八股文五（Redis、Nginx、Docker）

Redis篇

常用术语有哪些

UA   客户ip
PV   浏览量
DAU  日活跃用户量
MAU  月活跃用户量

Redis的基本类型有哪些 *

字符串、List、Hash、Set、ZSet、bitmap（用于位图）、HyperLogLog、GEO（地图）、Stream（消息队列）、Redis位域
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字符串使用场景：（对某文章进行点赞，取消点赞）
INCR [key]  对某key+1  
DECR [key]  对某key-1
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Hash使用场景：（小型购物车，不适合高并发）
创建key:用户id  商品id 数量  例子：该用户的 某个商品id，数量1
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List使用场景：（订阅公众号，公众号发文章会进行推送）
该key:用户id 文章id 文章id2 文章id3
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Set使用场景：
它有这些方法：
添加元素、删除元素、获取全部元素、判断元素是否在集合中、获取集合中个数、从集合中弹出一个元素，并不删除、从集合中弹出一个元素，并删除
集合运算：差集 A集合-B集合、交集、并集
场景1：微信抽奖 - 从集合中弹出一个元素，并删除
场景2：朋友圈看自己的点赞数 - key集合：点赞用户1 点赞用户2 点赞用户3
场景3：求共同好友 - 两个集合求并集
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Zset使用场景：（定义商品的排行榜）
创建key  商品id 銷量  商品id2 銷量2 (每个商品的销量排序)

Redis除了做缓存，还可以用来做什么

GEO地图、ZSet适合做排行榜、分布式事务、消息队列（Stream流）、基数统计（HyperLogLog）

缓存预热、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿是什么 *

缓存预热：程序上线后，将一些mysql的数据，加载到缓存中，避免上线后，客户大量访问mysql，造成服务器压力；
缓存雪崩：可能是Redis服务挂了或者Redis中的key大量同时失效
解决：Redis部署集群、或者哨兵模式、Redis中的key过期时间分散过期处理、增加本地缓存（ehcache）+Redis缓存、服务降级、限流；
缓存穿透：就是客户端查询大量不存在的数据，大量的请求会造成服务器压力；
解决：先查询Redis，Redis中没有话话，查询Mysql，mysql如果没有，把没有的值更新到Redis中，下次查询直接走Redis，不会到Mysql层；	如果有恶心攻击也会有问题，需要使用过滤器进行过滤，比如：布隆过滤器Guava，进行白名单过滤。
缓存击穿:大量请求的过程中，其中一个key过期，造成大量查询数据库，压力过大，一般这种情况都是热点；
解决：key设置永不过期、在查询到过程，使用双重检测，只有一条请求查询数据库，其他都在自选等待、
使用差异失效时间，有2块缓存，A缓存和B缓存，更新B缓存再更新A缓存，查询先查A缓存，没有再查B缓存。

如何保证缓存和数据库的一致性 *

缓存同步策略：
1 设置过期时间段key，到期后，会查询最新数据库同步到缓存中。
2 同步双写，缓存和数据强一致，数据一致性得到保障，缺点：大量查询命中缓存会很低。
3 异步通知，监控数据库，一旦数据库的数据发生改变，同步到缓存中，如Canal

过程会产生的问题：
就是当key失效，大量的请求查询数据，此时判断有没有缓存，都会判断没有缓存，会大量查询数据库，造成数据库压力
解决：采用双检加锁策略
更新或者删除操作，对缓存进行延迟双删：
先删除缓存key，更新数据库，再删除缓存到key
延迟双删的目的：A线程查询（查询缓存，如果缓存不存在，查询数据库），B删除更新（先删除缓存）
然后，修改操作，先更新数据库后删除缓存
肯能存在更新失败，可以采用延时删除。但由于读比写快，发生这一情况概率较小。
但是无论哪种策略，都可能存在删除失败的问题，解决方案是用中间件canal订阅binlog日志提取需要删除的key，然后另写一段非业务代码去获取key并尝试删除，若删除失败就把删除失败的key发送到消息队列，然后进行删除重试

