30、redis中的sentinel的作用？ 31、如何实现redis集群？ 32、redis中默认有多少个哈希槽？ 33、简述redis的有哪几种持久化策略及比较？...45、什么是一致性哈希？Python中是否有相应模块？ 46、如何高效的找到redis中所有以oldboy开头的key？ 第四部分 前端、框架和其他（155题） 1、谈谈你对http协议的认识。...5、你曾经使用过哪些前端框架？ 6、什么是ajax请求？并使用jQuery和XMLHttpRequest对象实现一个ajax请求。 7、如何在前端实现轮训？ 8、如何在前端实现长轮训？...46、基于django使用ajax发送post请求时，都可以使用哪种方法携带csrf token？ 47、django中如何实现orm表中添加数据时创建一条日志记录。...54、解释orm中 db first 和 code first的含义？ 55、django中如何根据数据库表生成model中的类？ 56、使用orm和原生sql的优缺点？
30、redis中的sentinel的作用？ 31、如何实现redis集群？ 32、redis中默认有多少个哈希槽？ 33、简述redis的有哪几种持久化策略及比较？...45、什么是一致性哈希？Python中是否有相应模块？ 46、如何高效的找到redis中所有以find1开头的key？ 第四部分 前端、框架和其他（155题） 1、谈谈你对http协议的认识。...5、你曾经使用过哪些前端框架？ 6、什么是ajax请求？并使用jQuery和XMLHttpRequest对象实现一个ajax请求。 7、如何在前端实现轮训？ 8、如何在前端实现长轮训？...46、基于django使用ajax发送post请求时，都可以使用哪种方法携带csrf token？ 47、django中如何实现orm表中添加数据时创建一条日志记录。...54、解释orm中 db first 和 code first的含义？ 55、django中如何根据数据库表生成model中的类？ 56、使用orm和原生sql的优缺点？
在现代软件开发中，NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）因其灵活的数据模型和高并发性能被广泛应用。...缓存策略与数据一致性面试官可能询问您如何在Python应用中利用Redis实现数据缓存，以及如何处理缓存与数据库间的数据一致性问题。...阐述常见的缓存策略（如LRU、TTL），以及如何使用Redis的expire、watch、multi-exec等机制保障数据一致性。...过度依赖低效查询：了解如何在MongoDB中编写高效的查询（如使用索引、投影），以及如何在Redis中合理组织数据结构以提高访问效率。...忽视数据一致性：在设计缓存更新策略时，考虑如何处理并发写入导致的缓存与数据库数据不一致问题，如使用Redis的watch与multi-exec实现乐观锁。
1.节点取余分区 使用特定的数据，如 Redis 的键或用户 ID，再根据节点数量 N 使用公式：hash（key）%N 计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。...这种方式的突出优点是简单性，常用于数据库的分库分表规则，一般采用预分 区的方式，提前根据数据量规划好分区数，比如划分为 512 或 1024 张表，保证可支撑未来一段时间的数据量，再根据负载情况将表迁移到其他数据库中...2.一致性哈希分区 一致性哈希分区（Distributed Hash Table）实现思路是为系统中每个节点分配一个 token，范围一般在 0~2^{32}，这些 token 构成一个哈希环。...·当使用少量节点时，节点变化将大范围影响哈希环中数据映射，因此这种方式不适合少量数据节点的分布式方案 ·普通的一致性哈希分区在增减节点时需要增加一倍或减去一半节点才能保证数据和负载的均衡。...3.虚拟槽分区 虚拟槽分区巧妙地使用了哈希空间，使用分散度良好的哈希函数把所有数据映 射到一个固定范围的整数集合中，整数定义为槽（slot）。
数据一致性 ? 缓存使用场景 针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速度。...一致性问题的定义 因为数据最终是以数据库为准的（这是我们的原则），如果Redis没有数据，就不存在这个问题。当Redis 和数据库都有同一条记录，而这条记录发生变化的时候，就可能出现一致性的问题。...那么这种循环查询数据库中不存在的值，并且每次使用的是相同的 key 的情况，我们有没有什么办法避免应用到数据库查询呢?...经典面试题 如何在海量元素中（例如 10 亿无序、不定长、不重复）快速判断一个元素是否存在? 如果是缓存穿透的这个问题，我们要避免到数据库查询不存的数据，肯定要把这 10亿放在别的地方。...如何在海量元素中快速判断一个元素是否存在。所以除了解决缓存穿透的问题之外，我们还有很多其他的用途。
