标签:阻塞 底层实现 分布式 关于 服务 java面试 功能 如何 字段
Redis 是一个使用 C 语言开发的高速缓存数据库。
Redis 使用场景:
因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈,Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 cpu 又不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。
关于 Redis 的性能,官方网站也有,普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
而且单线程并不代表就慢 nginx 和 nodejs 也都是高性能单线程的代表。
缓存穿透:指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。
解决方案:最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们就把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
Redis 支持的数据类型:string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集合)、zset(有序集合)。
支持的 Java 客户端有 Redisson、jedis、lettuce 等。
Redis 的持久化有两种方式,或者说有两种策略:
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”,其他程序也要占“坑”的时候,占用成功了就可以继续执行,失败了就只能放弃或稍后重试。
占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令,只允许被一个程序占有,使用完调用 del 释放锁。
Redis 分布式锁不能解决超时的问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
尽量使用 Redis 的散列表,把相关的信息放到散列表里面存储,而不是把每个字段单独存储,这样可以有效的减少内存使用。比如将 Web 系统的用户对象,应该放到散列表里面再整体存储到 Redis,而不是把用户的姓名、年龄、密码、邮箱等字段分别设置 key 进行存储。
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。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/sxjblogs/p/12549375.html