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Redis的高頻面試題有哪些

發布時間:2022-01-15 17:06:03 來源:億速云 閱讀:125 作者:iii 欄目:數據庫

本篇內容主要講解“Redis的高頻面試題有哪些”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Redis的高頻面試題有哪些”吧!

1、說說 Redis 都有哪些應用場景?

  • 緩存:這應該是 Redis 主要的功能了,也是大型網站必備機制,合理地使用緩存不僅可以加 快數據的訪問速度,而且能夠有效地降低后端數據源的壓力。

  • 共享Session:對于一些依賴 session 功能的服務來說,如果需要從單機變成集群的話,可以選擇 redis 來統一管理 session。

  • 消息隊列系統:消息隊列系統可以說是一個大型網站的必備基礎組件,因為其具有業務 解耦、非實時業務削峰等特性。Redis提供了發布訂閱功能和阻塞隊列的功  能,雖然和專業的消息隊列比還不夠足夠強大,但是對于一般的消息隊列功 能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統中,使用 redis 來統一管理 url隊列。

  • 分布式鎖:在分布式服務中。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖,雖然這個可能不是太常用。

當然還有諸如排行榜、點贊功能都可以使用 Redis 來實現,但是 Redis 也不是什么都可以做,比如數據量特別大時,不適合 Redis,我們知道  Redis 是基于內存的,雖然內存很便宜,但是如果你每天的數據量特別大,比如幾億條的用戶行為日志數據,用 Redis 來存儲的話,成本相當的高。

2、單線程的 Redis 為什么這么快?

Redis 有多快?官方給出的答案是讀寫速度 10萬/秒,如果說這是在單線程情況下跑出來的成績,你會不會驚訝?為什么單線程的 Redis  速度這么快?原因有以下幾點:

  • 純內存操作:Redis 是完全基于內存的,所以讀寫效率非常的高,當然 Redis 存在持久化操作,在持久化操作是都是 fork 子進程和利用 Linux  系統的頁緩存技術來完成,并不會影響 Redis 的性能。

  • 單線程操作:單線程并不是壞事,單線程可以避免了頻繁的上下文切換,頻繁的上下文切換也會影響性能的。

  • 合理高效的數據結構

  • 采用了非阻塞 I/O 多路復用機制:多路I/O復用模型是利用 select、poll、epoll 可以同時監察多個流的 I/O  事件的能力,在空閑的時候,會把當前線程阻塞掉,當有一個或多個流有 I/O 事件時,就從阻塞態中喚醒,于是程序就會輪詢一遍所有的流(epoll  是只輪詢那些真正發出了事件的流),并且只依次順序的處理就緒的流,這種做法就避免了大量的無用操作。

3、說說 Redis 的數據結構及使用場景

Redis 提供了 5種數據結構,每一種數據結構有各種的使用場景。

1、String 字符串

字符串類型是 Redis 最基礎的數據結構,首先鍵都是字符串類型,而且 其他幾種數據結構都是在字符串類型基礎上構建的,我們常使用的 set key  value 命令就是字符串。常用在緩存、計數、共享Session、限速等。

2、Hash 哈希

在Redis中,哈希類型是指鍵值本身又是一個鍵值對  結構,形如value={{field1,value1},...{fieldN,valueN}},添加命令:hset key field  value。哈希可以用來存放用戶信息,比如實現購物車

3、List 列表

列表(list)類型是用來存儲多個有序的字符串。可以做簡單的消息隊列的功能。另外,可以利用 lrange 命令,做基于  Redis的分頁功能,性能極佳,用戶體驗好。

4、Set 集合

集合(set)類型也是用來保存多個的字符串元素,但和列表類型不一 樣的是,集合中不允許有重復元素,并且集合中的元素是無序的,不能通過  索引下標獲取元素。利用 Set 的交集、并集、差集等操作,可以計算共同喜好,全部的喜好,自己獨有的喜好等功能。

5、Sorted Set 有序集合

Sorted Set 多了一個權重參數 Score,集合中的元素能夠按 Score 進行排列。可以做排行榜應用,取 TOP N 操作

4、說一說 Redis 的數據過期淘汰策略

先給大家一個結論,Redis 中數據過期策略采用定期刪除+惰性刪除策略。

1、定期刪除、惰性刪除策略是什么?

