除了5种常用类型，还有bitmaps、hyperloglogs 、geospatial等类型。
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
Redis集群对客户端通信协议做了比较大的修改，为了追求性能最大化，并没有采用代理的方式而是采用客户端直连节点的方式。因此从单机切换到集群环境的应用，需要修改客户端代码。
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界，随着互联网的不断发展和壮大，企业数据规模越来越大，并发量越来越高，关系数据库无法应对新的负载压力，随着Hadoop，Cassandra，MongoDB，Redis等NoSQL数据库的兴起，因其良好的可扩展性，弱化数据库的设计范式，弱化一致性要求，在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今，经历8年
前面几篇已经对Redis中几个关键知识点做了介绍，本篇主要对Redis系列做一下总结以及对Redis中常见面试题简单进行介绍一下。首先我们对前面几篇谈到的Redis知识点进行总结。
另外，主从模式、薪火相传、主机宕机模式，导致ip地址发生变化，应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
Redis 是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。它以键值对的形式存储数据,所以它也被称为数据结构服务器。
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界，随着互联网的不断发展和壮大，企业数据规模越来越大，并发量越来越高，关系数据库无法应对新的负载压力，随着Hadoop，Cassandra，MongoDB，Redis等NoSQL数据库的兴起，因其良好的可扩展性，弱化数据库的设计范式，弱化一致性要求，在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今，经历
今天给大家分享一下 Redis 面试常考的题目，答案也整理好了，非常贴心有木有，快来看看你能答对几个。
今天给大家分享一下 Redis 面试常考的题目，答案也整理好了，非常贴心有木有，快来看看你能答对几个
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bDtpDpgi-1618544331765)(images/image-20210204162625216.png)]
在一个分布式系统中，当一个线程去读取数据并修改的时候，因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就很容易遇到并发问题，进而导致数据的不正确。这种场景很常见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
在前面的文章中，已经介绍了Redis的几种高可用技术：持久化、主从复制和哨兵，但这些方案仍有不足，其中最主要的问题是存储能力受单机限制，以及无法实现写操作的负载均衡。
今天分享一篇一位同学去字节面试的实习面经，技术栈是java，投了go后端岗位，主要拷打了 redis+mysql+网络+系统+java+算法，面试问题主要集中在 mysql、redis、网络这三部门，因为面试官是搞 go 的，java 只是随便问了几个题目。
Redis 的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。 另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的 memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
3万+长文揭秘一线大厂Redis面试高频考点，整理不易，求一键三连：点赞、分享、收藏
如果对 Redis 还不了解的同学可以先看一下这篇 Redis 基础文章 ，这里面介绍了 Redis 是什么，以及怎么用
我们通常使用 Redis 的方式是，发送命令，命令排队，Redis 执行，然后返回结果，这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间)。但是如果有多条命令需要执行时，需要消耗 N 次 RTT，经过 N 次 IO 传输，这样效率明显很低。
Redis2.6加入了对Lua脚本的支持。Lua脚本可以被用来扩展Redis的功能，并提供更好的性能。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
Redis (Remote Dictionary Server) 是一个开源的、基于内存的高性能键值数据库和数据结构服务器。它通常被用于构建高性能、可扩展的 Web 应用程序的后端系统。Redis 支持多种类型的数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表、有序集合及范围查询、位图、超日志和地理空间索引。
redis集群的分区方案： redis集群采用虚拟分槽来实现数据分片，它把所有键根据哈希函数映射到0-16383整数数据槽内，每一个节点负责维护一部分槽及所映射的键值数据，虚拟槽特点： 1.解耦数据和节点之间的关系，简化了节点扩容和收缩的难度； 2.节点自身维护槽的映射关系，不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据 3.支持节点，槽，键之间的映射查询，用于数据路由，在线伸缩等场景 Redis集群中数据的分片逻辑：
作者：wugongzi 来源：https://www.cnblogs.com/wugongzi/p/16827473.html Redis 基础 如果对 Redis 还不了解的同学可以先看一下这篇 https://www.cnblogs.com/wugongzi/p/12841273.html 这里面介绍了 Redis 是什么，以及怎么用。 Redis 管道 我们通常使用 Redis 的方式是，发送命令，命令排队，Redis 执行，然后返回结果，这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于Redis 缓存，面试官一般喜欢问哪些问题？
