数据库相关------一些面试题
1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些、它们的区别？
关系型数据库：Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL
非关系型数据库：NoSql、Cloudant、MongoDB、Redis、HBase
两者的区别：
| 关系型数据库 | 非关系型数据库 | |
| 特性 |
1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库； |
1、使用键值对存储数据； 2、分布式； 3、一般不支持ACID(原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持续性（Durability）)特性； 4、非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。 |
| 优点 | 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其 他模型来说更容易理解； 2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便； 3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了 数据冗余和数据不一致的概率； 4、支持SQL，可用于复杂的查询。 |
1、无需经过sql层的解析，读写性能很高； 2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展； 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等而 关系型数据库则只支持基础类型。 |
| 缺点 | 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差； 2、固定的表结构； 3、高并发读写需求； 4、海量数据的高效率读写； |
1、不提供sql支持，学习和使用成本较高； 2、无事务处理，附加功能和报表等支持也不好； |
2.MySQL常见数据库引擎及比较？
MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器。MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎：
MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持，它是默认的存储引擎，除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。
MEMORY存储引擎提供“内存中”表。MERGE存储引擎允许集合将被处理同样的MyISAM表作为一个单独的表。就像MyISAM一样，MEMORY和MERGE存储引擎处理非事务表，这两个引擎也都被默认包含在MySQL中。
3.简述数据三大范式？
数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。
第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。
第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。
第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为3NF.
简答题：
4.一条 SQL 语句执行的很慢的原因有哪些？
可以分两种情况回答。
(1).大多数情况是正常的，只是偶尔会出现很慢的情况:
-- 数据库在刷新脏页，例如redo log中写满了需要同步到磁盘。
ps：往数据库插入或更新一条数据，数据库会在内存中把对应字段更新，但不会马上同步持久化到磁盘中，而是写入redo log中，空闲时再将数据同步到磁盘
-- 执行的时候，遇到了锁，表锁或者是行锁。
(2).在数据量不变的情况下，这条SQL语句一直以来都执行的很慢：
-- 没有用上索引，例如该字段没有索引，由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。
-- 数据库选错了索引。
5.讲讲MYSQL事务，说说ACID是什么？
什么是事务？
事务是由一步或几步数据库操作序列组成逻辑执行单元，这系列操作要么全部执行要么全部放弃执行。程序和事务是两个不同的概念。
一般而言：一段程序中可能包含多个事务。
事务具有四大特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持续性（Durability）。简称ACID。
（1）原子性：事务是应用中最小的执行单位，就如原子是自然界最小颗粒，具有不可再分的特征一样。事务是应用中不可再分的最小逻辑执行体。
（2）一致性：事务执行的结果，必须使数据库从一个一致性状态，变到另一个一致性状态。当数据库中只包含事务成功提交的结果时，数据库处于一致性状态。一致性是通过原子性来保证的。
（3）隔离性：各个事务的执行互不干扰，任意一个事务的内部操作对其他并发的事务，都是隔离的。也就是说：并发执行的事务之间不能看到对方的中间状态，并发执行的事务之间不能相互影响。
（4）持续性：持续性也称为持久性，指事务一旦提交，对数据所做的任何改变，都要记录到永久存储器中，通常是保存进物理数据库。
MYSQL的事务处理主要有两种方法：
1.用begin,rollback,commit来实现
begin开始一个事务
rollback事务回滚
commit 事务确认
2.直接用set来改变mysql的自动提交模式
mysql默认是自动提交的，也就是你提交一个query，就直接执行！可以通过
set autocommit = 0 禁止自动提交
set autocommit = 1 开启自动提交
6.简述简述触发器、函数、视图、存储过程？
1、视图
视图只是一种逻辑对象，是一种虚拟表，它并不是物理对象，因为视图不占物理存储空间，在视图中被查询的表称为视图的基表，大多数的select语句都可以用在创建视图中（说白了，视图就是一种虚拟表，就像是一张电子照片）
优点：集中用户使用的数据，掩码数据的复杂性，简化权限管理以及为向其他应用程序输出而重新组织数据等
2、触发器
（1）触发器是一个特殊的存储过程，它是MySQL在insert、update、delete的时候自动执行的代码块。
（2）触发器必须定义在特定的表上。
（3）自动执行，不能直接调用，
3、函数
它跟php或js中的函数几乎一样：需要先定义，然后调用。
只是规定，这个函数，必须要返回数据——要有返回值
4、存储过程
存储过程(procedure)，概念类似于函数，就是把一段代码封装起来，当要执行这一段代码的时候，可以通过调用该存储过程来实现。
在封装的语句体里面，可以同if/else ,case,while等控制结构，可以进行sql编程，查看现有的存储过程。
7.如何基于数据库实现商城商品计数器？
见下题解；
8.MySQL索引种类。
单列：
普通索引：加速查找
唯一索引：加速查找 + 约束：不能重复（只能有一个空，不然就重复了）
主键（primay key）：加速查找 + 约束：不能重复 + 不能为空
多列：
联合索引（多个列创建索引）-----> 相当于单列的普通索引
联合唯一索引 -----> 相当于单列的唯一索引
ps：联合索引的特点：遵循最左前缀的规则
其他：
合并索引，利用多个单例索引查询；（例如在数据库查用户名和密码，分别给用户名和密码建立索引）
覆盖索引，在索引表中就能将想要的数据查询到；
9.索引在什么情况下遵循最左前缀的规则？
答：联合索引
索引的最左前缀原理：
