 未完待续...