  • 定期刪除策略:Redis 啟用一個定時器定時監視所有的 key,判斷key是否過期,過期的話就刪除。這種策略可以保證過期的 key  最終都會被刪除,但是也存在嚴重的缺點:每次都遍歷內存中所有的數據,非常消耗 CPU 資源,并且當 key 已過期,但是定時器還處于未喚起狀態,這段時間內 key  仍然可以用。

  • 惰性刪除策略:在獲取 key 時,先判斷 key 是否過期,如果過期則刪除。這種方式存在一個缺點:如果這個 key  一直未被使用,那么它一直在內存中,其實它已經過期了,會浪費大量的空間。

2、定期刪除+惰性刪除策略是如何工作的?

這兩種策略天然的互補,結合起來之后,定時刪除策略就發生了一些改變,不在是每次掃描全部的 key 了,而是隨機抽取一部分 key 進行檢查,這樣就降低了對  CPU  資源的損耗,惰性刪除策略互補了為檢查到的key,基本上滿足了所有要求。但是有時候就是那么的巧,既沒有被定時器抽取到,又沒有被使用,這些數據又如何從內存中消失?沒關系,還有內存淘汰機制,當內存不夠用時,內存淘汰機制就會上場。Redis  內存淘汰機制有以下幾種策略:

  • noeviction:當內存不足以容納新寫入數據時,新寫入操作會報錯。(Redis 默認策略)

  • allkeys-lru:當內存不足以容納新寫入數據時,在鍵空間中,移除最近最少使用的 Key。(推薦使用)

  • allkeys-random:當內存不足以容納新寫入數據時,在鍵空間中,隨機移除某個 Key。

  • volatile-lru:當內存不足以容納新寫入數據時,在設置了過期時間的鍵空間中,移除最近最少使用的 Key。這種情況一般是把 Redis  既當緩存,又做持久化存儲的時候才用。

  • volatile-random:當內存不足以容納新寫入數據時,在設置了過期時間的鍵空間中,隨機移除某個 Key。

  • volatile-ttl:當內存不足以容納新寫入數據時,在設置了過期時間的鍵空間中,有更早過期時間的 Key 優先移除。

修改內存淘汰機制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 參數即可。

5、如何解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題

緩存雪崩: 由于緩存層承載著大量請求,有效地 保護了存儲層,但是如果緩存層由于某些原因不能提供服務,比如 Redis 節點掛掉了,熱點 key  全部失效了,在這些情況下,所有的請求都會直接請求到數據庫,可能會造成數據庫宕機的情況。

預防和解決緩存雪崩問題,可以從以下三個方面進行著手:

1、使用 Redis 高可用架構:使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉

2、緩存時間不一致: 給緩存的失效時間,加上一個隨機值,避免集體失效

3、限流降級策略:有一定的備案,比如個性推薦服務不可用了,換成熱點數據推薦服務

緩存穿透: 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據,這樣的數據肯定不在緩存中,這會導致請求全部落到數據庫上,有可能出現數據庫宕機的情況。

預防和解決緩存穿透問題,可以考慮以下兩種方法:

1、緩存空對象: 將空值緩存起來,但是這樣就有一個問題,大量無效的空值將占用空間,非常浪費。

2、布隆過濾器攔截: 將所有可能的查詢key  先映射到布隆過濾器中,查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中,存在才繼續向下執行,如果不存在,則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判,所以需要你的業務允許一定的容錯性。

到此,相信大家對“Redis的高頻面試題有哪些”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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