通常我们在建立联合索引的时候，也就是对多个字段建立索引，相信建立过索引的同学们会发现，无论是oralce还是mysql都会让我们选择索引的顺序，比如我们想在a,b,c三个字段上建立一个联合索引，我们可以选择自己想要的优先级，a、b、c,或者是b、a、c 或者是c、a、b等顺序。为什么数据库会让我们选择字段的顺序呢？不都是三个字段的联合索引么？这里就引出了数据库索引的最左前缀原理。
比如：索引index1:(a,b,c)有三个字段，我们在使用sql语句来查询的时候，会发现很多情况下不按照我们想象的来走索引。
10.主键和外键的区别？
主键：
定义：唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空。
作用：用来保证数据完整性。
个数：主键只能有一个。
ALTER TABLE “表名” ADD PRIMARY KEY (字段名)
外键：
定义：表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值。
作用：用来和其他表建立联系用的。
个数：一个表可以有多个外键。
ALTER TABLE “表名” ADD FOREIGN KEY (字段名) REFERENCES “另一张表名”( 字段名)
11.MySQL常见的函数？
数学函数
字符串函数
日期和时间函数
条件判断函数
系统信息函数
加密函数
格式化函数
12.列举创建索引但是无法命中索引的8种情况。
1.- like '%xx'；
select * from tb1 where name like '%cn';
2.- 使用函数；
select * from tb1 where reverse(name) = 'Clint';
3.- or；
select * from tb1 where nid = 1 or email = 'Clint@qq.com';
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引；
select * from tb1 where nid = 1 or name = 'jack'; select * from tb1 where nid = 1 or email = 'rose@163.com' and name = 'rose'
4.- 类型不一致；
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来；
select * from tb1 where name = 999;
5.- !=
select * from tb1 where name != 'rose'
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select * from tb1 where nid != 123
6.- >
select * from tb1 where name > 'alex'
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123
7.- order by
select email from tb1 order by name desc;
当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
select * from tb1 order by nid desc;
8.- 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
13.如何开启慢日志查询？
为什么要开启慢查询日志：
开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。
怎么开启：
参数说明：
slow_query_log 慢查询开启状态
slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）
long_query_time 查询超过多少秒才记录
设置步骤：
1.查看慢查询相关参数
mysql> show variables like 'slow_query%'; +---------------------------+----------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------+----------------------------------+ | slow_query_log | OFF | | slow_query_log_file | /mysql/data/localhost-slow.log | +---------------------------+----------------------------------+ mysql> show variables like 'long_query_time'; +-----------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+
2.设置方法
方法一：全局变量设置
将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态
mysql> set global slow_query_log='ON';
设置慢查询日志存放的位置
mysql> set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log';
查询超过1秒就记录
mysql> set global long_query_time=1;
方法二：配置文件设置
修改配置文件my.cnf，在[mysqld]下的下方加入
[mysqld] slow_query_log = ON slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow.log long_query_time = 1
3.重启MySQL服务
service mysqld restart
4.查看设置后的参数
mysql> show variables like 'slow_query%'; +---------------------+--------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+--------------------------------+ | slow_query_log | ON | | slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/slow.log | +---------------------+--------------------------------+ mysql> show variables like 'long_query_time'; +-----------------+----------+ | Variable_name | Value | +-----------------+----------+ | long_query_time | 1.000000 | +-----------------+----------+
5.测试
1.执行一条慢查询SQL语句
mysql> select sleep(2);
2.查看是否生成慢查询日志
ls /usr/local/mysql/data/slow.log
如果日志存在，MySQL开启慢查询设置成功！
14.数据库导入导出命令（结构+数据）？
导出数据库：
mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名，如我输入的命令行:mysqldump -u root -p news > news.sql (输入后会让你输入进 入MySQL的密码),(如果导出单张表的话在数据库名后面输入表名即可)
导入数据库：
1，将要导入的.sql文件移至bin文件下，这样的路径比较方便
2，同上面导出的第1步