什么是布隆过滤器

它是一个bit数组，然后多次hash，用来判断集合中是否存在该元素。
底层利用hash函数，2个对象hash值相等，两个对象可能是一样的，hash值不相等肯定不是同一个对象。
优点：存储空间小，快读判断该元素存不存在
缺点：因为它底层是利用hash，初始数组是固定的，不容易扩容或者删除元素，如整体结构变化，需要重构数组。

Redis为什么快 *

1 因为Redis是基于内存的数据库，操作内存速到更快，像Mysql数据最终存在磁盘中，从磁盘读取，而Redis是直接从内存读取
2 Redis是单线程，这样就也解决了并发线程安全问题，单线程的好处，避免了CPU频繁切换上下文，它的单线程也是工作命令的单线程
3 Redis的数据接口，都是基于键值对形式，根据key立马找到对应的value
4 还有IO多路复用，这个跟Nginx一样，它使用一个线程去处理多个输入、输出流，避免多线程的CPU上下文切换
就是Redis的瓶颈不是CPU，而是内存

IO多路复用是什么

它是用一个线程进行监听多个输入、输出流，谁有数据去处理谁，它并不是为每个输入、输出流创建独立的线程，去处理任务，一个线程可以监听多个描述符（socket）。
例子：老师收学生们的作业
同步阻塞情况：老师收A学生作业、再收B学生作业，如果C学生不交作业，会阻塞，D学生就等待
同步非阻塞情况：老师收A学生作业、再收B学生作业，如果C学生不交作业，进行跳过，收D学生的作业，缺点：如果每个学生都不交，老师走一圈白走
select/poll：老师收作业，学生会举手，老师会问每个学生有没有做完，做完进行收，没有做完不处理，缺点：老师需要询问一遍
epoll：学生举手，谁举手老师去收谁的作业

什么是Redis持久化

就是将Redis里的数据存到磁盘中，进行持久化操作

Redis有哪几种持久化方式 *

AOF：它是以操作日志的方式记录，
优点：数据丢失概率小，适合做紧急恢复数据，缺点：恢复数据慢、数据大小大于RDB
RDB：它是制定时间间隔，将数据进行备份，也就是快照，会生成rdb后缀的文件，也是默认的方式
优点：比AOF快，适合大规模数据恢复，缺点：并不是实时的，会存在数据丢失
RDB - AOF混合持久化
rdb做存量，aof做当量；

Redis有哪几种淘汰策略 *

默认的内存是没有限制，默认的策略是不删除，生产环境内存是物理内存的4分之3，避免OOM
淘汰策略有8种
1 不删除（默认）
2 随机删除key
3 随机删除设置过期的key
4 马上删除过期的key
5 对所有的key进行LRU算法进行删除（推荐，默认优先删除不经常使用的key）
6 对设置过期的key进行LRU算法进行删除
7 对所有的key进行LFU算法进行删除
8 对设置过期的key进行LFU算法进行删除
...
对过期的key删除，一般我会使用惰性删除+定期删除
马上删除（马上进行删除，占CPU）
惰性删除（什么时候访问该key，什么时候判断是否过期，是否要删除，占内存）
定期删除（定期抽查进行删除，会存在漏删）

如果一个键是过期的，它到了过期时间，是马上从内存删除吗

不是马上，默认情况使用定期删除，这样对CPU比较友好

什么是LRU算法，LFU算法

LRU：就是最长时间没有被使用的（最长时间）
LFU：就是一段时间内，使用次数最少的（最少的次）

实现LRU算法

/**
 * lru 算法
 */
public class Lru<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {

    // 坑位
    private int capacity;

    public Lru(int capacity) {
        // true 代表，如果重复会刷新，会在队列最右端，最后一个出， 如果是false，保持不变
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return super.size() > capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Lru l = new Lru(3);
        l.put(1, "aa");
        l.put(2, "bb");
        l.put(3, "cc");
        System.out.println(l.keySet()); //[1, 2, 3]
        l.put(4, "dd");
        l.put(5, "ee");
        l.put(5, "ee");
        System.out.println(l.keySet()); //[3, 4, 5]
        l.put(6, "ff");
        System.out.println(l.keySet()); //[4, 5, 6]
        l.put(5, "ee");
        l.put(5, "ee");
        System.out.println(l.keySet()); //[4, 6, 5]
        l.put(7, "gg");
        System.out.println(l.keySet()); //[6, 5, 7]
    }