142.redis中的sentinel的作用？ 143.如何实现redis集群？ 144.redis中默认有多少个哈希槽？ 145.简述redis的有哪几种持久化策略及比较？...157.什么是一致性哈希？Python中是否有相应模块？ 158.如何高效的找到redis中所有以aaa开头的key？ 第四部分 前端、框架和其他（155题） 1.谈谈你对http协议的认识。...5.你曾经使用过哪些前端框架？ 6.什么是ajax请求？并使用jQuery和XMLHttpRequest对象实现一个ajax请求。 7.如何在前端实现轮训？ 8.如何在前端实现长轮训？...5.集群管理不同，Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储。 ? ? ?...157.什么是一致性哈希？Python中是否有相应模块？
redis系列之——数据类型bitmaps：今天你签到了吗？ 布隆过滤器是个啥！ 一致性hash算法你了解吗？什么时候使用？解决什么问题？redis集群模式使用了一致性hash算法了吗？...分表分库存储时，根据数据库的主键或唯一键做hash，然后跟数据库机器的数量取模，从而决定该条数据放在哪个库中。...实际项目中使用 上来先说一个误区，**Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽slots的概念。**可以参考我的另一篇文章《redis系列之——高可用（主从、哨兵、集群）》。...我们说的一致性hash都不是缓存机器自身的功能，而是集群前置的代理或客户端实现的。而redis官方的集群是集群本身通过slots实现了数据分片。...这些自研的redis集群的实现方式有多种，比如在redis的jedis客户端jar包就是实现了一致性hash算法（客户端模式），或者在redis集群前面加上一层前置代理如Twemproxy也实现了hash
数据分发和负载均衡：在分布式数据库中，需要考虑如何将查询请求分发到不同的节点，并实现负载均衡。可以使用负载均衡器或者采用一致性哈希算法来实现。...数据访问层缓存：使用缓存技术（如Redis）在应用程序和数据库之间添加一个缓存层，减轻数据库的负载并提高读取性能。...数据分发和负载均衡：在分布式缓存中，需要考虑如何将读写请求分发到不同的节点，并实现负载均衡。可以使用一致性哈希算法或者分片策略来实现数据分发和负载均衡。...Redis集群中缓存节点之间的通信 在Redis集群中，缓存节点之间通过内部通信来进行数据同步和协调工作。Redis Cluster使用了一种名为Gossip协议的机制来实现节点之间的通信和发现。...Redis集群缓存故障的发现和恢复 在Redis集群中，使用Gossip协议进行缓存节点之间的通信和发现，以实现故障的发现和恢复。
缓存技术在现代软件开发中扮演着至关重要的角色，能够显著提升系统的性能与响应速度。Memcached与Redis作为两种广泛使用的内存键值存储系统，常被应用于Python项目中以实现高效的缓存解决方案。...一、常见面试问题基础概念与特性对比Memcached：介绍Memcached的基本架构、数据模型（纯KV存储）、分布式策略（一致性哈希）、过期策略（LRU）等核心特性。...缓存一致性问题缓存与数据库的同步：探讨缓存与数据库之间的一致性保证方法，如主动失效、被动失效（Cache Aside Pattern）、读写穿透等策略。...分布式缓存下的数据同步：解释在分布式环境下（如Redis Cluster、Memcached一致性哈希）如何处理数据同步与分区问题。...Redis数据类型误用：正确选择并使用适合业务场景的Redis数据结构，如使用有序集合进行范围查询、使用哈希存储对象属性等。避免滥用字符串类型导致的复杂查询与额外编码开销。
缓存预热：在系统上线或启动时，提前将热点数据加载到缓存中，以避免在用户请求时因缓存缺失而导致的延迟。 3. 问题：如何在Java中实现缓存？...分布式缓存的一致性协议：了解并选择合适的一致性协议，如Redis的Sentinel或Cluster模式，以确保数据在分布式环境中的一致性。 7. 问题：你如何评估缓存的效率和对系统性能的影响？...共享缓存可以使用分布式缓存解决方案（如Redis），而私有缓存可以使用本地缓存（如Caffeine）。 数据一致性协议：对于共享数据，需要定义明确的数据一致性协议。...使用一致性哈希：一致性哈希可以确保当节点增加或减少时，数据的重新分配是均匀的，从而最小化数据迁移的开销。 故障检测和恢复：使用心跳机制来检测节点故障，并触发故障转移或数据恢复过程。...使用分布式事务：对于需要强一致性的场景，可以使用分布式事务来确保数据的一致性。 实现缓存失效和更新机制：当数据源发生变化时，及时失效或更新缓存中的数据。 16.