3，进入MySQL：mysql -u 用户名 -p ，如我输入的命令行:mysql -u root -p (输入同样后会让你输入MySQL的密码)
4，在MySQL-Front中新建你要建的数据库，这时是空数据库，如新建一个名为news的目标数据库
5，输入：mysql>use 目标数据库名，如我输入的命令行:mysql>use news;
6，导入文件：mysql>source 导入的文件名;如我输入的命令行：mysql>source news.sql;
15.数据库优化方案？
1.对查询进行优化，避免全表扫描
2.避免在where子句中对字段进行null值判断
16.char和varchar的区别？
1.定长和变长： char长度固定，varchar长度可变
2.存储容量不同：char最多只能存放字符个数255，和编码无关；而varchar 最对可以存65532个字符
17.简述MySQL的执行计划？
* * *
18.在对name做了唯一索引前提下，简述以下区别：
select * from tb where name = ‘CRM-Clint’
select * from tb where name = ‘CRM-Clint’ limit 1
19.1000w条数据，使用limit offset 分页时，为什么越往后翻越慢？如何解决？
1：先查主键，在分页；
select * from tb where id in ( select id from tb where limit 10 offset 30 )
2：按照也无需求是否可以设置只让用户看200页；
3：记录当前页 数据ID最大值和最小值，在翻页时，根据条件先进行筛选；筛选完毕之后，再根据limit offset 查询；
select * from (select * from tb where id > 22222222) as B limit 10 offset 0
如果用户自己修改页码，也可能导致慢；此时对url种的页码进行加密（rest framework ）；
20.什么是索引合并？
说明：
1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。
2、索引合并的时候，会对索引进行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一个索引。
3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。
怎么确定？
在使用explain对sql语句进行操作时，如果使用了索引合并，那么在输出内容的type列会显示 index_merge，key列会显示出所有使用的索引。
21.什么是覆盖索引？
定义：索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。
查看覆盖索引：只需要在select关键字之前添加explain这个命令查看。当发起一个被索引覆盖的查询时，在explain的Extra列可以看到 Using index的标识。
22.简述数据库读写分离？
23.简述数据库分库分表？（水平、垂直）
数据库瓶颈：
IO瓶颈：
磁盘读IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 ----> 分表
网络IO瓶颈：请求的数据太多，网络带宽不够 -----> 分库
CPU瓶颈：
单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 ---> 水平分表
水平分库：以字段为依据，按照一定的策略(hash、range等)，将一个库中的数据拆分到多个库中
水平分表：同理，...，将一个表中的数据拆分到多个表中
垂直分库：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。
垂直分表：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中的字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。
分库分表工具：
- sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
-
TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
- Mycat：中间件。
24.redis和memcached还有MongoDB比较？
1.数据库类型方面
memcache数据结构单一，Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储；
Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他，例如图片、视频等；
2、操作的便利性
redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数；
mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富；
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）；
memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法；
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起；
4、可用性（单点问题）
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制；
Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题；
mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制；
6、数据一致性（事务支持
Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性；
redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；
mongoDB不支持事务；
7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持；
8、应用场景
redis：数据量较小的、更小性能操作和运算上；
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）；
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题；
25.redis中数据库默认是多少个db 及作用？
redis下，数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。redis配置文件中下面的参数来控制数据库总数：
/etc/redis/redis.conf;该文件中，有个配置项 databases = 16 //默认有16个数据库
26.python操作redis的模块？
- 连接 - 直接连接： import redis r = redis.Redis(host='10.211.55.4', port=6379) r.set('foo', 'Bar') print r.get('foo') - 连接池： import redis pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('foo', 'Bar') print r.get('foo')
27.如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？
- 如果一个列表在redis中保存了10w个值，我需要将所有值全部循环并显示，请问如何实现？
一个一个取值，列表没有iter方法，但能自定义
