第4篇最强Redis面试八股文

发布时间:2024年01月08日

作为技术人,去参与技术面试,肚子里面还是要有货的,当然早些年程序员可以靠一本八股文走天下,但是现如今这个行业已经内卷到了疯狂的阶段,那么你的那些所谓的技术必杀技的八股文其实已经不奏效了,毕竟技术面试官的门槛也高了,那么技术候选人自己也要升级啦,不然你会面试的一塌糊涂,最终会开始怀疑自己是否适合继续做一名程序员。

Redis是程序员技术面试必须要迈过的一个坎,并且它是技术面试官技术面试过程中绝对是要问的技术话题,没有之一。

分布式缓存中如何解决数据一致性问题

首先,我们来说一下什么是分布式缓存。简单来说,它就是将数据分散到不同的节点上储存,可以提高系统的并发处理能力和可用性。

但是,在使用分布式缓存时,我们常遇到一个问题:数据一致性。也就是说,在多个节点之间共享数据时,可能会出现某些节点上的数据与其他节点不同步的情况。

那么怎么解决这个问题呢?其实有两种方式。

第一种是通过依赖关系进行强一致性保证。比如在更新某个值时,先更新它所依赖的值再更新自己。这样可以保证所有节点在操作完后都处于同样的状态。当然了,在实际应用中这种方法有时候会带来较高的延迟和复杂度。

第二种方法则是通过版本号进行弱一致性保证。每次修改数据时都会相应地增加版本号,并且将该版本号和新值同时写入缓存中去。当其他节点请求同一个键值时,先获取该键值对应的版本号和值,并根据版本号判断是否需要进行更新操作。如果需要,则再向后端请求新的数值并更新缓存中对应键值的版本号和数值即可。

简单总结一下:解决分布式缓存中数据一致性问题主要有两种方式,强一致性和弱一致性。但无论哪种方式,在应用过程中都要注意各种异常情况以及调整好相应参数设置。

Redis 的槽位算法

Redis是一个高性能内存数据库,它的快速处理能力是靠它独特的分片算法实现的。

而这个分片算法中最核心的部分就是槽位算法。所谓槽位,就是把Redis中所有可能出现的key都分配到一个个不同的槽位上。然后根据这些槽位来进行数据分片。

具体来说,Redis中有16384个不同编号(从0到16383) 的槽位。每个key都会根据一定规则映射到其中一个特定编号的槽位上。

这个规则非常简单:就是把每个key看成一个字符串,然后计算出它对应的CRC16校验和值。然后再对结果取模16384(也就是求余数),这样得到的结果就是这个key对应的槽位编号。

而且,各个节点之间还会通过Gossip协议来互相识别和交换集群信息,保证数据在不同节点之间进行平衡地分布和迁移。

当我们往Redis数据库中放入数据时,如果涉及多节点,那么每个key都会被分配到相应节点上对应槽位中存储。这样一来,在日常使用过程中频繁访问缓存时(如redis使用中user登录信息存在内存缓存),访问请求由代理层路由传输至node节点时减少网络IO,并能提高处理效率和速度。

所以说,在使用Redis进行数据处理时不仅要掌握基本语法和操作技巧,还要理解并且熟练运用其核心机制——槽位算法。只有完全掌握了这些知识才能更好地发挥出Redis高性能、高可靠性的特点呢!

Redis如何完成数据分片

首先,我们先来了解一下什么是数据分片。简单来说,分片就是将一个庞大的数据集合切割成多个小块存储在不同的服务器上,以减轻单个服务器的负担。而Redis作为一款高性能的内存数据库,正是因为其支持数据分片技术,才能够快速处理海量数据。

那么,Redis如何完成数据分片呢?其实很简单,只需要通过一些配置和算法即可实现。首先需要将key通过hash算法计算出一个数字,然后根据这个数字对节点进行划分,并将相应的值存储到对应节点中。

当然,在实际操作时,还需要考虑到节点间数据同步和故障转移等问题。但总之,Redis在数据分片方面确实做得非常优秀了。

所以说,如果你也想要处理大量数据且保持高性能,那么不妨试试Redis吧!

如何确定Redis和数据库的边界?

