Redis 面试题
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Redis 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
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Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据,同时还提供 list,set,zset,hash 等数据结构的存储。
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Redis 支持数据的备份,即 master-slave 模式的数据备份。
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性能极高:Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s。
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丰富的数据类型:Redis 支持二进制案例的 Strings,Lists,Hashes,Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
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原子:Redis 的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
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丰富的特性:Redis 还支持 publish/subscribe,通知,key 过期等等特性。
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速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)
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支持丰富数据类型,支持 string,list,set,Zset,hash 等
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支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
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丰富的特性,可用于缓存,消息,按 key 设置过期时间,过期后将会自动删除
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Memcached 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
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Redis 的速度比 Memcached 快很多
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Redis 可以持久化其数据
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存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。Redis 有部分存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
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数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。Redis 有复杂的数据类型。
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使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis 直接自己构建了 VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。
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只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。
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容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。
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性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 Redis的高性能。
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相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。
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数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。
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通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
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AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall)
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AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。
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数据集大的时候,比 RDB 启动效率低。
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Master 最好不要写内存快照,如果 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务。
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如果数据比较重要,某个 Slave 开启 AOF 备份数据,策略设置为每秒同步一。
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为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master 和 Slave 最好在同一个局域网。
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尽量避免在压力很大的主库上增加从。
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主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1<- Slave2 <- Slave3……这样的结构方便解决单点故障问题,实现 Slave 对 Master 的替换。如果 Master 挂了,可以立刻启用 Slave1 做 Master,其他不变。
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定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器 timer。让定时器在键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。
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惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键;如果没有过期,就返回该键。
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定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至于要删除多少过期键,以及要检查多少个数据库,则由算法决定。
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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
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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
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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
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allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
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allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
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no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
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如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用 allkeys-lru
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如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用 allkeys-random
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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
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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
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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
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allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
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allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
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no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据