def list_scan_iter(name,count=3): start = 0 while True: result = conn.lrange(name, start, start+count-1) start += count if not result: break for item in result: yield item for val in list_scan_iter('num_list'): print(val) 场景：投票系统，script-redis
28.redis如何实现主从复制？以及数据同步机制？
和Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。
29.redis中的sentinel的作用？
Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案，当用Redis做Master-slave的高可用方案时，假如master宕机了，Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换，而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程，它能监控多个master-slave集群，发现master宕机后能进行自动切换。
主要作用：
不时地监控redis是否按照预期良好地运行;
如果发现某个redis节点运行出现状况，能够通知另外一个进程(例如它的客户端);
能够进行自动切换。当一个master节点不可用时，能够选举出master的多个slave(如果有超过一个slave的话)中的一个来作为新的master,其它的slave节点会将它所追随的master的地址改为被提升为master的slave的新地址；
30.如何实现redis集群？
redis集群、分片、分布式redis
redis-py-cluster
集群方案：
- redis cluster 官方提供的集群方案。
- codis，豌豆荚技术团队。
- tweproxy，Twiter技术团队。
redis cluster的原理？
- 基于分片来完成。
- redis将所有能放置数据的地方创建了 16384 个哈希槽。
- 如果设置集群的话，就可以为每个实例分配哈希槽：
- 192.168.1.20【0-5000】
- 192.168.1.21【5001-10000】
- 192.168.1.22【10001-16384】
- 以后想要在redis中写值时，
set k1 123
将k1通过crc16的算法，将k1转换成一个数字。然后再将该数字和16384求余，如果得到的余数 3000，那么就将该值写入到 192.168.1.20 实例中。
31.redis中默认有多少个哈希槽？
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点.
Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。
Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽。这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。
使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。
当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了；
当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了；
在这一点上，我们以后新增或移除节点的时候不用先停掉所有的 redis 服务。
**"用了哈希槽的概念，而没有用一致性哈希算法，不都是哈希么？这样做的原因是为什么呢？"
Redis Cluster是自己做的crc16的简单hash算法，没有用一致性hash。Redis的作者认为它的crc16(key) mod 16384的效果已经不错了，虽然没有一致性hash灵活，但实现很简单，节点增删时处理起来也很方便。
**"为了动态增删节点的时候，不至于丢失数据么？"
节点增删时不丢失数据和hash算法没什么关系，不丢失数据要求的是一份数据有多个副本。
**“还有集群总共有2的14次方，16384个哈希槽，那么每一个哈希槽中存的key 和 value是什么？”
当你往Redis Cluster中加入一个Key时，会根据crc16(key) mod 16384计算这个key应该分布到哪个hash slot中，一个hash slot中会有很多key和value。你可以理解成表的分区，使用单节点时的redis时只有一个表，所有的key都放在这个表里；改用Redis Cluster以后会自动为你生成16384个分区表，你insert数据时会根据上面的简单算法来决定你的key应该存在哪个分区，每个分区里有很多key。
32.简述redis的有哪几种持久化策略及比较？
RDB：每隔一段时间对redis进行一次持久化。
- 缺点：数据不完整
- 优点：速度快
AOF：把所有命令保存起来，如果想到重新生成到redis，那么就要把命令重新执行一次。
- 缺点：速度慢，文件比较大
- 优点：数据完整
33.列举redis支持的过期策略。
voltile-lru： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近频率最少数据淘汰 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
34.MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中都是热点数据？
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（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略： 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
35.写代码，基于redis的列表实现 先进先出、后进先出队列、优先级队列。
参看script—redis源码 from scrapy.utils.reqser import request_to_dict, request_from_dict from . import picklecompat class Base(object): """Per-spider base queue class""" def __init__(self, server, spider, key, serializer=None): """Initialize per-spider redis queue. Parameters ---------- server : StrictRedis Redis client instance. spider : Spider Scrapy spider instance. key: str Redis key where to put and get messages. serializer : object Serializer object with ``loads`` and ``dumps`` methods. """ if serializer is None: # Backward compatibility. # TODO: deprecate pickle. serializer = picklecompat if not hasattr(serializer, 'loads'): raise TypeError("serializer does not implement 'loads' function: %r" % serializer) if not hasattr(serializer, 