在互联网的大数据时代里,对于Redis和数据库的使用与限制边界,越来越成为许多开发者的关注焦点。以前,无论是小型网站还是大型企业级应用,在存储和管理数据时都必须要使用数据库,但随着Redis内存数据库的兴起,这个规则似乎已经不再那么一成不变了。

在这个信息爆炸的时代里,如何确定Redis和数据库的边界显得尤为重要。首先,我们需要明确Redis和数据库各自的特点和优势。Redis是一个高性能、内存中的键值对存储系统,并且功能非常强大。相比之下,传统关系型数据库则更专注于数据的持久化以及事务处理能力。

那么,在实际开发中应该如何区分它们的使用场景呢?我们可以从以下几个方面入手:

一、数据类型

对于非结构化、不易归档的数据类型(如日志、session等),使用Redis会比传统数据库更加方便快捷;而对于需要长期保存且需要进行复杂查询或事务处理的数据(如账户信息),则应当使用传统关系型数据库。

二、读写频率

如果你需要进行海量秒级别访问操作,则应当考虑使用Redis来作为主要缓存服务;而如果读写频率相对较低或者同时需要进行复杂查询或事务处理,则建议采用传统关系型数据库。

三、可扩展性

当你需要进行大规模水平扩展(如负载均衡等)时,可以考虑采用分布式Redis来提高服务性能;而如果要采用水平扩展方式构建高可用性系统,则可以选择传统关系型数据库来实现。

综上所述,Redis与传统关系型数据库各有其优势,并且在实际项目开发中往往需要根据具体需求灵活选择不同技术方案。无论你是初学者还是资深开发者,在确定Redis和数据库边界时一定要注意上述因素并根据实际需求做出明智选择。

Redis的RDB文件的原理

首先我们要明确,为什么要使用Redis缓存?因为Redis缓存可以极大地提高系统性能,减少数据库压力。但是我们也不能一味地追求速度,而忽略了数据的准确性和实时性。所以,在更新Redis缓存时需要考虑以下几个方面。

第一、数据变动频率。如果某些数据变化非常频繁,那么我们就需要更加注重实时性,及时更新Redis缓存。比如说用户的登录状态、购物车信息等等。

第二、数据读取频率。如果某些数据被频繁读取,但不怎么会改变,那么我们就可以设置一个较长时间的过期时间进行缓存。比如说商品信息、分类信息等。

第三、系统负载情况。如果系统负载很高,为了避免因频繁操作导致系统崩溃或者性能下降,我们就需要限制访问次数或者设置合理的过期时间进行控制。

最后需要注意的是,在更新Redis缓存时要考虑到可能存在的并发问题。比如说两个线程同时对同一个值进行修改导致结果异常等。所以在使用Redis缓存时还需要考虑到并发控制问题。

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如下是我自己写的技术类书籍“Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派上下册”。

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▊《Spring Cloud Alibaba 微服务架构实战派(上下册)》

胡弦?著

  • 技术新。采用目前的新版本(2.2. 5.RELEASE)来编写,相关技术也采用的是目前新的稳定版本

  • 精心设计的主线:零基础入门,循序渐进,直至项目实战

  • 本书是“一站到底”的解决方案:读者只需从这里上车,中途无需转乘,读者需要什么,本书就提供什么,直达终点

  • 绘制了大量的图,便于理解原理、架构、流程

  • 实战性强。能让读者“动起来”,在实践中体会功能

本书覆盖了微服务架构的主要技术点,包括分布式服务治理、分布式配置管理、分布式流量防护、分布式事务处理、分布式消息处理、分布式网关、分布式链路追踪、分布式Job、分库分表、读写分离、分布式缓存、服务注册/订阅路由、全链路蓝绿发布和灰度发布。这些技术点采用“是什么→怎么用→什么原理(源码解析)”的主线来讲解。

?2023已经过去啦,作为技术小伙伴一定要做好2024年的规划,只有这样才能够避免内卷和潜规则。

2024年即将是一个重新开始的一年,但是你要说互联网不倦,那是不可能的,就连某大厂都开始走下坡路啦,里面卷的是不要不要的,更何况是其它互联网公司呢?

2024年1月,我的新书RocketMQ消息中间件实战派上下册上线啦!,这本是既我的Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派上下册巨无霸书籍上架两年之后的,又一本绝对的巨无霸技术类型的书籍。

作为技术人,要想不被别人卷,你得先自己卷自己,也就是你要将自己的Level提高,这样你就会从当前这个比较卷的层次跳出来,你上去之后,人家就卷不到你啦。

当然我不是说升职之后,就不卷啦,而是卷的对象也不一样了,这样你的体验会好一点。假如你一直停留在一线开发层次,那么你卷的对象总是那些工作5年左右的年轻人,那么作为一个大龄程序员,你有这么多的精力去和他们内卷吗?

