面试—Redis相关

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 面试—Redis相关

一、概述

使用场景:

  • Redis的数据持久化策略有哪些
  • 什么是缓存穿透,怎么解决
  • 什么是布隆过滤器
  • 什么是缓存击穿,怎么解决
  • 什么是缓存雪崩,怎么解决
  • redis双写问题
  • Redis分布式锁如何实现
  • Redis实现分布式锁如何合理的控制锁的有效时长
  • Redis的数据过期策略有哪些
  • Redis的数据淘汰策略有哪些

其它面试题

  • Redis集群有哪些方案, 知道嘛
  • 什么是 Redis 主从同步
  • 你们使用Redis是单点还是集群 ? 哪种集群
  • Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的
  • redis集群脑裂
  • 怎么保证redis的高并发高可用
  • 你们用过Redis的事务吗 ? 事务的命令有哪些
  • Redis是单线程的,但是为什么还那么快?

二、缓存

1、缓存穿透

2、缓存击穿

3、缓存雪崩

4、双写一致性

5、持久化

RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。

RDB AOF
持久化方式 定时对整个内存做快照 记录每一次执行的命令
数据完整性 不完整,两次备份之间会丢失 相对完整,取决于刷盘策略
文件大小 会有压缩,文件体积小 记录命令,文件体积很大
宕机恢复速度 很快
数据恢复优先级 低,因为数据完整性不如AOF 高,因为数据完整性更高
系统资源占用 高,大量CPU和内存消耗 低,主要是磁盘IO资源但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源
使用场景 可以容忍数分钟的数据丢失,追求更快的启动速度 对数据安全性要求较高常见

6、数据过期策略

7、数据淘汰策略

数据淘汰策略-使用建议

  1. 优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的

冷热数据区分,建议使用。

  1. 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用 allkeys-random,随机选择淘汰。
  2. 如果业务中有置顶的需求,可以使用 volatile-lru 策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除,会淘汰其他设置过期时间的数据。
  3. 如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。

关于数据淘汰策略其他的面试问题

  • 数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?

使用allkeys-lru(挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,留下来的都是经常访问的热点数据

  • Redis的内存用完了会发生什么?

主要看数据淘汰策略是什么?如果是默认的配置( noeviction ),会直接报错

三、分布式锁

四、其它面试题

在Redis中提供的集群方案总共有三种

  • 主从复制
  • 哨兵模式
  • 分片集群
  1. redis主从数据同步的流程是什么?
  2. 怎么保证redis的高并发高可用?
  3. 你们使用redis是单点还是集群,哪种集群?
  4. Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的?
  5. Redis集群脑裂,该怎么解决呢?

1、主从复制

2、哨兵

3、分片集群结构

4、I/O多路复用

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