为什么Codis比较慢,但我们还要用它呢?

本文探讨了Codis相较于Twemproxy在性能上的差异,指出Codis因追求简洁实现及Go语言特性,在单CPU情况下性能较低。尽管如此,Codis在横向扩展能力、动态调整方面具有优势。
  1. 为什么 Codis 比 twemproxy 慢?

  • Codis 追求简洁的实现,我们没有针对内存进行优化,所以会比 twemproxy 还要多一倍拷贝。

  • Go 虽然使用 epoll,但是 IO 都不是直接完成的,而是通过 IO thread,所以需要更多的线程间通信和线程切换。

  • 所以单 CPU 情况下, Codis 吞吐能到 twemproxy 的 1/2,redis 的 1/4,说明我的实现还是可以的。

  • Codis 是 Go 开发的,底层 IO 本质也是通过 epoll 实现的。Go 为开发带来了方便,但是所有的便利都是以牺牲性能作为代价的。

那需要 Codis 有什么用?
  • 单 twemproxy:方便调整,性能不行

  • 多 twemproxy:调整需要技巧,可能需要停止服,看具体业务需求,无论如何都很痛苦。

  • Codis?

  • 适当的 CPU 就可以获得比 twemproxy 更好的性能和可靠性,同时具备横向扩展的能力

  • 可动态调整。这一点就足够了。

  • 对 redis 集群而言,CPU 和 内存,哪个更贵?而且通常 redis 集群 CPU 都是空闲的

  • 如果你的业务需要 10G:没必要用 twemproxy 或者 Codis,影响心情,给自己添麻烦。

  • 如果你的业务需要 400G:你可以选择 单/多 twemproxy + 多 redis,毕竟在相同吞吐下,twemproxy 比 codis 有更好地 CPU 利用率。

  • 但是一旦你的业务需要迁移数据,比如机器上下线,容量调整,怎么办?


