redis面试题

简介: redis面试题

redis面试题

redis支持的数据类型

Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

RDB和AOF区别

RDB持久化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,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储。

image

AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式记录,可以打开文件看到详细的操作记录。

image

AOF三种同步策略

Redis中提供3种同步策略,即每秒同步,每修改同步,不同步。事实上,每秒同步也是异步完成的,其效率也是非常高的,所差的是一旦系统出现宕机现象,那么这一秒内的修改的数据将会丢失。

缓存雪崩

缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。
  • 解决方案:
1、缓存空值。当访问缓存和DB都没有查询到值时,可以将空值写进缓存,但是设置较短的过期时间,该时间          需要根据产品业务特性来设置。
从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

2、布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key,不存在的 key 直接被过滤,存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力
  • 解决方案:
1.设置热点数据永远不过期。

2.加互斥锁,互斥锁参考代码如下:

image

3.热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期,然后由定时任务去异步加载数据,更新缓存。

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。
  • 解决方案:
1、过期时间打散。

2、热点数据不过期。该方式和缓存击穿一样,也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。

3、加互斥锁。该方式和缓存击穿一样,按 key 维度加锁,对于同一个 key,只允许一个线程去计算,其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果,然后直接走缓存即可。
目录
相关文章
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
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?
|
存储 NoSQL 定位技术
Redis数据类型面试给分情况
Redis常见数据类型包括:string、hash、list、set、zset(有序集合)。此外还包含高级结构如bitmap、hyperloglog、geo。不同场景可选用合适类型,如库存用string,对象存hash,列表用list,去重场景用set,排行用zset,签到用bitmap,统计访问量用hyperloglog,地理位置用geo。
751 5
|
缓存 NoSQL Java
Java Redis 面试题集锦 常见高频面试题目及解析
本文总结了Redis在Java中的核心面试题,包括数据类型操作、单线程高性能原理、键过期策略及分布式锁实现等关键内容。通过Jedis代码示例展示了String、List等数据类型的操作方法,讲解了惰性删除和定期删除相结合的过期策略,并提供了Spring Boot配置Redis过期时间的方案。文章还探讨了缓存穿透、雪崩等问题解决方案,以及基于Redis的分布式锁实现,帮助开发者全面掌握Redis在Java应用中的实践要点。
936 6
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 面试题
Redis 基础面试题
465 1
|
存储 NoSQL 算法
阿里面试:亿级 redis 排行榜,如何设计?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对近期读者在一线互联网企业面试中遇到的高频面试题进行系统化梳理,如使用ZSET排序统计、亿级用户排行榜设计等。文章详细介绍了Redis的四大统计(基数统计、二值统计、排序统计、聚合统计)原理和应用场景,重点讲解了Redis有序集合(Sorted Set)的使用方法和命令,以及如何设计社交点赞系统和游戏玩家排行榜。此外,还探讨了超高并发下Redis热key分治原理、亿级用户排行榜的范围分片设计、Redis Cluster集群持久化方式等内容。文章最后提供了大量面试真题和解决方案,帮助读者提升技术实力,顺利通过面试。
|
存储 NoSQL 算法
面试官:Redis 大 key 多 key,你要怎么拆分?
本文介绍了在Redis中处理大key和多key的几种策略,包括将大value拆分成多个key-value对、对包含大量元素的数据结构进行分桶处理、通过Hash结构减少key数量,以及如何合理拆分大Bitmap或布隆过滤器以提高效率和减少内存占用。这些方法有助于优化Redis性能,特别是在数据量庞大的场景下。
面试官:Redis 大 key 多 key,你要怎么拆分?
|
存储 NoSQL Redis
Redis常见面试题:ZSet底层数据结构,SDS、压缩列表ZipList、跳表SkipList
String类型底层数据结构,List类型全面解析,ZSet底层数据结构;简单动态字符串SDS、压缩列表ZipList、哈希表、跳表SkipList、整数数组IntSet