场景题:百万数据插入Redis有哪些实现方案?

简介: 场景题:百万数据插入Redis有哪些实现方案?

在面试的过程当中,偶尔会遇到一些场景题,虽然这些场景题归根到底还是技术问题,但他通常比常规的八股题要稍微难一些,因为他考验的是你对于技术的整体理解、应用,以及变通的能力。

那么今天咱们就来看一道,在面试中国平安时遇到的一道场景题:将百万数据插入到 Redis,有哪些实现方案?

1.Redis 优势与挑战

首先,Redis 作为一个开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等,它具有以下显著优势:

  1. 高速读写:Redis 将数据存储在内存中,能够实现极快的读写操作,非常适合对性能要求高的场景。
  2. 丰富的数据结构:可以根据不同的业务需求选择合适的数据结构来存储数据。
  3. 支持持久化:可以将数据持久化到硬盘,保证数据的安全性。

但是,当需要插入百万数据时,也面临着一些挑战:

  1. 内存压力:大量数据可能会占用大量内存,需要合理规划内存使用。
  2. 性能瓶颈:如果插入操作不当,可能会导致性能下降,甚至影响系统的正常运行。

那怎么来解决这些问题呢?接下来我们一起来看。

2.实现方案概述

百万数据插入 Redis 的整体执行流程如下:

3.前置工作:预处理和压缩

在开始执行数据插入之前,可以先进行以下操作:

  1. 数据预处理:在写入之前对数据进行必要的预处理,比如去除重复数据、转换数据格式等,可以减少实际写入 Redis 的数据量,提高效率。
  2. 数据压缩:如果存储的数据可以进行压缩的情况下,可以考虑使用 Redis 的压缩功能(如 LZF、Snappy 等压缩算法)来减少内存占用。压缩后的数据占用更少的内存,可以提高存储容量和存取速度。

4.插入方案

百万级数据插入 Redis 可以采取的方案有以下几个:

  1. 批处理
  2. 数据分片
  3. 使用 Lua 脚本
  4. 异步加载

接下来,我们分别看来。

4.1 批处理

Redis 批处理的手段有以下两个:

  1. 使用管道技术(Pipeline):允许客户端发送多个命令到服务器,而不需要等待每个命令的回复。这减少了网络延迟的影响,提高了写入速度。
  2. 使用批量操作指令:如使用 MSET 或 HMSET 命令可以一次设置多个键值对或哈希表字段,这比单独使用 SET 或 HSET 要快得多。

4.2 数据分片

数据分片指的是使用 Redis 的分片功能,将数据分布在多个 Redis 实例或节点上,可以考虑使用 Redis 集群。集群模式下,数据可以分布在多个节点上,从而分散负载并提高写入吞吐量。

4.3 使用 Lua 脚本

也可以通过 Lua 脚本将多个操作组合成一个原子操作,减少客户端与服务器之间的通信次数。

4.4 异步加载

将一个大任务分成多个小任务,然后再通过异步加载的方式批量写入 Redis,这样可以避免阻塞主线程,提高应用的整体响应性。

获取更多企业面试真题,加 V:VipStone【备注:平安】。

5.优化建议

除了以上手段之外,我们还可以通过以下手段优化 Redis:

  1. 调整 Redis 配置参数:根据实际情况调整 Redis 的内存限制、持久化策略等参数,以提高性能和稳定性。
  2. 监控内存使用情况:使用 Redis 的监控工具,实时监控内存使用情况,避免内存溢出。

小结

将百万数据插入到 Redis 是一个具有挑战性的任务,但通过合理选择实现方案和进行性能优化,可以高效地完成任务。以上实现方法都有各自的优缺点,开发者可以根据实际情况选择最适合的方案。同时,注意调整 Redis 的配置参数和监控内存使用情况,以确保系统的稳定运行。

本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。

相关文章
|
4月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
4月前
|
数据采集 存储 NoSQL
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
299 67
|
4月前
|
NoSQL 算法 安全
redis分布式锁在高并发场景下的方案设计与性能提升
本文探讨了Redis分布式锁在主从架构下失效的问题及其解决方案。首先通过CAP理论分析,Redis遵循AP原则,导致锁可能失效。针对此问题,提出两种解决方案:Zookeeper分布式锁(追求CP一致性)和Redlock算法(基于多个Redis实例提升可靠性)。文章还讨论了可能遇到的“坑”,如加从节点引发超卖问题、建议Redis节点数为奇数以及持久化策略对锁的影响。最后,从性能优化角度出发,介绍了减少锁粒度和分段锁的策略,并结合实际场景(如下单重复提交、支付与取消订单冲突)展示了分布式锁的应用方法。
336 3
|
3月前
|
存储 缓存 NoSQL
告别数据僵尸!Redis实现自动清理过期键值对
在数据激增的时代,Redis如同内存管理的智能管家,支持键值对的自动过期功能,实现“数据保鲜”。通过`EXPIRE`设定生命倒计时、`TTL`查询剩余时间,结合惰性删除与定期清理策略,Redis高效维护内存秩序。本文以Python实战演示其过期机制,并提供最佳实践指南,助你掌握数据生命周期管理的艺术,让数据优雅退场。
261 0
|
4月前
|
存储 NoSQL Java
从扣减库存场景来讲讲redis分布式锁中的那些“坑”
本文从一个简单的库存扣减场景出发,深入分析了高并发下的超卖问题,并逐步优化解决方案。首先通过本地锁解决单机并发问题,但集群环境下失效;接着引入Redis分布式锁,利用SETNX命令实现加锁,但仍存在死锁、锁过期等隐患。文章详细探讨了通过设置唯一标识、续命机制等方法完善锁的可靠性,并最终引出Redisson工具,其内置的锁续命和原子性操作极大简化了分布式锁的实现。最后,作者剖析了Redisson源码,揭示其实现原理,并预告后续关于主从架构下分布式锁的应用与性能优化内容。
232 0
|
6月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用的算法是哈希槽分区算法。Redis集群中有16384个哈希槽(槽的范围是 0 -16383,哈希槽),将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理,也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候,集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模(slot = CRC16(key)%16383),得到的结果就是 Key-Value 所放入的槽,通过这个值,去找到对应的槽所对应的Redis节点,然后直接到这个对应的节点上进行存取操作
|
6月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql,再更新Redis,如果更新Redis失败,可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据,再更新Mysql,再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题,但是在⾼并发下性能较低,⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题,⽐如线程1删除了 Redis缓存数据,正在更新Mysql,此时另外⼀个查询再查询,那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
|
6月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供 8 种数据淘汰策略: 淘汰易失数据(具有过期时间的数据) 1. volatile-lru(least recently used):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 2. volatile-lfu(least frequently used):从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰 3. 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 4. volatile-random:从已设置过期
|
6月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据持久化策略有哪些 ?
Redis 提供了两种方式,实现数据的持久化到硬盘。 1. RDB 持久化(全量),是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。 2. AOF持久化(增量),以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作 RDB和AOF一起使用, 在Redis4.0版本支持混合持久化方式 ( 设置 aof-use-rdb-preamble yes )
|
8月前
|
缓存 NoSQL 架构师
Redis批量查询的四种技巧,应对高并发场景的利器!
在高并发场景下,巧妙地利用缓存批量查询技巧能够显著提高系统性能。 在笔者看来,熟练掌握细粒度的缓存使用是每位架构师必备的技能。因此,在本文中,我们将深入探讨 Redis 中批量查询的一些技巧,希望能够给你带来一些启发。
657 23
Redis批量查询的四种技巧,应对高并发场景的利器!