Redis 集群方案应该怎么做 *

1.哨兵模式：
一般哨兵至少需要3台机器（1台主机，2台从机）如果有主机挂了，会重新选举出新的主机
注意事项：需要配置主从复制、缺点：就是重新选举的时候，会存在丢数据
2.集群配置
一般需要3台主机，3台从机，一个客户端请求会根据槽位定位算法，得出去访问哪台Redis上
（根据哈希槽分区，将一些数据存在不同的Redis主机上，方便扩容）

什么情况会导致集群不可用

例：A、B、C Redis主机，其中B主机挂了，B主机会少一些槽点，某些请求访问不到Redis数据，
默认情况，集群不完整，是不会对外进行访问，可以通过配置文件改。

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

可以使用Redis的淘汰策略，不经常使用带key，优先删除掉。

使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的 *

redis中有setnx 它就是分布式锁，它的底层思想是，判断key键值是否存在，不存在给一个定值，如果存在，不执行任何操作，返回1（成功），0（失败）
这个可以在中小项目中使用，这里是有缺陷的
比如：
1 没有加过期时间，如果服务A加锁，后服务挂了，锁一致保持，其他线程肯定进不来，（加过期时间可解决，并且只能删除自己的锁，其它线程删除不了）
2 还有问题，因为加锁和删除，2个指令不是原子性命令，所以需要lua脚本，来保证原子性
3 还有问题，比如我们本地锁，Lock、synchronized他们都是可重入锁，Redis的setnx肯定不支持可重入的概念，需要改成（加锁，解锁需要原子性，可重入锁、看门狗机制，自动续期）可以使用Redisson解决，也可以解决Redis集群模式造成锁丢失

Redis 哈希槽的概念

它是一个数组，它增加了一层哈希槽，一个集群有16384个槽，这些槽会分配给集群中的所有主节点

Redis 集群会有写操作丢失吗？

会丢失，因为Redis 并不能保证数据的强一致性，并且数据复制是异步复制
例子：A、B、C主机，B挂了，此时，C主机有写操作，然后重新选举进行分槽，此时C主机挂了，刚才C主机刚才写操作会丢。

Redis 中的管道有什么用

管道是一次性将多条指令发送服务端，适合做批量的操作

怎么理解 Redis 事务

Redis的单线程，一个命令执行完再执行下一个命令，所以具有原子性，不用担心，我更改一个值，同时间有其他线程也更改了值。
然后它的事务，就是相当于序列化，变成一组命令，当一组命令执行完，代表该事务完成。（保证那么这组命令都成功，或者都失败，不会一部分成功，一部分失败）
但Redis没有回滚，只能保证成功或者失败

常用的 Redis 优化手段有哪些

1 合理利用Redis的数据结构进行存数据，将string类型控制在10kb、hash、list、set、zset个数不超过5000
2 限制 Redis 内存大小，避免出现OOM，使用适当的淘汰策略
3 不要与CPU密集型应用部署在一起
4 避免大量数据同时失效
5 生产环境禁止使用 keys 命令，避免查询大key
  当key很庞大的时候，进行使用key * 命令，使用其他命令，如游标
6 有删除操作，使用异步删除的方式，避免阻塞主线程，配置文件可以配置，为非阻塞删除

Nginx篇

什么是Nginx

它是高性能的反向代理Web服务器，可以实现动静分离、负载均衡、web缓存、节省宽带：支持GZIP压缩，可以添加浏览器本地缓存
优点：它稳定性好，很少宕机、并发能力强（官网检测可支持5万个并发连接数）