可能你的能力很强,经验也很丰富,但是耐不过岁月不饶人,你就那么多精力啦,一方面被家庭内耗了一大半,再被同龄人打压了一部分,那么就剩下那么一点耐力和精力啦,怎么能卷的过那些无牵无挂的年轻人了。

总之,我还是那句话,一定要提升自己的Level,并努力的提高自己内卷对象的水平,而不是扎堆去内卷,那样技术人会很惨的。

本书花费了我大概一年半左右的时间,全书总共八百多页,总共有14章。

?第1章 初识RocketMQ

第2章 实现通信渠道

第3章 消息路由的无状态存储和管理

第4章 生产消息和消费消息

第5章 存储消息

第6章 治理消息

第7章 实现分布式事务

第8章 实现消息的可靠性

第9章 保证消息的稳定性

第10章 消息的高并发

第11章 消息的高可用

第12章 消息的高性能

第13章 RocketMQ在分布式架构中的应用

第14章 分析RocketMQ5.x的新特性

本书总共包括如下十大特色,供技术小伙吧去参考。

【特色一】由浅到深

本书将RocketMQ的技术原理和最佳实践体系化,按照由浅到深的顺序呈现给读者,使读者可以按照章节顺序按部就班地学习。当学习完全书内容之后,读者不仅能熟悉RocketMQ的核心原理,还能充分理解RocketMQ的“根”。

【特色二】技术新

本书不仅包括RocketMQ4.x4.9.2版本)的核心原理分析和最佳实践,还包括RocketMQ5.x5.1. 0版本)的新特性分析和最佳实践。

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【特色三】精心设计的主线:零基础入门,循序渐进,直至彻底掌握RocketMQ

本书精心研究了程序类、架构类知识的认知规律,全书共分为6篇:基础;进阶;高级;高并发、高可用和高性能;应用;新特性,是一条相对科学的主线,让读者快速从“菜鸟”向“RocketMQ分布式架构实战高手”迈进。

【特色四】绘制了大量的图,便于读者理解RocketMQ的原理、架构、流程

一图胜于文,书中在涉及原理、架构、流程的地方配有插图,以便读者更加直观地理解。

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【特色五】从架构师和技术专家的视角分析RocketMQ

本书创造性地分析了RocketMQ具备高并发、高可用和高性能的功能及原理,并从架构的视角展开分析,这些也是程序员进阶为技术专家或架构师必备的技能。

以下为从架构师和技术专家的视角分析RocketMQ典型案例,读者阅读完本书之后,也能够达到这样的水准。

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【特色六】不仅有原理分析,还有大量的实战案例

本书介绍了大量的实战案例,能让读者“动起来”,在实践中体会功能,而不只是一种概念上的理解。

?在讲解每一个知识模块时,我在思考:在这个知识模块中,哪些是读者必须实现的“标准动作”(实例);哪些“标准动作”是可以先完成的,以求读者能快速有一个感知;哪些“标准动作”具有一定难度, 需要放到后面完成。读者在实践完书中的案例之后,就能更容易理解那些抽象的概念和原理了。

本书的目标之一是,让读者在动手中学习,而不是“看书时好像全明白了,一动手却发现什么都不会”。通过体系化的理论和实战案例去培养读者的主动学习能力,这样本书的价值就会被最大化。?

本书相信“知行合一”的理念,而不是“只知,而不行”,避免开发人员出现眼高手低的现象。尤其是在技术面试过程中,面试官更加看重的是既懂原理,又能够主动是实践技术的技术人。

【特色七】深入剖析原理

本书以系统思维的方式,从业务功能视角剖析?RocketMQ?底层的技术原理,使读者具备快速阅读?RocketMQ?框架源码的能力。读者只有具备了这种能力,才能举一反三,实现更复杂的功能,应对更复杂的应用场景。

【特色八】从运维的视角分析?RocketMQ?的最佳实践

本书除了分析大量的原理和实战案例,还从运维的视角分析?RocketMQ?的最佳实践(消息的可追踪性和稳定性),让开发人员也能从中受益。

【特色九】参与开源

本书向读者展示了如何修改?RocketMQ?源码,并快速验证案例分析。这样,读者可以从中学到参与开源的技能,并为后续自己能够参与开源做准备。

【特色十】双色印刷,读者体验会更好

为了提高读者阅读本书的体验,在有上下两册的前提下(巨无霸,超过800页),出版社不吝啬印刷成本,依然采用双色印刷。

【推荐】本书的最佳学习路径

为了提高读者学习RocketMQ的效率,我这边结合我自身从RocketMQ小白到RocketMQ专家的经历,为读者汇总了一条最佳学习路径。

文章来源:https://blog.csdn.net/huxian1234/article/details/135451229
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