分布式锁：分布式锁是在分布式的情况下实现互斥类型的一种锁 实现分布式锁需要满足的五个条件
随着业务发展的需要，原单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的 Java API 并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！
Redis，全名REmote DIctionary Server，开源的高性能的KV内存数据库，支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统，高性能、功能丰富。
1.Redis 是一个基于内存的高性能 key-value 数据库。是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value 数据库。
大家好，我是老三，面渣逆袭系列继续，这节我们来搞定Redis——不会有人假期玩去了吧？不会吧？
这是我们之前文章结尾《一张照片背后的故事》模块的其中一张，今天看到还是挺扎心的，决定这个栏目重新打开，继续分享给大家。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/82350861
在实际应用中，遇到了这样一个场景： 已有一个手机 APP 客户端，需要在该 APP 客户端中实现通过 Web 的形式接入其他的应用页面。按照常规的流程，在 APP 中为应用设置入口链接按钮，当用户点击应用入口按钮时，APP 启动 WebView 并打开设置的应用链接即可。 但在该场景中，接入 APP 的应用均部署在内网服务器，外网无法直接访问，因此在 APP 中配置的链接是内网地址，当用户通过外网使用 APP 时，将无法访问接入的 Web 应用。 针对如上场景中遇到的问题，本文中提出了基于 Nginx 实现动态代理的解决方案。
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：
key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
之前给团队的同事做了一次超容易理解的 Redis 入门分享，这里加以整理修改成文章分享给需要的童鞋。 本文将会从：Redis 使用场景与介绍 -> 数据结构与简单使用 -> 小功能大用处 -> 持久化、主从同步与缓存设计 -> 知识拓展 来书写，初学的童鞋只要能记住 Redis 是用来干嘛，各功能的使用场景有哪些，然后对 Redis 有个大概的认识就好啦，剩下的以后有需要的时候再来查看和实践吧！ 欢迎各位大佬交流指导～ 目录 Redis 介绍 Redis 是什么？ Redis 特性 Redis 典型使用场景
答：五种，在第一节redis相关的博客我就说过，String，Hash，List，Set，zSet，也就是我们的字符串，哈希，列表，集合，有序集合五种。结构图如下。
9.5–11.13，经过了长达70天的面试，终于有了结果。期间崩溃过无数次，很多次面试都被虐到怀疑人生，也有三面被刷掉无奈，一次次整装重新出发，一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验，希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。
各种分布式缓存如Redis，都提供了不同语言的客户端API，我们可以使用这些API直接访问缓存，也可以通过注解等方法使用缓存。
PS：Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据
工作机制：每隔一段时间，就把内存中的数据保存到硬盘上的指定文件中。对应产生的数据文件为dump.rdb
Redis Cluster是Redis官方提供的集群解决方案。由于业务的飞速增长，单机模式总会遇到内存、性能等各种瓶颈，这个时候我们总会喊，上集群啊。就跟我家热得快炸了，你总喊开空调呀一样。的确，上集群可以解决大多数问题，但是在使用集群的过程中，不可避免会遇到这样那样的问题，这个时候怎么办呢，各种百度各种群里去问吗？NO,作为开发人员，在享受第三方提供的方便前，有必要去了解其基本的工作机制，这样才能在遇到问题时快速定位，方便下手。本篇文章主要是梳理Redis集群的原理和Java客户端JedisCluster的工作流程及源码分析，虽万字长文，但原理通俗易懂，源码条理清晰。
前置知识学习补充 Redis数据库基础入门介绍与安装 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-49.html
在前两章介绍了Redis的一些常用的API与功能，在本章会对一些其他功能包括事务、脚本、Redis集群搭建工具以及集群动态扩容与故障转移方式进行讲解。
Redis 4.0 发生的最大变化就是加入了模块系统， 这个系统可以让用户通过自己编写的代码来扩展和实现 Redis 本身并不具备的功能，因为模块系统是通过高层次 API 实现的， 它与 Redis 内核本身完全分离、互不干扰， 所以用户可以在有需要的情况下才启用这个功能。目前已经有人使用这个功能开发了各种各样的模块， 比如 Redis Labs 开发的一些模块就可以在 http://redismodules.com 看到。模块功能使得用户可以将 Redis 用作基础设施， 并在上面构建更多功能， 这给 Redis 带来了无数新的可能性。
这次我们举得实际一点，还是上篇文章 account 表，假设 id=1，balance=1000，不过这次我们扣款 1000，两个事务的时序图如下:
Redis 是高性能的 KV 内存数据库，除了做缓存中间件的基本作用外还有很多用途，比如胖哥以前分享的Redis GEO 地理位置信息计算。Redis 提供了丰富的命令来供我们使用以实现一些计算。Redis 的单个命令都是原子性的，有时候我们希望能够组合多个 Redis 命令，并让这个组合也能够原子性的执行，甚至可以重复使用。Redis 开发者意识到这种场景还是很普遍的，就在 2.6 版本中引入了一个特性来解决这个问题，这就是 Redis 执行 Lua 脚本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