'dumps'): raise TypeError("serializer '%s' does not implement 'dumps' function: %r" % serializer) self.server = server self.spider = spider self.key = key % {'spider': spider.name} self.serializer = serializer def _encode_request(self, request): """Encode a request object""" obj = request_to_dict(request, self.spider) return self.serializer.dumps(obj) def _decode_request(self, encoded_request): """Decode an request previously encoded""" obj = self.serializer.loads(encoded_request) return request_from_dict(obj, self.spider) def __len__(self): """Return the length of the queue""" raise NotImplementedError def push(self, request): """Push a request""" raise NotImplementedError def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" raise NotImplementedError def clear(self): """Clear queue/stack""" self.server.delete(self.key) class FifoQueue(Base): """Per-spider FIFO queue""" def __len__(self): """Return the length of the queue""" return self.server.llen(self.key) def push(self, request): """Push a request""" self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request)) def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" if timeout > 0: data = self.server.brpop(self.key, timeout) if isinstance(data, tuple): data = data[1] else: data = self.server.rpop(self.key) if data: return self._decode_request(data) class PriorityQueue(Base): """Per-spider priority queue abstraction using redis' sorted set""" def __len__(self): """Return the length of the queue""" return self.server.zcard(self.key) def push(self, request): """Push a request""" data = self._encode_request(request) score = -request.priority # We don't use zadd method as the order of arguments change depending on # whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using # kwargs only accepts strings, not bytes. self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data) def pop(self, timeout=0): """ Pop a request timeout not support in this queue class """ # use atomic range/remove using multi/exec pipe = self.server.pipeline() pipe.multi() pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0) results, count = pipe.execute() if results: return self._decode_request(results[0]) class LifoQueue(Base): """Per-spider LIFO queue.""" def __len__(self): """Return the length of the stack""" return self.server.llen(self.key) def push(self, request): """Push a request""" self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request)) def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" if timeout > 0: data = self.server.blpop(self.key, timeout) if isinstance(data, tuple): data = data[1] else: data = self.server.lpop(self.key) if data: return self._decode_request(data) # TODO: Deprecate the use of these names. SpiderQueue = FifoQueue SpiderStack = LifoQueue SpiderPriorityQueue = PriorityQueue
36.如何基于redis实现消息队列？
# 通过发布订阅模式的PUB、SUB实现消息队列 # 发布者发布消息到频道了，频道就是一个消息队列。 # 发布者： import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) conn.publish('104.9MH', "hahahahahaha") # 订阅者： import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) pub = conn.pubsub() pub.subscribe('104.9MH') while True: msg= pub.parse_response() print(msg) 对了，redis 做消息队列不合适 业务上避免过度复用一个redis，用它做缓存、做计算，还做任务队列，压力太大，不好。
37.如何基于redis实现发布和订阅？以及发布订阅和消息队列的区别？
发布和订阅，只要有任务就给所有订阅者没人一份 发布者： import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) conn.publish('104.9MH', "hahaha") 订阅者： import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) pub = conn.pubsub() pub.subscribe('104.9MH') while True: msg= pub.parse_response() print(msg)
