redis面试总结

面试官问“你了解Redis吗“时,到底在挖什么?|从0到1拆解Redis面试底层逻辑 当面试官问"你了解Redis吗",大部分候选人能流畅背出"Redis是内存数据库""支持多种数据结构",但一旦追问"为什么用跳表实现Zset?""主从同步延迟怎么排查?",回答就开始卡壳。 阅读详情

http://blog.youkuaiyun.com/guchuanyun111/article/category/6335900

1、什么是redis?

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。

2、Reids的特点

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

3、Redis支持的数据类型

Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set
hashes

4、为什么redis需要把所有数据放到内存中?

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。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘I/O速度会严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天,redis将会越来越受欢迎。

如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

5、Redis是单进程单线程的

redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

6、虚拟内存

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.

当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库

7、分布式

redis支持主从的模式。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据,slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

8、读写分离模型

通过增加Slave DB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障,集群一般都会采用两台Master DB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。

读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。

9、数据分片模型

为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

10、Redis的回收策略

    volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

        1. 使用Redis有哪些好处?

        (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

        (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

        (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

        (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除


        2. redis相比memcached有哪些优势?

        (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

        (2) redis的速度比memcached快很多

        (3) redis可以持久化其数据


        3. redis常见性能问题和解决方案:

        (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

        (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

        (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

        (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

        (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

        这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

        4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

         相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

        voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

        volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

        volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

        allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

        allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

        no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据


        5. Memcache与Redis的区别都有哪些?

        1)、存储方式

        Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

        Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

        2)、数据支持类型

        Memcache对数据类型支持相对简单。

        Redis有复杂的数据类型。

        3)、使用底层模型不同

        它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

        Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

        4),value大小

        redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB


        6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?


        1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

        2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

        3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

        4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

        7, redis 最适合的场景

        Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

               如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

             1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
             2 、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
             3 、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

        (1)、会话缓存(Session Cache)

        最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

        幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

        (2)、全页缓存(FPC)

        除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

        再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。


        (3)、队列

        Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

        (4),排行榜/计数器

        Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

        当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

        ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

        Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

        (5)、发布/订阅

        最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

        Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

能力是有限的,努力是无限的。

阿里面试最最俱全的,50道Redis面试题 花了大量时间整理了这套Redis面试题 首发50题,绝无仅有,从入门到精通 从基础,高级知识点,再到集群,运维,方案… 弄明白了这些题可以说可以成为面霸了 面试官都得折服,Redis学得怎么样,都来检验下吧 1、什么是Redis? Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进... 阅读详情

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