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从零开始学网站建设知乎自己做服务器的网站

news 2025/10/28 10:29:13

从零开始学网站建设知乎,自己做服务器的网站,建站之星收费版,北京燕华工程建设有限公司网站前言 #x1f349; 作者简介#xff1a;半旧518#xff0c;长跑型选手#xff0c;立志坚持写10年博客#xff0c;专注于java后端 ☕专栏简介#xff1a;纯手打总结面试题#xff0c;自用备用 #x1f330; 文章简介#xff1a;Redis最基础、重要的11道面试题文章目录… 前言作者简介半旧518长跑型选手立志坚持写10年博客专注于java后端 ☕专栏简介纯手打总结面试题自用备用文章简介Redis最基础、重要的11道面试题文章目录1.redis的五种数据类型及其使用场景2.Redis在项目中是如何应用的3.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别和解决场景4.主从机制4.Redis的性能为什么很好6.Redis的持久化机制7.Redis为什么是单线程的8.什么是哨兵机制9.redis的集群10.一致性哈希11.知道大key问题吗1.redis的五种数据类型及其使用场景哈希(hash键值对形式) 链表(list元素有序可以重复) 集合(set,元素无序且不可重复可以进行交、并、差运算) 有序集合(zset元素有序的集合) 字符串(String,可以存储字符串、数字、二进制数等) 2.Redis在项目中是如何应用的用它进行排序、排名、点赞数统计等 3.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别和解决场景一般我们获取数据会先访问缓存如果缓存中存在则直接返回。如果缓存不存在则从数据库中获取如果数据库中存在会将获取的数据放入缓存、返回。如果数据库中也获取不到数据就会直接返回失败。在一些场景如用户伪造不存在的数据进行查询就需要每次都访问数据库。这时缓存就不起作用了因此我们称这种情况为缓存穿透。如果穿透了缓存服务器请求数非常大数据库可能因为扛不住压力挂掉。可以使用布隆过滤器(其底层是使用哈希算法的map缓存已经存在的数据)解决但是可能因为哈希冲突导致误判也可能存在数据更新问题。另外一种解决思路是缓存控制即使某个用户id(key)的数据在数据库中找不到也可以把id缓存到redis缓存中这样该用户获取数据时就不会有缓存穿透问题。在诸如秒杀活动的场景同一时刻大量请求访问服务器而此时缓存失效了就会导致缓存击穿。缓存击穿的原因是同一时刻的访问量过大因此可以通过加锁方式解决。也可以从缓存失效的角度出发可以进行自动续期防止缓存失效。缓存雪崩是缓存击穿的plus版本多个热门key都失效了。问题很严重我们称为缓存雪崩。可以通过设置过期时间加随机数避免缓存在同一时间失效。另一个角度是从架构角度设计高可用的架构比如如果使用的是redis做为缓存可以使用哨兵模式(主机挂掉自动选举新主机)或者集群模式。也可以设置服务降级方案(如直接在配置中读默认数据)进行兜底。区别缓存穿透没数据、缓存击穿在缓存中没有数据缓存雪崩是plus版本的缓存击穿 4.主从机制将master上的数据及时有效的复制到slave上。一个master对应多个slave但是一个slave只对应一个master。主从复制的步骤是建立连接、数据同步、命令传播(解决主机状态在同步过程中发生改变主从状态不一致问题)。在命令传播阶段二者采用心跳机制保持连接确认。主从复制可能出现的问题: 频繁的全量复制:因为主从复制过程中主机重启导致可以记住主机runid解决。从机数据不一致可能是因为网络延迟导致可以将主从部署在同一机房环境。主从复制的好处有(负载性能、数据安全、服务安全三个方面) 读写分离(主结点写从结点读)提高负载能力。数据冗余备份。故障恢复(主机当掉有从机顶) 负载均衡高可用的基石 4.Redis的性能为什么很好 Redis是纯内存的数据库使用非阻塞式IO全程使用hash数据结构读取数据速度很快。 6.Redis的持久化机制 RDB:使用单独的线程进行数据IO主线程不进行任何的IO这种方式可以保证性能但是可能会有数据丢失的情况 AOF:将数据持久化到特定的日志文件中定时为1s持久化一次。其效率比RDB低。但是其安全性较高。建议两者同时使用。如果可以容忍数分钟的数据丢失可以使用RDB方式。 7.Redis为什么是单线程的程序清晰简单不用考虑线程安全问题但是可能会浪费多核cpu资源可以同时开启多个redis服务器解决。 8.什么是哨兵机制哨兵(集群:防止把网络的问题误判为主机的问题)用于监视主机的状态变化(发ping消息)当主机当掉可以进行主从服务器的切换(由集群的leader执行)并通过「发布者/订阅者机制」通知给客户端保证系统的高可用。 9.redis的集群在特定场景下如写并发海量数据的存储压力需要使用redis集群。Redis的集群采用分布式存储每台服务器上存储不同的数据内容。其数据分布的策略是使用哈希槽来分配数据默认一个cluster分配16384个槽数据存储位置就是哈希值%16384。 10.一致性哈希在海量数据的情形下可能需要扩充服务器。常规的哈希算法需要重新计算所以服务实例的哈希值。一致性hash的出现解决了这种问题。将服务器结点构成一个环每个结点分配一个token。在查找时先根据key计算哈希值然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的token结点。这样删除、插入新结点只影响相邻的两个结点缺点是插入、删除结点可能导致数据命中问题。 11.知道大key问题吗所谓大key问题就是key对应的value值较大。如某个热门课程的收藏用户可能是一个很庞大的list。因为redis的主线程是单线程机制因此大key问题会导致线程阻塞并发量下降客户端超时等。产生大key的原因可能有一直往value里塞数据但没有删除机制没有做数据分片将大key转换为小key。可以使用big-keys命令或可视化工具找到大key。解决大key问题可以通过对于可删除的情况删除非热点大key压缩(string)和拆分key(list和set)。
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