38.什么是codis及作用？
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别
(不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作,
所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务.
39.什么是twemproxy及作用？
概念：
Twemproxy是由Twitter开源的Redis代理，其基本原理是：Redis客户端把请求发送到Twemproxy，Twemproxy根据路由规则发送到正确的Redis实例，最后Twemproxy把结果汇集返回给客户端；
Twemproxy通过引入一个代理层，将多个Redis实例进行统一管理，使Redis客户端只需要在Twemproxy上进行操作，而不需要关心后面有多少个Redis实例；
作用：
实现Redis集群；
40.写代码实现redis事务操作。
41.redis中的watch的命令的作用？
watch 用于在进行事务操作的最后一步也就是在执行exec 之前对某个key进行监视；
如果这个被监视的key被改动，那么事务就被取消，否则事务正常执行；
一般在MULTI 命令前就用watch命令对某个key进行监控.如果想让key取消被监控，可以用unwatch命令；
在Redis的事务中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。
假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，
EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务执行失败。
面试题：你如何控制剩余的数量不会出问题？
方式一：- 通过redis的watch实现
import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # conn.set('count',1000) val = conn.get('count') print(val) with conn.pipeline(transaction=True) as pipe: # 先监视，自己的值没有被修改过 conn.watch('count') # 事务开始 pipe.multi() old_count = conn.get('count') count = int(old_count) print('现在剩余的商品有:%s',count) input("问媳妇让不让买？") pipe.set('count', count - 1) # 执行，把所有命令一次性推送过去 pipe.execute()
方式二 - 数据库的锁
42.基于redis如何实现商城商品数量计数器？
import redis conn = redis.Redis(host='192.168.1.41',port=6379) conn.set('count',1000) with conn.pipeline() as pipe: # 先监视，自己的值没有被修改过 conn.watch('count') # 事务开始 pipe.multi() old_count = conn.get('count') count = int(old_count) if count > 0: # 有库存 pipe.set('count', count - 1) # 执行，把所有命令一次性推送过去 pipe.execute()
43.简述redis分布式锁和redlock的实现机制。
在不同进程需要互斥地访问共享资源时，分布式锁是一种非常有用的技术手段。
有很多三方库和文章描述如何用Redis实现一个分布式锁管理器，但是这些库实现的方式差别很大
，而且很多简单的实现其实只需采用稍微增加一点复杂的设计就可以获得更好的可靠性。
用Redis实现分布式锁管理器的算法，我们把这个算法称为RedLock。
实现
- 写值并设置超时时间
- 超过一半的redis实例设置成功，就表示加锁完成。
- 使用：安装redlock-py
from redlock import Redlock dlm = Redlock( [ {"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, {"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, {"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, ] ) # 加锁，acquire my_lock = dlm.lock("my_resource_name",10000) if my_lock: # J进行操作 # 解锁,release dlm.unlock(my_lock) else: print('获取锁失败')
redis分布式锁？
# 不是单机操作，又多了一/多台机器
# redis内部是单进程、单线程，是数据安全的(只有自己的线程在操作数据)
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\A、B、C，三个实例(主)
1、来了一个'隔壁老王'要操作，且不想让别人操作，so，加锁；
加锁：'隔壁老王'自己生成一个随机字符串，设置到A、B、C里(xxx=666)
2、来了一个'邻居老李'要操作A、B、C，一读发现里面有字符串，擦，被加锁了，不能操作了，等着吧~
3、'隔壁老王'解决完问题，不用锁了，把A、B、C里的key：'xxx'删掉；完成解锁
4、'邻居老李'现在可以访问，可以加锁了
# 问题：
1、如果'隔壁老王'加锁后突然挂了，就没人解锁，就死锁了，其他人干看着没法用咋办？
2、如果'隔壁老王'去给A、B、C加锁的过程中，刚加到Ａ，'邻居老李'就去操作C了，加锁成功or失败？
3、如果'隔壁老王'去给A、B、C加锁时，C突然挂了，这次加锁是成功还是失败？
4、如果'隔壁老王'去给A、B、C加锁时，超时时间为5秒，加一个锁耗时3秒，此次加锁能成功吗？
# 解决
1、安全起见，让'隔壁老王'加锁时设置超时时间，超时的话就会自动解锁(删除key：'xxx')
2、加锁程度达到（1/2）+1个就表示加锁成功，即使没有给全部实例加锁；
3、加锁程度达到（1/2）+1个就表示加锁成功，即使没有给全部实例加锁；
4、不能成功，锁还没加完就过期，没有意义了，应该合理设置过期时间
44.什么是一致性哈希？Python中是否有相应模块？
一致性哈希 一致性hash算法（DHT）可以通过减少影响范围的方式，解决增减服务器导致的数据散列问题，从而解决了分布式环境下负载均衡问题； 如果存在热点数据，可以通过增添节点的方式，对热点区间进行划分，将压力分配至其他服务器，重新达到负载均衡的状态。
Python模块--hash_ring，即Python中的一致性hash
45.如何高效的找到redis中所有以clint开头的key？
redis 有一个keys命令。
# 语法：KEYS pattern
# 说明：返回与指定模式相匹配的所用的keys。
该命令所支持的匹配模式如下：
1、?：用于匹配单个字符。例如，h?llo可以匹配hello、hallo和hxllo等；
2、*：用于匹配零个或者多个字符。例如，h*llo可以匹配hllo和heeeello等；
2、[]：可以用来指定模式的选择区间。例如h[ae]llo可以匹配hello和hallo，但是不能匹配hillo。同时，可以使用“/”符号来转义特殊的字符
# 注意
KEYS 的速度非常快，但如果数据太大，内存可能会崩掉，
如果需要从一个数据集中查找特定的key，最好还是用Redis的集合结构(set)来代替。
