Redis教程

Redis分布缓存面试题

本文主要是介绍Redis分布缓存面试题,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

一.常用数据类型

  • 博客的字数统计如何实现?(strlen)
  • 如何将审计日志不断追加到指定key?(append)
  • 你如何实现一个分布式自增id?(incr-雪花算法)
  • 如何实现一个博客的的点赞操作?(incr,decr)
  • 发布一篇博客需要写内存吗?(需要,hmset)
  • 浏览博客内容会怎么做?(hmget)
  • 如何判定一篇博客是否存在?(hexists)
  • 删除一篇博客如何实现?(hdel)
  • 分布式系统中你登录成功以后是如何存储用户信息的?(hmset)

如何基于redis实现一个队列结构?(lpush/rpop)
如何基于redis实现一个栈结构?(lpush/lpop)
如何基于redis实现一个阻塞式队列?(lpush/brpop)
如何实现秒杀活动的公平性?(先进先出-FIFO)
通过list结构实现一个消息队列(顺序)吗?(可以,FIFO->lpush,rpop)
用户注册时的邮件发送功能如何提高其效率?(邮件发送是要调用三方服务,底层通过队列优化其效率,队列一般是list结构)
如何动态更新商品的销量列表?(卖的好的排名靠前一些,linsert)
商家的粉丝列表使用什么结构实现呢?(list结构)

  • 朋友圈的点赞功能你如何实现?(sadd,srem,smembers,scard)
  • 如何实现一个网站投票统计程序?
  • 你知道微博中的关注如何实现吗?

二.Redis数据持久化

Redis中的save和bgsave有什么不同?

Redis Save 命令执行一个同步保存操作,将当前 Redis 实例的所有数据快照(snapshot)以 RDB 文件的形式保存到硬盘。
BGSAVE 命令执行之后立即返回 OK ,然后 Redis fork 出一个新子进程,原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求,而子进程则负责将数据保存到磁盘,然后退出。
RDB持久化机制有哪些优点?

第一:RDB会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据,这种多个数据文件的方式,非常适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到一些远程云服务上去,在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上,以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据.
第二:RDB对redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让redis保持高性能,因为redis主进程只需要fork一个子进程,让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可。
第三:相对于AOF持久化机制来说,直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程,更加快速。

RDB持久化机制有哪些缺点?

假如redis故障时,要尽可能少的丢失数据,那么RDB方式不太好,它都是每隔5分钟或更长时间做一次快照,这个时候一旦redis进程宕机,那么会丢失最近几分钟的数据。
 

如何理解AOF方式中的rewrite操作?

redis中的可以存储的数据是有限的,很多数据可能会自动过期,也可能会被用户删除或被redis用缓存清除的算法清理掉。也就是说redis中的数据会不断淘汰掉旧的,只有一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中,所以可能很多之前的已经被清理掉的数据,对应的写日志还停留在AOF中,AOF日志文件就一个,会不断的膨胀,最好导致文件很大。
所以,AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作,比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了,但redis内存现在10万数据; 于是,基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志,然后到AOF文件中; 覆盖之前的老日志,从而,确保AOF日志文件不会过大,保持跟redis内存数据量一致.

AOF持久化机制有哪些优点?

第一:AOF可以更好的保护数据不丢失,一般AOF会每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,最多丢失1秒钟的数据.
第二:AOF日志文件通常以append-only模式写入,所以没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高,并且文件不容易破损,即使文件尾部破损,也很容易修复。
第三:AOF日志文件过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候,会对其中的日志进行压缩,创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候,老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候,再交换新老日志文件即可。
第四:AOF日志文件的命令通过易读的方式进行记录,这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据,只要这个时候后台rewrite还没有发生,那么就可以立即拷贝AOF文件,将最后一条flushall命令给删了,然后再将该AOF文件放回去,就可以通过恢复机制,自动恢复所有数据.

AOF持久化机制有哪些缺点?

第一:对于同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大。
第二:AOF开启后,支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低,因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件,当然,每秒一次fsync,性能也还是很高的。
第三:AOF这种基于命令日志方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式,更加脆弱一些,容易有bug。不过AOF为了避免rewrite过程导致的bug,因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性会好很多。

如何选择redis的持久化方式?

第一:不要仅仅使用RDB,因为那样会导致你丢失很多数据。
第二:也不要仅仅使用AOF,因为AOF做冷备没有RDB做冷备进行数据恢复的速度快,并且RDB简单粗暴的数据快照方式更加健壮。
第三:综合使用AOF和RDB两种持久化机制,用AOF来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备。

 三.Redis架构设计

如果redis要支持10万+的的并发你会怎么做?
单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂,一般的单机也就在几万。真正实现redis的高并发,需要读写分离。对缓存而言,一般都是用来支撑读高并发的,写的请求是比较少的,可能写请求也就一秒钟几千。读的请求相对就会比较多,例如,一秒钟二十万次读。所以redis的高并发可以基于主从架构与读写分离机制进行实现。

Redis的replication机制是怎样的?
(1)redis采用异步方式复制数据到slave节点。
(2)一个master node是可以配置多个slave node的。
(3)slave node也可以连接其他的slave node。
(4)slave node做复制的时候,是不会block master node的正常工作的。
(5)slave node在做复制的时候,也不会block对自己的查询操作,它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候,需要删除旧数据集,加载新数据集,这个时候就会暂停对外服务了。
(6)slave node主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的slave node可以提高读的吞吐量。

Redis的高并发跟整个系统的高并发是什么关系?
第一:Redis你要搞高并发的话,不可避免,要把底层的缓存搞得很好。例如,mysql的高并发,是通过一系列复杂的分库分表,订单系统,事务要求的,QPS到几万,比较高了。
第二:要做一些电商的商品详情页,真正的超高并发,QPS上十万,甚至是百万,一秒钟百万的请求量,只有redis是不够的,但是redis是整个大型的缓存架构中,支撑高并发的架构里面,非常重要的一个环节。
第三:你的底层的缓存中间件,缓存系统,必须能够支撑的起我们说的那种高并发,其次,再经过良好的整体的缓存架构的设计(多级缓存架构、热点缓存),支撑真正的上十万,甚至上百万的高并发。
 

这篇关于Redis分布缓存面试题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!