redis面试总结
本文内容纲要:
-(1)什么是redis?
-(2)Reids的特点
-(3)Redis支持的数据类型
-(4)为什么redis需要把所有数据放到内存中?
-(5)Redis是单进程单线程的
-(6)虚拟内存
-(7)分布式
-(8)读写分离模型
-(9)数据分片模型
-(1)、会话缓存(SessionCache)
-(2)、全页缓存(FPC)
-(3)、队列
-(4),排行榜/计数器
-(5)、发布/订阅
http://blog.csdn.net/guchuanyun111/article/category/6335900
(1)什么是redis?
Redis是一个基于内存的高性能key-value数据库。(有空再补充,有理解错误或不足欢迎指正)
(2)Reids的特点
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作,是已知性能最快的Key-ValueDB。
Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
(3)Redis支持的数据类型
Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分,以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets求交集、并集
SortedSet
hashes
(4)为什么redis需要把所有数据放到内存中?##
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天,redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
(5)Redis是单进程单线程的
redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销
(6)虚拟内存
当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.
vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.
自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库
(7)分布式
redis支持主从的模式。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。
这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据,slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量
(8)读写分离模型
通过增加SlaveDB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免MasterDB的单点故障,集群一般都会采用两台MasterDB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。
(9)数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。
(10)Redis的回收策略
-
volatile-lru: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
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
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
-
1.使用Redis有哪些好处?
(1)速度快,因为数据存在内存中,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)支持丰富数据类型,支持string,list,set,sortedset,hash
(3)支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
(4)丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
2.redis相比memcached有哪些优势?
(1)memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
(2)redis的速度比memcached快很多
(3)redis可以持久化其数据
3.redis常见性能问题和解决方案:
(1)Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
(2)如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
(3)为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
(4)尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5)主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master<-Slave1<-Slave2<-Slave3...
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。
4.MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识:redis内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis提供6种数据淘汰策略:
voltile-lru: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
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
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
5.Memcache与Redis的区别都有哪些?
1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3)、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。
4),value大小
redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB
6.Redis常见的性能问题都有哪些?如何解决?
1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
2).MasterAOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
4).Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内
7,redis最适合的场景
Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
2、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
3、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。(1)、会话缓存(SessionCache)
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(sessioncache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?
幸运的是,随着Redis这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
(2)、全页缓存(FPC)
除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
(3)、队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供list和set操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对list的push/pop操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redisqueues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。
(4),排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(SortedSet)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:
当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:
ZRANGEuser_scores010WITHSCORES
AgoraGames就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。
(5)、发布/订阅
最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。
Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。
-
本文内容总结:(1)什么是redis?,(2)Reids的特点,(3)Redis支持的数据类型,(4)为什么redis需要把所有数据放到内存中?,(5)Redis是单进程单线程的,(6)虚拟内存,(7)分布式,(8)读写分离模型,(9)数据分片模型,(1)、会话缓存(SessionCache),(2)、全页缓存(FPC),(3)、队列,(4),排行榜/计数器,(5)、发布/订阅,
原文链接:https://www.cnblogs.com/jiahaoJAVA/p/6244278.html