大家好，我是程序员鱼皮。很多小伙伴都知道缓存的好处，从数据库加载数据过慢时，直接上 Redis 缓存！
位图的最大优点之一是，它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型，而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象，并且最大长度是 512MB，适合于设置 2^32^个不同的位。 位操作分为两组：常量时间单个位的操作，像设置一个位为 1 或者 0，或者获取该位的值。对一组位的操作，例如计算指定范围位的置位数量。
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
当然在精简的同时，不要为了key的“见名知意”。对于value有些也可精简，比如性别使用0、1。
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哈希hash又称为散列、杂凑等，是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出，最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。也就是说，散列值的空间通常要远小于输入控件，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式（比如缓存数据），如果是保存很重要的数据就要使用AOF，但是两种方式也可以同时使用。
在实际开发中常常遇到如下需求：判断当前元素是否存在于已知的集合中，将已知集合中的元素维护一个HashSet，使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果，Java内部或者Redis均提供相应的数据结构。使用此种方式除了占用内存空间外，几乎没有其它缺点。
redis是基于内存来储存非关系型数据的键值对数据库。支持数据的持久化（重启加载）与多数据类型（Stirng、Hash、Set、List 、Zset）
原始数据存储在 DB 中（如 MySQL、Hbase 等），但 DB 的读写性能低、延迟高。
我们在 Redis进阶-Redis缓存优化中 讲到了 缓存穿透 的解决防范： 比缓存空值更好的一种解决方式 布隆过滤器 ，这里我们详细讲解下。
不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案，看看你的方案是否和本文一样。如果还没有，那希望看了本文后可以给你提供一些启发和帮助，以备之后的使用和面试。
哈希是Redis的一种基础数据结构，Redis底层维护的是一个开散列，会把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到关键字冲突，那么就会拉出一个链表出来。
今天来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。
众所周至，拼多多的待遇也是高的可怕，在挖人方面也是不遗余力，对于一些工作3年的开发，稍微优秀一点的，都给到30K的Offer，当然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作时间基本都是超过12个小时，也是相当辛苦的。废话不多说，今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题，是一道简单的架构类的题目：拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢？
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。
作为开发，我们必须熟悉自己所在公司的redis生产集群的部署架构。 主从架构？ 集群架构？ 用了哪种集群方案？ 有没有做高可用保证？ 有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢复？ 线上redis给几个G的内存？ 设置了哪些参数？ 压测后你们redis集群承载多少QPS？
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化，确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化，SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询，表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
牙哥所在部门是做广告系统的，所在小组主要做广告外投，即下图中 DSP 部分，当用户浏览媒体时，媒体通过 SSP 将曝光请求通过 ADX 发送给 DSP，DSP 通过 DMP 进行人群定向，对目标人群进行广告竞价，更好地为广告主带来收益
Redis cluster，10 台机器，5 台机器部署了 Redis 主实例，另外 5 台机器部署了 Redis 的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5 个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰 QPS 可能可以达到每秒 5 万，5 台机器最多是 25 万读写请求每秒。
在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。
1. 字符串类型1.1 常用APISET key value //存入...
Redis的所有的数据都是存在了内存中的，虽然现在内存越来越便宜，但是跟平时电脑上装的硬盘相比，硬盘的价格就是个渣渣。内存还是非常宝贵的,就拿我的一台腾讯云的服务器来说，目前是1核2G的，但是要想升级到4G，就得需要多掏1000大洋。这些钱感觉我都可以买个1T的硬盘了。。。这就是差距。so，如何合理高效的利用Redis内存就变得非常的重要了。首先我们应该知道Redis的内存主要消耗在什么地方，其次是如何管理内存，最后才是怎么做Redis的内存优化。这样才能用更少的内存，存储更多的数据，降低成本。
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
Redis 监听默认 6379 的端口号，可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式，叫做 Redis Serialization Protocol（RESP，Redis 序列化协议），发消息或者响应消息需要按这种格式编码，接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本，其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展，比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
当用户想要查询一个数据，发现Redis中不存在，也就是所谓的缓存没有命中，于是这个数据请求就会打到数据库中。结果数据库中也不存在这条数据，那么结果就是什么都没查询出来。那么当用户很多时候的查询，缓存中都没有数据，请求直接打到数据库中，这样就会给数据库造成很大的压力，缓存的作用也就几近于失效了，那么这种情况就叫做缓存穿透。
本篇博客以redis缓存为主。至于什么是redis缓存？还有没有其它的缓存？哪个缓存的性能会更好？这里就不一一做介绍了！(有兴趣的可以自己去百度一下)
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
3、redis (jedis cluster的sharding jedisCluster读写 lettuce读写分离)
利用阿里云监控平台，监控接口时看到一个非常慢的接口，点了进去，发现了slot标志
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
大家好，我是捡田螺的小男孩。最近技术讨论群一位朋友去面试，分享了一份面试真题，我整理了一下答案给大家。如果有不正确的，欢迎指出哈，一起进步。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
在业务中,我需要给每个用户保存1w条浏览记录,之后每一次的返回值都要和历史记录做一个去重,即保证用户不会重复看到同一篇文章.
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
当 Redis 用作缓存时，其目的就是为了减少数据库访问频率，降低数据库压力，但是假如我们某些数据并不存在于 Redis 当中，那么请求还是会直接到达数据库，而一旦在同一时间大量缓存失效或者一个不存在缓存的请求被恶意攻击访问，这些都会导致数据库压力骤增，这又该如何防止呢？
Redis 利用了多路 I/O 复用机制，处理客户端请求时，不会阻塞主线程；Redis 单纯执行（大多数指令）一个指令不到 1 微秒，如此，单核 CPU 一秒就能处理 1 百万个指令（大概对应着几十万个请求吧），用不着实现多线程（网络才是瓶颈）。
Redis是什么大家都知道，一个非关系型数据库。大部分情况下我们使用Redis做缓存。使用缓存的情况一般是这样的：
项目场景是给做用户年报，项目属于活动类型，需要维持1个月左右，需要统计用户操作的一些数据，主要是统计方面的，当时注册用户大概280w左右，书单、评论、打赏还可以，之前的数据做过分表，只有阅读记录log大概将近1亿条，是个大难点。
参考：https://blog.csdn.net/quicktest/article/details/7453189
你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决？无非就是布隆过滤器，缓存空值什么的。
本人毕业于二流一本大学非计算机相关专业，大三下学期开始学java。目前刚好工作两年，专业后端，base深圳。
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据，由于随着时间的推移，用户的维度数据也可能发生变化，故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析，但当中有大量的重复数据，仅用数据库的等值去重明显不可行。
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
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