Linux运维工程师面试题(4)

简介: Linux运维工程师面试题(4)1 redis 常用的数据类型2 redis 数据持久化有几种,区别是什么,如何选择3 redis 有哪些架构模式4 什么是缓存雪崩?如何解决?5 什么是缓存穿透?如何解决?6 什么是缓存击穿?如何解决?7 redis 为什么这么快8 Redis 常用命令9 SQL 语句分类10 多表查询

Linux运维工程师面试题(4)

祝各位小伙伴们早日找到自己心仪的工作。
持续学习才不会被淘汰。
地球不爆炸,我们不放假。
机会总是留给有有准备的人的。
加油,打工人!

1 redis 常用的数据类型

  • String:字符串,最基础的数据类型
  • List:列表
  • Hash:哈希对象
  • Set:集合
  • Sorted Set:有序集合,Set 的基础上加了个分值

2 redis 数据持久化有几种,区别是什么,如何选择

rdb 和 aof 两种

aof 类似于 mysql 的二进制日志,它把所有的操作都记录在日志里。而 rdb 就是真正存储的数据,相当于把内存中 redis 的所有数据快照到了磁盘中。

如果主要充当缓存功能,或者可以承受数分钟数据的丢失,通常生产环境一般只需启用RDB即可,此也是默认值;如果数据需要持久保存,一点也不能丢失,可以选择同时开启RDB和AOF,一般不建议只开启AOF。

3 redis 有哪些架构模式

  • 主从复制
  • 哨兵(Sentinel)
  • Redis Cluster

4 什么是缓存雪崩?如何解决?

定义:如果缓存数据设置的过期时间是相同的,就会导致在某段时间内缓存同时失效,请求全部走数据库,会导致数据库宕机。

解决办法:

在缓存的时候给过期时间加上一个随机值,这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。

5 什么是缓存穿透?如何解决?

定义:缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中,并且出于容错考虑,如果从数据库查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,失去了缓存的意义,请求的数据在缓存大量不命中,导致请求走数据库。

解决办法:

由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数),于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩 filter 提前拦截,不合法就不让这个请求到数据库层!

当我们从数据库找不到的时候,我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候,就可以从缓存里边获取了。

这种情况一般会将空对象设置一个较短的过期时间。

6 什么是缓存击穿?如何解决?

定义:某一个热点key,在不停地扛着高并发,当这个热点key在失效的一瞬间,持续的高并发访问就击破缓存直接访问数据库,导致数据库宕机。

解决办法:

设置热点数据"永不过期"加上互斥锁。上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它,其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后将数据放到redis缓存起来。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存。

总结:
雪崩是大面积的key缓存失效;穿透是redis里不存在这个缓存key;击穿是redis某一个热点key突然失效,最终的受害者都是数据库。

7 redis 为什么这么快

  1. 完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。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. 数据结构简单,对数据操作也简单,Redis 中的数据结构是专门进行设计的;
  3. 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;
  4. 使用多路 I/O 复用模型,非阻塞 IO;
  5. 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

8 Redis 常用命令

  • INFO:显示当前节点redis运行状态信息
  • SELECT:切换数据库,相当于在MySQL的USE DBNAME指令
  • KEYS:查看当前库下的所有key,此命令慎用!
  • BGSAVE:手动在后台执行RDB持久化操作
  • DBSIZE:返回当前库下的所有key数量
  • FLUSHDB:强制清空当前库中的所有key,此命令慎用!
  • FLUSHALL:强制清空当前redis服务器所有数据库总的所有key,即删除所有数据,此命令慎用!

9 SQL 语句分类

  • DDL:Data Defination Language 数据定义语言
    CREATE,DROP,ALTER
  • DML:Data Manipulation Language 数据操纵语言
    INSERT,DELETE,UPDATE
  • DQL:Data Query Language 数据查询语言
    SELECT
  • DCL:Data Control Language 数据控制语言
    GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK

软件开发人员称呼:CRUD,对应增查改删

10 多表查询

  • 子查询:在SQL语句嵌套着查询语句,性能较差,基于某语句的查询结果再次进行的查询
  • 联合查询:UNION
  • 交叉连接:笛卡尔乘积,cross join
  • 内连接:
    等值连接:让表之间的字段以"等值“建立连接关系
    不等值连接
    自然连接:去掉重复列的等值连接
  • 外连接:
    左外连接:FROM tb1 LEFT JOIN tb2 ON tb1.col=tb2.col
    右外连接:FROM tb1 RIGHT JOIN tb2 ON tb1.col=tb2.col
    自连接:本表和本表进行连接查询

例:

# 子查询,常用在WHERE子句中的子查询
SELECT Name,Age FROM students WHERE Age>(SELECT avg(Age)FROM teachers);

# 联合查询
SELECT Name,Age FROM students UNION SELECT Name,Age FROM teachers;

# 交叉连接,即笛卡尔乘积,利用cross join实现
select stuid,s.name st_name,s.age st_age,tid,t.name te_name,t.age te_age from teachers t cross join students s;

# 内连接inner join
select * from students s inner join teachers t on s.teacherid=t.tid;

# 左外连接,outer可以省略
select s.stuid,s.name,s.age,s.teacherid,t.tid,t.name,t.age from students s left outer join teachers t on s.teacherid=t.tid;

# 右外连接
select * from students s right outer join teachers t on s.teacherid=t.tid;

# 自连接
# 构建表
create table emp (id int auto_increment primary key,name varchar(20),leader_id int);
# 实现自连接
select e.name,l.name from emp e inner join emp l on e.leader_id=l.id;

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