菜鸟网络Java实习一面面经

发布时间:2023年12月31日

自我介绍,做过的项目

巴拉巴拉

你项目中用到redis,可以介绍一下为什么使用它吗?

基于内存操作,内存读写速度快。

支持多种数据类型,包括String、Hash、List、Set、ZSet等。

支持持久化。Redis支持RDB和AOF两种持久化机制,持久化功能可以有效地避免数据丢失问题。

支持事务。Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。

支持主从复制。主节点会自动将数据同步到从节点,可以进行读写分离。

Redis命令的处理是单线程的。Redis6.0引入了多线程,需要注意的是,多线程用于处理网络数据的读写和协议解析,Redis命令执行还是单线程的。

redis为什么性能好
  • 基于内存:

Redis是使用内存存储,没有磁盘IO上的开销。数据存在内存中,读写速度快。

  • IO多路复用模型:

Redis 采用 IO 多路复用技术。

I/O :网络 I/O;多路:多个 TCP 连接;复用:共用一个线程或进程。

生产环境中的使用,通常是多个客户端连接 Redis,然后各自发送命令至 Redis 服务器,最后服务端处理这些请求返回结果。应对大量的请求,Redis 中使用 I/O 多路复用程序同时监听多个套接字,并将这些事件推送到一个队列里,然后逐个被执行。最终将结果返回给客户端。

  • 单线程

redis是单线程的,避免了上下文切换

  • 高效的数据结构:

Redis 每种数据类型底层做了优化,有高效的数据结构和合理的编码

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redis如何处理分布式任务
1. 主从模式(读写分离)

redis单节点虽然有通过RDB和AOF持久化机制能将数据持久化到硬盘上,但数据是存储在一台服务器上的,如果服务器出现硬盘故障等问题,会导致数据不可用,而且读写无法分离,读写都在同一台服务器上,请求量大时会出现I/O瓶颈。

为了避免单点故障 和 读写不分离,Redis 提供了复制(replication)功能实现master数据库中的数据更新后,会自动将更新的数据同步到其他slave数据库上。

2. 哨兵模式

哨兵模式核心还是主从复制,只不过在相对于主从模式在主节点宕机导致不可写的情况下,多了一个竞选机制:从所有的从节点竞选出新的主节点。竞选机制的实现,是依赖于在系统中启动一个sentinel进程。

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但是哨兵本身也可能遇到单点故障的问题,所以在一个一主多从的Redis系统中,可以使用多个哨兵进行监控,哨兵不仅会监控主数据库和从数据库,哨兵之间也会相互监控。

3. Redis集群方案 (cluster模式)

Cluster采用无中心结构,它的特点如下:

所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽

节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效

客户端与redis节点直连,不需要中间代理层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可

Cluster模式的具体工作机制:

在Redis的每个节点上,都有一个插槽(slot),取值范围为0-16383

当我们存取key的时候,Redis会根据CRC16的算法得出一个结果,然后把结果对16384求余数,这样每个key都会对应一个编号在0-16383之间的哈希槽,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作

为了保证高可用,Cluster模式也引入主从复制模式,一个主节点对应一个或者多个从节点,当主节点宕机的时候,就会启用从节点

当其它主节点ping一个主节点A时,如果半数以上的主节点与A通信超时,那么认为主节点A宕机了。如果主节点A和它的从节点都宕机了,那么该集群就无法再提供服务了

Cluster模式集群节点最小配置6个节点(3主3从,因为需要半数以上),其中主节点提供读写操作,从节点作为备用节点,不提供请求,只作为故障转移使用。

redis如何实现一个队列和栈

用LPUSH创建名为“stack”的key并放入元素,使用LRANGE查看放入的元素,使用LPOP取出放入的元素;可以发现取出的顺序与放入的顺序相反(先进后出)

LPUSH stack q w e r t y u i o p  
LRANGE stack 0 -1 
LPOP stack  
队列
LPUSH queue q w e r t y u i o p  
LRANGE queue 0 -1  
RPOP queue  
redis有哪几种类型,可以介绍一下吗?

Redis支持5种核心的数据类型,分别是字符串、哈希、列表、集合、有序集合;

Redis还提供了Bitmap、HyperLogLog、Geo类型,但这些类型都是基于上述核心数据类型实现的;

Redis在5.0新增加了Streams数据类型,它是一个功能强大的、支持多播的、可持久化的消息队列。

看你项目中用到了elasticsearch,介绍一下es如何实现数据同步?
同步双写

这是一种比较简单的方式,就是在将数据写入到MySQL的时候,同时将数据写入到ES,实现数据的双写。

异步双写(MQ方式)

针对第一种同步双写的性能和数据丢失问题,可以考虑引入MQ,从而形成异步双写的方案。

由于MQ的性能基本比mysql高出一个数量级,所以性能可以得到显著的提高。

异步双写(Worker方式)

上面方案中都存在硬编码问题,也就是有任何对mysq进行增删改查的地方植入ES代码,代码的侵入性太强。

如果对实时性要求不高的情况下,可以考虑用定时器,比如logstash处理,具体步骤如下:

数据库的相关表中增加一个字段为timestamp的字段,任何crud操作都会导致该字段的时间发生变化;

原来程序中的CURD操作不做任何变化;增加一个定时器程序,让该程序按一定的时间周期扫描指定的表,把该时间段内发生变化的数据提取出来;逐条写入到ES中。

注:

Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道,能够从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中

Binlog 同步方式:

上面方案要么有代码侵入,要么有硬编码,要么有时延,第4中方案,可以使用go-mysql-elasticsearch插件实现相关功能,他是利用mysql的binlog来进行同步

具体步骤如下:

1) 读取mysql的binlog日志,获取指定表的日志信息;

2) 将读取的信息转为MQ;

3) 编写一个MQ消费程序;

4) 不断消费MQ,每消费完一条消息,将消息写入到ES中。

说一下选择排序和冒泡排序
冒泡排序

从第一个数开始,依次往后进行相邻两个数之间的比较,如果前面的数比后面的数大就交换这两个数的位置,如果前面的数较小或两者一样大,就不作处理。

选择排序

选择排序法就是从需要排序的数据元素中 选出最小或最大的一个元素,把他和第一个位置的元素进行互换。

来写一段sql吧:有一张表,有id,name,type三个类型,选择每种类型中id最大的数据

假设这张表名为data_table

SELECT type, MAX(id) AS max_id 
FROM data_table 
GROUP BY type;
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_51118755/article/details/135307919
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