Java 最常见的 208 道面试题:第十八模块答案-redis

本文详细介绍了Redis的基本概念,包括其作为一个开源、基于内存的日志型Key-Value数据库的特点,以及在数据高并发读写、海量数据处理和扩展性需求高的场景下的应用。探讨了Redis与Memecached的区别,Redis的单线程设计原理,如何实现分布式锁,以及持久化策略等关键功能。

179.redis是什么,都有哪些使用场景
答案:redis是一个开源的c编写的基于内存亦可持久化的日志型key-value数据库
使用场景.数据高并发的读写,海量数据的读写,对扩展性要求高的数据

180.redis有哪些功能
答案:数据缓存功能,分布式锁的功能,支持数据持久化,支持事务,支持消息队列

181.redis和memecache有什么区别
答案:memecached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
redis的速度比memcache快
redis可持久化数据

182.redis为什么是单线程的
答案:因为cpu不是redis的瓶颈,redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络贷款,既然单线程容易实现,而cpu有不会成为瓶颈,所有就使用了单线程
关于redis的性能,官网有记录,普通笔记本每秒几十万请求
而且单线程不代表慢,nginx和nodejs也都是高性能的单线程代表

183.什么是缓存穿透
答案:缓存穿透,指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库中查询,查不到数据则不写入缓存,着会导致这个不存在的数据每次请求都要去数据库查新,造成缓存穿透,
最简单的结局方案是允许缓存空值

184.redis支持的数据类型有那些
答案:string,list,hash,set,zset

185.redis的java客户端都有那些
答案:redisson,jedis,lettuce等,官方推荐redisson

186.jdeis和redisson有那些区别
答案:jedis是redis的java实现的客户端其提供了比较全面的redis命令的支持
redisson实现了分布式和可扩展的java数据结构,和jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序事务管道分区等redis特性

187.怎么保证缓存和数据库数据的一致性
答案:合理的设置缓存过期时间,新增修改删除同时更新redis,可以使用事务机制来保证数据的一致性

188.redis的持久化有哪几种
答案:有两种,rdb制定的时间间隔对数据库进行快照存储
aof每一个收到的写的命令都通过write函数追加到文件中

189.redis怎么实现分布式锁
答案:redis分布式锁其实就是在系统里占个坑,其他程序也要占坑的时候,占用成功了就可以继续执行,失败了就只能放弃或重试

190.redis分布式锁有什么缺陷
答案:redis分布式锁不能解决超时问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间,就会出现问题.

191.redis如何做内存优化
答案:尽可能的使用散列表,散列表使用内存小

192.redis淘汰策略有哪些
答案:volatile-lru 从已设置过期时间的数据集,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,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,所及选择数据淘汰
allkeys-lru从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random从数据集中随机挑选数据淘汰
no-enviction禁止数据淘汰

193.redis常见的性能问题有那些
答案:主服务器写内存快照,会阻塞主线程工作,当快照比较大时,对性能影响非常大,或间断性的暂停服务,所以主服务器最好不要写内存快照
redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和链接稳定性,主从服务器最好在同一个局域网内

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值