转载自https://github.com/CodisLabs/codis/issues/309

<think>嗯,用户现在想要的是面试题问题及答案。之前已经给过他们一个Java架构师面试题的梳理,现在他们可能想要更具体的题目和对应的答案。我需要分析他们的需求,看看他们是不是在准备面试,需要实际的例子来练习。 首先,用户之前的请求是关于Java架构师面试题的介绍,现在则是直接要求“面试题问题及答案”,可能希望得到更详细的问题和解答示例。他们可能已经在准备面试,需要具体的题目来测试自己的知识,或者作为复习材料。 接下来,我需要确保回答的结构清晰,问题分类合理,答案准确。根据之前的回答,用户可能期望类似的分类,比如Java核心、系统设计、数据库等,每个部分都有几个典型问题和答案。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。需要检查答案中的技术术语是否有正确的格式,例如在讲解Snowflake算法时,确保公式用$$包裹。 另外,用户希望用中文回答,所以所有内容都需要用中文表达,避免术语混淆。同时,答案要真实可靠,可能需要参考常见的面试题和权威解答,避免错误信息。 可能还需要考虑用户是否需要更深入的问题,或者更基础的题目,但根据之前的交互,用户关注的是架构师级别的面试题,所以问题应该偏向高级主题,如分布式系统、微服务、性能优化等。 需要确保每个问题都有简洁但完整的答案,例如在解释CAP理论时,要明确各个原则的含义和实际应用。同时,示例问题解答部分要具体,比如分布式ID生成的三种方法,用LaTeX公式展示Snowflake算法,这样更直观。 最后,检查是否有遗漏的重要主题,比如框架相关的问题(Spring、Spring Boot)、设计模式、JVM调优等,确保覆盖Java架构师面试的核心领域。同时,开放性问题如项目经验和技术趋势也不能少,帮助用户全面准备。</think>以下是一些典型的 **Java架构师面试题及参考答案**,涵盖核心知识点和设计场景,帮助您针对性准备: --- ### **一、Java核心与JVM** **1. 如何解决`OutOfMemoryError`问题?** - **分析步骤**: 1. 使用`jstat`或VisualVM监控堆内存变化 2. 通过`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`生成堆转储文件 3. 用MAT工具分析大对象(如内存泄漏的集合类) - **常见原因**:未关闭的数据库连接、静态集合长期持有对象、大文件未流式读取 **2. `synchronized`和`ReentrantLock`的区别?** - **锁机制**:`synchronized`是JVM层面的隐式锁;`ReentrantLock`是API层面的显式锁 - **功能对比**: - `ReentrantLock`支持公平锁、可中断锁、多条件变量 - `synchronized`自动释放锁,代码更简洁 --- ### **二、分布式系统** **1. 如何实现分布式锁?** - **方案1(Redis)**: ```java // 使用SET命令+过期时间(防止死锁) String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime); if ("OK".equals(result)) { // 获取锁成功 } ``` - **方案2(ZooKeeper)**:通过创建临时有序节点实现,Watch机制监听节点删除事件 **2. 解释CAP理论并举例** - **定义**: - **C(一致性)**:所有节点数据一致 - **A(可用性)**:每次请求都能获得响应 - **P(分区容忍性)**:网络分区时系统仍能运行 - **取舍案例**: - **CP系统**:ZooKeeper(选举期间拒绝写入) - **AP系统**:Eureka(服务注册表允许短暂不一致) --- ### **三、数据库与缓存** **1. 如何优化慢SQL查询?** - **排查步骤**: 1. 使用`EXPLAIN`分析执行计划,关注`type`(扫描方式)和`Extra`字段 2. 添加索引(避免全表扫描),如联合索引需满足最左匹配原则 3. 优化SQL逻辑(如减少子查询、避免`SELECT *`) **2. 缓存穿透 vs 缓存击穿 vs 缓存雪崩** - **穿透**:查询不存在的数据(解决方案:布隆过滤器拦截非法Key) - **击穿**:热点Key过期后高并发查询压垮DB(解决方案:互斥锁重建缓存) - **雪崩**:大量Key同时过期(解决方案:随机过期时间+二级缓存) --- ### **四、系统设计** **1. 设计一个秒杀系统** - **核心难点**:高并发下的库存超卖与性能瓶颈 - **关键方案**: - **流量削峰**:MQ异步处理请求,客户端轮询结果 - **库存扣减**:Redis预扣库存(Lua脚本保证原子性)+ 数据库最终一致性 - **限流熔断**:Sentinel对突发流量熔断降级 **2. 如何设计API网关的限流?** - **算法选择**: - **令牌桶**:允许突发流量(如Guava的`RateLimiter`) - **漏桶**:恒定速率处理请求 - **实现层级**: - **网关层**:Nginx限流模块或Spring Cloud Gateway的`RequestRateLimiter`过滤器 - **服务层**:AOP切面+Redis计数器(如`INCR`命令) --- ### **五、开放性问题** **1. 如何降低系统耦合度?** - **策略**: 1. 模块化拆分(DDD领域划分) 2. 事件驱动架构(通过MQ解耦服务) 3. 依赖倒置(面向接口编程) **2. 如何管理技术债务?** - **步骤**: 1. 代码扫描工具(如SonarQube)识别高风险代码 2. 制定重构计划(每次迭代预留20%时间处理债务) 3. 建立技术评审机制,防止新增债务 --- ### **六、实战代码题示例** **题目:线程安全的单例模式** ```java public class Singleton { // 双重校验锁+volatile防止指令重排序 private static volatile Singleton instance; private Singleton() {} public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (Singleton.class) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } return instance; } } ``` --- ### **总结建议** 1. **原理优先**:面试官常追问底层机制(如“ConcurrentHashMap如何保证线程安全?”需答分段锁/CAS) 2. **场景化回答**:结合项目说明技术选型原因(如“为什么选择Kafka而非RabbitMQ?”) 3. **横向对比**:同类技术的优缺点(如Redis Cluster vs Codis) 附:**分布式ID生成公式(Snowflake算法)** $$ \text{ID} = \text{41位时间戳} \ |\ \text{10位机器ID} \ |\ \text{12位序列号} $$ 通过以上问题及答案的梳理,可系统化提升技术深度与表达逻辑。建议结合自身项目经验,针对性准备案例分析。
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