为什么Nginx性能这么高 *

1 异步非阻塞
它跟Redis一样，使用I/O多路复用，它分为一个主进程，多个工作进程，每个工作进程可以处理多个请求，每进来一个请求，会有一个worker进程去处理，属于网络io密集型。异步非阻塞事件处理机制：运用了epoll模型，可处理2-3万并发连接数；
用一个线程进行监听，谁有请求，就处理谁的回调方法，这样也避免了多线程直接上下文切换。
之前，客户端和服务端进行连接，一个连接就是一个socket，会创建一个线程，客户端请求，然后该线程处理，处理完返回给该客户端，Apache就是这样多线程，进行分配线程。
它是用一个线程进行监听多个输入、输出流，谁有数据去处理谁，它并不是为每个输入、输出流创建独立的线程，去处理任务，一个线程可以监听多个描述符（socket）。
例子：老师收学生们的作业
同步阻塞情况：老师收A学生作业、再收B学生作业，如果C学生不交作业，会阻塞，D学生就等待
同步非阻塞情况：老师收A学生作业、再收B学生作业，如果C学生不交作业，进行跳过，收D学生的作业，缺点：如果每个学生都不交，老师走一圈白走
select/poll：老师收作业，学生会举手，老师会问每个学生有没有做完，做完进行收，没有做完不处理，缺点：老师需要询问一遍
epoll：学生举手，谁举手老师去收谁的作业

什么是正向代理和反向代理

正向代理：客户端1发送请求给服务端1，中间没有中介接入
反向代理：客户端1发送请求给Nginx，Nginx内部根据一些规则，发送给服务端1
优点：多一层，也更加安全

location的作用是什么

是根据用户请求的url来执行不同的应用，匹配对应的location模块。
例：
    #优先级1,精确匹配，根路径
    location =/ {
    	return 400;
    }

    #优先级2,以某个字符串开头,以av开头的，优先匹配这里，区分大小写
    location ^~ /av {
       root /data/av/;
    }

    #优先级3，区分大小写的正则匹配，匹配/media*****路径
    location ~ /media {
          alias /data/static/;
    }

为什么要做动静分离

Nginx是当下最热的Web容器，一般前端静态资源都放在Nginx储存，静态的请求静态文件，动态请求后端服务地址。Nginx还可以对一些静态文件进行压缩传输。
之前用户请求 - Nginx - 后端服务器，（返回前端静态文件，现在只有动态会这么走）
现在用户请求 - Nginx （返回前端静态文件）

Nginx负载均衡的算法有哪些

默认是轮询、权重（权重越大访问概率越大）、ip_hash（IP绑定）、url_hash（对所有的url进行hash得出结构分配服务）、least_conn （最小连接数）

Nginx配置高可用性怎么配置

如果生产环境只有一台Nginx，当它挂了，整个服务都不能访问了，需要搭建集群配置
在小项目中，可以一台Nginx转发到多台Nginx机器上，Nginx挂掉概率很小
在大项目中，我们准备2台Nginx，分别安装keepalived服务，进行配置对应的keepalived.conf配置文件，其中一台配置主机，另一台就是备机
我们还需要写一个shell脚本，Nginx服务与keepalived进行绑定。
在keepalived这边，它提供一个虚拟IP（VIP），2台Nginx有真实的IP地址，当其中Nginx挂掉，会在shell脚本这里逻辑，一般都是尝试重启，如果失败，会杀掉当前keepalived的进程，另一台的keepalived，它的把当前的（VIP）切换到当前的Nginx的主机ip上，备机就上位，如果有多台Nginx，会根据keepalived的配置文件配置的选举概率选中其中一台。

Docker篇

什么是 Docker 容器

容器是基于镜像创建的运行实例，如：mysql容器、Redis容器

什么是 DockerFile

Dockerfile 是用来构建Docker镜像文件，是由一条条构建镜像所需的指令构成的脚本。

虚拟化和容器化有什么区别

虚拟化:：是一个物理服务器上运行多个操作系统，如VM
容器化： 是提供了一个独立的环境来运行我们的应用程序

Docker虚悬镜像是什么?

仓库名和标签都是空的镜像，就是虚悬镜像，我们需要删除掉。

Dockerfile 中的RUN和CMD的区别：

CMD：可以有多个CMD，但只有最后一个会生效，相当于是在docker run时运行
RUN：可以执行shell的脚本，相当于在docker build时运行，例子：RUN yum -y install vim