redis相关原理及面试官由浅到深必问的15大问题(高级)

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volatile-lru:当内存过高 以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近离米 使用的key。

allkeys-random:当内存过高 以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。

当前key是一一个多多多 热点key(类似于一一个多多多 热门的娱乐新闻),并发量非常大。

2.主客观下线:

4.故障转移(选举从节点作为新主节点)

1.2 每隔2s,每个S节点会向某频道上发送该S节点对于主节点的判断以及当前Sl节点的信息,

2,点赞: post:x:good list来存储;(把相应头像取出来显示)

Redis中一起使用了惰性过期和定期过期并都有过期策略,即使过期时间到了,或者有主次并这么真正删除,等待歌曲惰性删除。

为哪几种有定期可不还都里能 有惰性呢?我我我觉得很简单,比如十五万个key就要过期了,Redis默认是5000ms检查一波。不可能 他检查出十五万个即将要清除,那他接下来的时间基本全部可不还都里能 在干哪几种清空内存的事了,那肯定影响性能,全都他只会主次删除,剩下的等惰性

1.Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信,消息不但都可不还都里能 传播节点槽信息,还都可不还都里能 传播全都清况 如:主从清况 、节点故障等。或者故障发现也是通过消息传播机制实现的,主要环节包括:主观下线(pfail)和客观下线(fail)

使用java对redis进行操作类似于jdbc接口标准对mysql,有各类实现他的实现类,当当我们歌词 常用的是druid

2.应用场景:

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list(双向链表)

1都可不还都里能 使用redis的list模拟队列,堆,栈

1保存对象

volatile-random:当内存过高 以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

惰性过期(借喻懒加载,这是懒过期):不可不还都里能当访问一一个多多多 key时,才会判断该key算是已过期,过期则清除。该策略都可不还都里能 最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端清况 不可能 冒出 几瓶的过期key这么再次被访问,从而过多被清除,占用几瓶内存。

3.单守护进程

缺点:不可能 每次生成RDB开销较大,非实时持久化,

2当当我们歌词 圈点赞(一条当当我们歌词 圈内容语录,若干点赞语录)

先安装好redis,或者运行,在pom文件中引入依赖,在要使用redis缓存的类的mapper.xml文件配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties文件(不可能 要更改配置就都可不还都里能 使用)

1.1 每隔10s,每个S节点(哨兵节点)会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑特征

hash(hashmap)

noeviction:当内存过高 以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

4.故障转移(选举新主节点流程):

2分组

2.用了多路复用I/O

1.数据存于内存

2.1主观下线:根据第一个多多多 定时任务对这么有效回复的节点做主观下线除理

12.1:缓存空值居于的问提:

redis的数据特征(value):

造成因为:redis分布式过多,因为性能反而下降,不可能 键值分布到更多的 节点上,全都无论是Memcache还是Redis的分布式,批量操作通常可不还都里能 过多 同节点上获取,相比于单机批量操作只涉及一次网络操作,分布式批量操作 会涉及多次网络时间。 即分布式过犹不及。

volatile-ttl:当内存过高 以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

能,将内存中的数据异步写入硬盘中,并都有法律土办法:RDB(默认)和AOF

AOF持久化原理:开启后,Redis每执行一一个多多多 修改数据的命令,可不还都里能 把你你这人 命令加带到AOF文件中。

布隆过滤器居于的问提:相对来说布隆过滤器搞起来代码还是比较错综复杂的,现阶段当当我们歌词 暂时还不可不还都里能 ,上方我我我觉得可不还都里能 再考虑去做,哪几种阶段做哪几种样的事情,全部可不还都里能 说你你这人 系统一下子就能做的各种完美。

2.2客观下线:若主观下线的是主节点,会咨询全都S节点对该主节点的判断,超过半数,对该主节点做客观下线

不可能 缓存层不可能 全都因为不可不还都里能提供服务,于是所有的请求可不还都里能 达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会级联宕机的清况 。

都可不还都里能 ,(或者都可不还都里能 引出哨兵模式(上方会讲)为社 互相监督的,假如不可能 每隔2秒哨兵节点会发布对某节点的判断和自身的信息到某频道,每个哨兵订阅该频道获取全都哨兵节点和主从节点的信息,以达到哨兵间互相监控和对主从节点的监控)和全都专业的消息队列系统(类似于Kafka、RocketMQ)相比,Redis的发布订阅略显粗糙,类似于无法实现消息堆积和回溯。但胜在足够简单。

2.2客观下线:超过半数,对该主节点做客观下线

2.主客观下线:

1.3 每隔1s,每个S节点会向主节点、从节点、其余S节点发送一条ping命令做一次心跳检测(心跳检测机制),来确认哪几种节点当前算是可达

2.1主观下线:集群中每个节点可不还都里能 定期向全都节点发送ping消息,接收节点回复pong消息作为响应。不可能 通信总是失败,则发送节点会把接收节点标记为主观下线(pfail)清况 。

规定:当当我们歌词 圈内容的格式:

Redis的内存淘汰策略是居于Redis的用于缓存的内存过高 时,为社 除理可不还都里能 新写入且可不还都里能 申请额外空间的数据。

主次数据特征对应不同的命令语录~

在redis中,key假如byte[](string)

RDB持久化原理:通过bgsave命令触发,或者父守护进程执行fork操作创建子守护进程,子守护进程创建RDB文件,根据父守护进程内存生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换(定时一次性将所有数据进行快照生成一份副本存储在硬盘中)

(缓存穿透指的是查询一一个多多多 根本不居于的数据,缓存层不命中,又去查存储层,又不命中。但不可能 有几瓶你你这人 查询不居于的数据的请求过来,会对存储层有较大压力,若是恶意攻击,后果就)

12.2:布隆过滤器:

问:比如这么个场景,我设计了全都key,过期时间是5分钟,当前内存占用率是500%。或者5分钟到了,内存占用率还是很高,请问为哪几种?

优点:实时持久化。

10.1 key过期清除(超时剔除)策略

redis是nosql(也是个巨大的map) 单守护进程,或者可除理1秒10w的并发(数据全部可不还都里能 内存中)

其中对redis,当当我们歌词 通常用Jedis(也为当当我们歌词 提供了连接池JedisPool)

3.主节点选举出某一主节点作为领导者,来进行故障转移

缺点:全都AOF文件体积逐渐变大,可不还都里能 定期执行重写操作来降低文件体积,加载慢

allkeys-lru:当内存过高 以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近离米 使用的key。

一起每个Sentinel节点也会订阅该频道,来了解全都S节点以及它们对主节点的判断(做客观下线法律土办法)

1,内容: user:x:post:x content来存储;

(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

优点:是一一个多多多 紧凑压缩的二进制文件,Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的法律土办法。

1存储json类型对象,2计数器,3优酷视频点赞等

String :

String,list,set,orderset,hash

10.2 Redis的内存淘汰策略

3.选举出某一哨兵节点作为领导者,来进行故障转移。选举法律土办法:raft算法。每个S节点有一票同意权,哪个S节点做出主观下线的随后,就会询问全都S节点算是同意其为领导者。获得半数选票的则成为领导者。基本谁先做出客观下线,谁成为领导者。

何谓哨兵模式?假如通过哨兵节点进行自主监控主从节点以及全都哨兵节点,发现主节点故障时自主进行故障转移。

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定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一一个多多多 折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,都可不还都里能 在不同清况 下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

1.一个多多多 定时监控任务: