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Redis中一些最常见的面试问题总结-创新互联

前言

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经过长达一周的奔波和面试,电话面试,回首今天终于成功的入职了,总共面试了大概10家公司,包括阿里,京东,IBM等等,京东技术过了,学历因为非统招就被pass了,阿里面了2次电话面试就没下文了,估计是我当时最后提问题的时候减分了吧,其他的也有一些offer,不是不想去,就是了无音讯了,眼看年关将近,也由不得我挑挑拣拣了,就直接进了我现在这家公司,主要是感觉公司人不错,薪水这方面也就没有计较太多。好了,书归正文,今天小编就大家送上我精心准备的关于Redis方面的面试题,希望可以帮到还在求职路上的你们。

1.什么是redis?

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。

2.Reids的特点  

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性

能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消

息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

3.使用redis有哪些好处?   

(1) 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O(1) 


(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash 


(3) 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 


(4) 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

4.使用redis有什么缺点


分析:大家用redis这么久,这个问题是必须要了解的,基本上使用redis都会碰到一些问题,常见的也就几个。


回答:主要是四个问题


(一)缓存和数据库双写一致性问题


(二)缓存雪崩问题


(三)缓存击穿问题


(四)缓存的并发竞争问题


这四个问题,我个人是觉得在项目中,比较常遇见的。

5.redis相比memcached有哪些优势?   

(1) 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型


(2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其数据

6.Memcache与Redis的区别都有哪些?   

1)、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有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。


2)、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。


3)、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。


7.redis常见性能问题和解决方案:   

1).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,所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

8. 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

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

9.请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码,限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可,不用详细写出。

用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下:

#!/usr/bin/env python3
import redis 
import sys 
import time 
 
r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1′, port=6379, db=0) 
try: 
 id = sys.argv[1]
except: 
 print(‘input argument error') 
 sys.exit(0) 
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600: 
 print(“you are forbidden logining”)
else: 
 print(‘you are allowed to login') 
 r.lpush(id, time.time()) 
 # login_func()

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