【面试 redis】【第十二篇】redis的相关面试问题【完结】

redis的相关面试问题==完结，详情查看日记

==========================================

redis教程：http://www.redis.net.cn/tutorial/3501.html

 ===============================================================================

1.redis如何实现高并发

 redis通过一主多从，主节点负责写，从节点负责读，读写分离，从而实现高并发。

https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/10044603.html

 ===============================================================================

2.redis如何实现高可用

主备切换，哨兵集群，主节点宕机的情况下，自动选举出一个从节点变成主节点，从而保证了redis集群的高可用。

https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/10044840.html

 ===============================================================================

3.redis是单线程还是多线程？为什么单线程还能处理速度那么快？

 　　首先，redis是单进程单线程的k-v内存型可持久化数据库。

　　单线程还能处理速度很快的原因：

　　　　1》redis操作是基于内存的，内存的读写速度非常快

　　　　2》正是由于redis的单线程模式，避免了线程上下文切换的损耗

　　　　3》redis采用的IO多路复用技术，可以很好的解决多请求并发的问题。  多路代表多请求，复用代表多个请求重复使用同一个线程。epoll

　　IO多路复用原理图如下：

  ===============================================================================

4.redis的应用场景

　　1》key-value结构，内存存取，速度快，做缓存

　　2》list或sort set 实现消息队列

　　3》list的有序性，也可以做时间轴

　　4》sort set的权重特性，可以做排行榜

　　5》redis的原子性自增，可以实现计数器

　　6》redis的set，实现好友关系的功能   A关注的人存放set   被谁关注存放set，B也同样存放两个set，A的关注的人set和B的关注的人set求交集，可以得到共同关注；A的关注的人set和A的被关注的set求交集，获取互相关注好友列表。

　　7》分布式锁，可以设置过期时间，注意使用完成要delete掉

https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/9691021.html

  ===============================================================================

5.redis如何保证原子性，又是如何解决异步以及并发阻塞的？

 　　redis可以保证操作的原子性，是因为redis本身就是单进程单线程的。

　　那既然是单进程的如何解决异步以及并发阻塞的？

　　是通过IO多路复用技术解决的这个问题！

  ===============================================================================

6.redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc

https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3788366.html

https://www.cnblogs.com/dream-to-pku/p/9153999.html

这些问题的处理核心思想，就是尽可能的减小DB的访问压力！！

缓存穿透：无效ID，在redis缓存中查不到，去查询DB，造成DB压力增大。

解决方法：

　　1》解决方法1：布隆过滤器，提供一个很大的Bit-Map，提供多个hash函数，分别对查询参数值【比如UUID】，进行求hash,然后分别对多个hash结果，在对应位置对比是否全为1或者某个位置为0,

　　　　　　　　　　一旦有一个位置标识为0，表示本次查询UUID,不存在于缓存，再去查询DB.

　　　 起到一个再过滤的效果。

　　2》解决方法2：把无效的ID，也在redis缓存起来，并设置一个很短的超时时间。

缓存雪崩：缓存同一时间批量失效，导致大量的访问直接访问DB

解决方法：

　　在做缓存时候，就做固定失效时间+随机时间段，保证所有的缓存不会同一时间失效

缓存击穿：在缓存失效的时候，会有高并发访问失效的缓存【热点数据】

解决方法：

　　最简单的解决方法，就是将热点数据设置永不超时！

　　第二个解决方法：对访问的Key加上互斥锁，请求的Key如果不存在，则加锁，去数据库取，新请求过来，如果相同KEy,则暂停10s再去缓存取值；如果Key不同，则直接去缓存取！

 ===============================================================================

7.redis的两种持久化策略  RDB和AOF 【深入一下，重启以后的备份恢复】

https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/06/10819315.html

 ===============================================================================

8.AOF的瘦身重写机制

https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/06/10819315.html

 ===============================================================================

9.Redis过期策略+内存淘汰机制

 https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/07/10824026.html

 ===============================================================================

10.redis调用了flushdb 或者flushAll，之后，重启后数据还存在么

重启以后，RDB中就没有了数据，AOF文件中最后一行的命令就是flushdb。

如果删除flushdb，可以保留所有数据，否则，没有了。

如果AOF执行了rewrite，那数据也没有了！

 https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/06/10819315.html

 ===============================================================================

11.redis中的lua脚本【涨姿势】

 ===============================================================================

 12.redis的主从复制

https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/07/10826519.html

 ===============================================================================

13.redis的哨兵机制

 https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/09/10836654.html

 ===============================================================================

14.redis的集群部署

 https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/diary/2019/05/10/10843989.html

 ===============================================================================