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redis高性能缓存数据库1、什么是 Redis?简述它的优缺点?
Redis 的全称是:Remote Dictionary.Server , 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库 , 很像2、Redis 与 memcached 相比有哪些优势?
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-Value DB 。
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 。
- 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
- redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多
- redis 可以持久化其数据 redis 可以持久化其数据
String、List、Set、Sorted Set、hashes
4、Redis 主要消耗什么物理资源?
内存 。
5、Redis 有哪几种数据淘汰策略?
- noeviction:返回错误当内存限制达到 , 并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令 。
- allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU) , 使得新添加的数据有空间存放 。
- volatile-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU) , 但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放 。
- allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放 。
- volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放 , 但仅限于在过期集合的键 。
- volatile-ttl: 回收在过期集合的键 , 并且优先回收存活时间(TTL)较短的键,使得新添加的数据有空间存放 。
因为目前 linux 版本已经相当稳定 , 而且用户量很大 , 无需开发 windows 版本 , 反而会带来兼容性等问题 。
7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?
512M
8、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 。
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9、Redis 集群方案应该怎么做?都有哪些方案?
- codis
- 目前用的最多的集群方案 , 基本和 twemproxy 一致的效果 , 但它支持在节点数量改变情况下 , 旧节点数据可恢复到新 hash 节点 。
- redis cluster3.0 自带的集群 , 特点在于他的分布式算法不是一致性 hash , 而是 hash 槽的概念 , 以及自身支持节点设置从节点 。具体看官方文档介绍 。
- 在业务代码层实现 , 起几个毫无关联的 redis 实例 , 在代码层 , 对 key 进行 hash 计算 , 然后去对应的redis 实例操作数据 。这种方式对 hash 层代码要求比较高 , 考虑部分包括 , 节点失效后的替代算法方案 , 数据震荡后的自动脚本恢复 , 实例的监控 , 等等 。
- JAVA 架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm 性能调优、Spring 源码 , MyBatis , Netty,Redis,Kafka,MySQL,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx 等多个知识点的架构资料)合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己 , 不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰!趁年轻 , 使劲拼 , 给未来的自己一个交代!
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