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面试—Redis相关

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ha_lydms
发布2023-08-10 09:28:40
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发布2023-08-10 09:28:40
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文章被收录于专栏:学习内容学习内容

一、概述

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使用场景:

  • Redis的数据持久化策略有哪些
  • 什么是缓存穿透,怎么解决
  • 什么是布隆过滤器
  • 什么是缓存击穿,怎么解决
  • 什么是缓存雪崩,怎么解决
  • redis双写问题
  • Redis分布式锁如何实现
  • Redis实现分布式锁如何合理的控制锁的有效时长
  • Redis的数据过期策略有哪些
  • Redis的数据淘汰策略有哪些

其它面试题

  • Redis集群有哪些方案, 知道嘛
  • 什么是 Redis 主从同步
  • 你们使用Redis是单点还是集群 ? 哪种集群
  • Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的
  • redis集群脑裂
  • 怎么保证redis的高并发高可用
  • 你们用过Redis的事务吗 ? 事务的命令有哪些
  • Redis是单线程的,但是为什么还那么快?

二、缓存

1、缓存穿透

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2、缓存击穿

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3、缓存雪崩

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4、双写一致性

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5、持久化

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RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。

RDB

AOF

持久化方式

定时对整个内存做快照

记录每一次执行的命令

数据完整性

不完整,两次备份之间会丢失

相对完整,取决于刷盘策略

文件大小

会有压缩,文件体积小

记录命令,文件体积很大

宕机恢复速度

很快

数据恢复优先级

低,因为数据完整性不如AOF

高,因为数据完整性更高

系统资源占用

高,大量CPU和内存消耗

低,主要是磁盘IO资源但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源

使用场景

可以容忍数分钟的数据丢失,追求更快的启动速度

对数据安全性要求较高常见

6、数据过期策略

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7、数据淘汰策略

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数据淘汰策略-使用建议

  1. 优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的

冷热数据区分,建议使用。

  1. 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用 allkeys-random,随机选择淘汰。
  2. 如果业务中有置顶的需求,可以使用 volatile-lru 策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除,会淘汰其他设置过期时间的数据。
  3. 如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。

关于数据淘汰策略其他的面试问题

  • 数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?

使用allkeys-lru(挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,留下来的都是经常访问的热点数据

  • Redis的内存用完了会发生什么?

主要看数据淘汰策略是什么?如果是默认的配置( noeviction ),会直接报错

三、分布式锁

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四、其它面试题

在Redis中提供的集群方案总共有三种

  • 主从复制
  • 哨兵模式
  • 分片集群
  1. redis主从数据同步的流程是什么?
  2. 怎么保证redis的高并发高可用?
  3. 你们使用redis是单点还是集群,哪种集群?
  4. Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的?
  5. Redis集群脑裂,该怎么解决呢?

1、主从复制

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2、哨兵

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3、分片集群结构

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4、I/O多路复用

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原始发表:2023-07-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、概述
  • 二、缓存
    • 1、缓存穿透
      • 2、缓存击穿
        • 3、缓存雪崩
          • 4、双写一致性
            • 5、持久化
              • 6、数据过期策略
                • 7、数据淘汰策略
                • 三、分布式锁
                • 四、其它面试题
                  • 1、主从复制
                    • 2、哨兵
                      • 3、分片集群结构
                        • 4、I/O多路复用
                        相关产品与服务
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