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  • Redis常见面试题

    一、memcached与redis的区别?
      1.存储方式不同。memcached把数据全部存在内存之中,断电之后会挂掉,而redis虽然也用到了内存,但是会有部分数据存在硬盘中,保证数据持久性。
      2.数据支持类型不同。memcached对数据支持比较简单,而redis支持数据类型较丰富,如string、list、set、sorted set、hash。
      3.底层实现不同。一般调用系统函数,会消耗比较多的时间去请求,redis自己构建了vm,速度会更快。
     
      二、redis数据的淘汰策略?
      1.volatile-lru:从已经设置过期时间的数据集中,挑选最近最少使用的数据淘汰。
      2.volatile-ttl:从已经设置过期时间的数据集中,挑选即将要过期的数据淘汰。
      3.volatile-random:从已经设置过期时间的数据集中,随机挑选数据淘汰。
      4.allkeys-lru:从所有的数据集中,挑选最近最少使用的数据淘汰。
      5.allkeys-random:从所有的数据集中,随机挑选数据淘汰。
      6。no-enviction:禁止淘汰数据。
     
      三、为什么redis把所有数据都放到内存中?
      redis为了达到最快的读写速度,将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。如果不将数据放在内存中,磁盘IO速度会严重影响redis的性能。
     
      四、redis的并发竞争问题如何解决?
      首先redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变为串行访问。redis本身时没有锁的概念的,redis对多个客户端连接并不存在竞争,但是在Jedis客户端对redis进行并发访问时会产生一系列问题,这些问题时由于客户端连接混乱造成的。有两种方案解决。
      1.在客户端,对连接进行池化,同时对客户端读写redis操作采用内部锁synchronized。
      2.在服务器角度,利用setnx实现锁。
     
      五、redis过期键的删除策略?
      1.定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个timer,让定时器在键的过期时间到达时,立即执行对键的删除操作。(主动删除)
        对内存友好,但是对cpu时间不友好,有较多过期键的而情况下,删除过期键会占用相当一部分cpu时间。
      2.惰性删除:放任过期键不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取到的键是否过去,如果过期就删除,如果没过期就返回该键。(被动删除)
        对cpu时间友好,程序只会在取出键的时候才会对键进行过期检查,这不会在删除其他无关过期键上花费任何cpu时间,但是如果一个键已经过期,而这个键又保留在数据库中,那么只要这个过期键不被删除,他所占用的内存就不会释放,对内存不友好。
      3.定期删除:每隔一段时间就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。(主动删除)
        采用对内存和cpu时间折中的方法,每个一段时间执行一次删除过期键操作,并通过限制操作执行的时长和频率来减少对cpu时间的影响。难点在于,选择一个好的策略来设置删除操作的时长和执行频率。
     
      六、redis与一般db的同步过程?
      有两种方式。
      第一种,先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据,如果不存在,去db中读取数据,并把数据缓存一份到redis中。适用与数据里比较大,但是不经常更新的情况,如用户排行。
      第二种,先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接更新对应数据(这一步会记录下更新的key,并把更新后的数据返回给页面,如果不存在,先去数据库中更新内容,然后把数据保存一份到redis中。再往后,后台会进行一系列操作,把redis中更新的key读取出来,找到数据库中对应的数据,并更新数据库。这种方式是把redis当作数据库使用,适合大数据的频繁变动。但是对redis的依赖很大,要做好挂掉之后的数据备份。
     
      七、简述redis的哨兵模式
      哨兵是对redis进行实时的监控,主要有两个功能。
      1.监测主数据库和从数据库是否正常运行。2.当主数据库出现故障的时候,可以自动将一个从数据库转换为主数据库,实现自动切换。
     
      八、redis的哨兵的监控机制是怎样的?
      哨兵监控也是有集群的,会有多个哨兵进行监控,当判断发生故障的哨兵达到一定数量的时候才进行修复。一个健壮的部署至少需要三个哨兵实例。
      1.每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master,Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令 
      2.如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。 
      3.如果一个Master被标记为主观下线,则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。 
      4.当有足够数量的 Sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态, 则Master会被标记为客观下线 
      5.在一般情况下, 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有Master,Slave发送 INFO 命令 
      6.当Master被 Sentinel 标记为客观下线时,Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次 
      7.若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线, Master 的客观下线状态就会被移除。 若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复, Master 的主观下线状态就会被移除。
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