2）接着应用Nginx读取本地缓存（本地缓存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache（磁盘/内存）、Local Redis实现），如果本地缓存命中则直接返回，使用应用Nginx...4）如果分布式缓存也没有命中，则会回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群时也可以使用轮询和一致性哈希作为负载均衡算法。...另外，不要把写缓存放在事务中，尤其写分布式缓存，因为网络抖动可能导致写缓存响应时间很慢，引起数据库事务阻塞。如果对缓存数据一致性要求不是那么高，数据量也不是很大，则可以考虑定期全量同步缓存。...不过为了更好地解决以上多个事务的问题，可以考虑使用订阅数据库日志的架构，如使用canal订阅mysql的binlog实现缓存同步。...大Value 缓存 要警惕缓存中的大Value，尤其是使用Redis时。
#3 哈希分区 #3.1 节点取余分区 使用特定的数据,如Redis的键或用户ID,再根据节点数量 N 使用公式：hash（key）% N 计算出 哈希值，用来决定数据 映射 到哪一个节点上。...缺点: 当节点数量变化时,如扩容 或 收缩 节点,数据节点映射关系 需要重新计算,会导致数据的重新迁移。 #3.2 一致性哈希分区 #3.2.1 什么是一致性哈希 ?...#3.2.2 一致性哈希思想 一致性 Hash 算法也是使用取模的思想，只是，刚才描述的取模法是对节点数量进行取模，而一致性Hash算法是对 2^32 取模，什么意思呢？...简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下，从 0 ~ 2^32-1 代表的分别是一个个的节点...#3.3 虚拟槽分区 虚拟槽分区巧妙地使用了哈希空间，使用分散度良好的哈希函数把所有数据映射到一个固定范围的整数集合中，整数定义为槽（slot）。
为了避免单点故障 和 读写不分离，Redis 提供了复制（replication）功能实现 master 数据库中的数据更新后，会自动将更新的数据同步到其他 slave 数据库上。...哨兵本身也有单点故障的问题，所以在一个一主多从的 Redis 系统中，可以使用多个哨兵进行监控，哨兵不仅会监控主数据库和从数据库，哨兵之间也会相互监控。...客户端预先定义好的路由规则(使用一致性哈希)，把对 Key 的访问转发到不同的 Redis 实例中，查询数据时把返回结果汇集。...一致性哈希算法实现方式：一致性 hash 算法，比如 MURMUR_HASH 散列算法、ketamahash 算法。...比如 Jedis 的 Redis Sharding 实现，采用一致性哈希算法(consistent hashing)，将 key 和节点 name 同时 hashing，然后进行映射匹配，采用的算法是
Redis优雅实现分布式锁 第5篇：对保持双库数据一致性方案进行了分析以及分析通用的保持数据一致性的方案。...Redis与数据库数据一致性 第6篇：主要针对Redis的内存淘汰机制以及Redis容易引发的三大问题：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩进行了详细的讲解以及提供了业界常用的解决方案。...Redis为何在内存中存放数据？ Redis为了保证效率，数据都是缓存在内存中。Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。...Redis中哈希槽的概念 Redis没有使用一致性哈希这个概念，而是引入了哈希槽。...而每个Redis实例负责维护一部分哈希槽，所有实例共同维护所有的哈希槽。使用哈希槽最显而易见的特点就是Redis实例的增加或者移除很方便，而不需要暂停所有Redis实例服务。
对此，绝大部分的技术博客都会说使用一致性哈希来解决，个人认为这个说法并不准确。...本人分析了一致性哈希和哈希槽的使用场景对比：以Redis为例，Redis集群采用哈希槽的机制，当集群内某个主节点宕机之后，其它主节点会从宕机主节点的复制节点中选取一个节点作为该槽段的新主节点。...也就是说，Redis集群的抖动不是通过一致性哈希来解决的。再以Memocache为例，原生的Memocache不支持集群方式，它的集群机制是由访问它的客户端来实现的。...客户端使用一致性哈希算法，将多台Memocache机器维护成一个缓存集群，当单台服务器宕机之后，该节点的缓存数据将由其它节点来承担（需要引入虚拟节点）。...如短时间内，如果大量用户同时访问一个热点缓存，即使使用Redis作为缓存也可能因为无法响应这么大的流量而导致请求打到数据库，从而导致数据库崩溃。
Memcached 提供了高性能的纯基于内存的 KV 存储，并且提供 CAS 操作来支持分布式一致性，但 Memcached 没有官方提供的内置集群方案，需要使用一些代理中间件，如 Magento 来部署集群...哈希表查找效率很高，常用于内存型存储服务如 Memcached、Redis。...Redis 除了哈希表，因为其支持的操作的数据类型很多，所以还有像 Skiplist、SDS、链表等存储结构，并且 Redis 的哈希表结构可以通过自动再哈希进行扩容。...哈希表一般存储在内存中，随着哈希表数据增多，会影响查询效率，并且内存结构也没法像磁盘那样可以持久化以及进行数据恢复。Redis 默认提供了 RDB 持久化方案，定时持久化数据到 RDB。...Ps:B-Tree、B+Tree 的结构适合做大于内存的数据的索引存储（如 MySQL 使用 B+ 树实现索引文件的存储），所以其更适合磁盘文件系统，一般不会用来实现 Memtable。
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