redis面试刁难大全

本文介绍Redis的各种数据结构及其应用场景,包括字符串、字典、列表等,并深入探讨Redis在异步队列、分布式锁、持久化机制等方面的应用技巧。同时,文章还讨论了Redis的主从同步、集群原理以及常见问题解决方案。

Redis有哪些数据结构?

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。

如果你是Redis中高级用户,还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你说还玩过Redis Module,像BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。

使用过Redis分布式锁么,它是什么回事?

先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样?

这时候你要给予惊讶的反馈:唉,是喔,这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋,故作思考片刻,好像接下来的结果是你主动思考出来的,然后回答:我记得set指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的!对方这时会显露笑容,心里开始默念:摁,这小子还不错。

假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?

这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

使用过Redis做异步队列么,你是怎么用的?

一般使用list结构作为队列,rpush生产消息,lpop消费消息。当lpop没有消息的时候,要适当sleep一会再重试。

如果对方追问可不可以不用sleep呢?list还有个指令叫blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。

如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?使用pub/sub主题订阅者模式,可以实现1:N的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点?在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问redis如何实现延时队列?我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话,怎么问的这么详细。但是你很克制,然后神态自若的回答道:使用sortedset,拿时间戳作为score,消息内容作为key调用zadd来生产消息,消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

到这里,面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指,在椅子背后。

如果有大量的key需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

如果大量的key过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。

Redis如何做持久化的?

bgsave做镜像全量持久化,aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间,不够实时,在停机的时候会导致大量丢失数据,所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时,会使用bgsave持久化文件重新构建内存,再使用aof重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。

对方追问那如果突然机器掉电会怎样?取决于aof日志sync属性的配置,如果不要求性能,在每条写指令时都sync一下磁盘,就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的,一般都使用定时sync,比如1s1次,这个时候最多就会丢失1s的数据。

对方追问bgsave的原理是什么?你给出两个词汇就可以了,fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行bgsave操作,cow指的是copy on write,子进程创建后,父子进程共享数据段,父进程继续提供读写服务,写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。

Pipeline有什么好处,为什么要用pipeline?

可以将多次IO往返的时间缩减为一次,前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

Redis的同步机制了解么?

Redis可以使用主从同步,从从同步。第一次同步时,主节点做一次bgsave,并同时将后续修改操作记录到内存buffer,待完成后将rdb文件全量同步到复制节点,复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后,再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

是否使用过Redis集群,集群的原理是什么?

Redis Sentinal着眼于高可用,在master宕机时会自动将slave提升为master,继续提供服务。

Redis Cluster着眼于扩展性,在单个redis内存不足时,使用Cluster进行分片存储。

 

 

文章出处:https://mp.weixin.qq.com/s/507jyNbL4xCkxyW6Xk15Xg?

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kynewu/p/9513340.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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