緩存雪崩，redis 多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)操作hash會(huì)緩存雪崩嗎

來源：整理時(shí)間：2025-01-15 07:40:51 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，redis 多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)操作hash會(huì)緩存雪崩嗎
2，nosql 和redis的區(qū)別
3，怎樣檢測(cè)CPU二級(jí)緩存好壞
4，redis常見的面試問題都有哪些
5，動(dòng)力節(jié)點(diǎn)怎么樣誰(shuí)在那里培訓(xùn)過的朋友給我介紹下
6，redis能解決什么問題

1，redis 多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)操作hash會(huì)緩存雪崩嗎

MongoDB不多說，不是一個(gè)類型的東西，Redis相對(duì)Memcached來說功能和特性上的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)很明顯了。而對(duì)于性能，Redis作者的說法是平均到單個(gè)核上的性能，在單條數(shù)據(jù)不大的情況下Redis更好。為什么這么說呢，理由就是Redis是單線程運(yùn)行的。

redis 多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)操作hash會(huì)緩存雪崩嗎

2，nosql 和redis的區(qū)別

1.在DB和Memcached之間如何保證數(shù)據(jù)的一致性。2.Memcached數(shù)據(jù)命中率低或down機(jī)，應(yīng)用直接訪問DB，形成雪崩效應(yīng)，數(shù)據(jù)庫(kù)壓力瞬間暴增，直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)慢，或者crash掉。3.跨機(jī)房cache同步問題。

mysql是數(shù)據(jù)庫(kù)啊，redis和memechached是緩存， redis也可以用作持久化，不過是屬于nosql的

nosql 和redis的區(qū)別

3，怎樣檢測(cè)CPU二級(jí)緩存好壞

其實(shí)不用特別的工具，CPU二級(jí)緩存是兩個(gè)整塊的芯片，你只要通過計(jì)算機(jī)的速度就能判斷出來：比如裝個(gè)系統(tǒng)，同樣的設(shè)置，明明以前半小時(shí)就搞定，可現(xiàn)在一個(gè)小時(shí)都完不成，cpu-Z這類的軟件只不過在調(diào)用windows的函數(shù)或bios的信息而已

二級(jí)緩存是無法操作的，沒辦法關(guān)閉，如果cpu二級(jí)緩存壞了，那cpu早就不工作了，輪不到你開機(jī)，直接抱死。出現(xiàn)這種問題，可能和cpu溫度有關(guān)，你好好觀察cpu的溫度

不是吧如果CPU二級(jí)緩存你根本就不可能用得了就算用的了那也和用不了沒有區(qū)別cpu里面的東西一般是修不起的只有極少極少的可能行壞他是雪崩效應(yīng)的

怎樣檢測(cè)CPU二級(jí)緩存好壞

4，redis常見的面試問題都有哪些

其實(shí)，不管是什么樣的面試形，問的問題都差不多，萬變不離其宗，都有規(guī)律可尋。其實(shí)對(duì)所有的面試官而言，只有一個(gè)目的：在最短的時(shí)間里了解到你最多的信息。想高效率的準(zhǔn)備面試，先從這七個(gè)大方面著手吧！一、基本情況1、請(qǐng)用最簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言描述您從前的工作經(jīng)歷和工作成果。二、專業(yè)背景您認(rèn)為此工作崗位應(yīng)當(dāng)具備哪些素質(zhì)？三、工作模式您平時(shí)習(xí)慣于單獨(dú)工作還是團(tuán)隊(duì)工作？四、價(jià)值取向您對(duì)原來的單位和上司的看法如何？五、資質(zhì)特性您如何描述自己的個(gè)性？六、薪資待遇是否方便告訴我您目前的待遇是多少？七、背景調(diào)查您是否介意我們通過您原來的單位迚行一些調(diào)查？95%的面試基本上都離不開這些問題，當(dāng)然還有可能問一些專業(yè)問題，我想如果你做過的話應(yīng)該都不是什么難事，一般面試官都不會(huì)過多的問專業(yè)方面的問題的。

面試中主要考你對(duì)redis的理解和應(yīng)用，深度點(diǎn)的靠你原理。1. key的應(yīng)用，如何更好的使用key；key的唯一性，比如：用于查詢時(shí)key可以作為多個(gè)參數(shù)的和id+name。2. value的類型：string，dict，set，zset（有序），hash。其中可以寫咱們自己的bean，bean需要實(shí)現(xiàn)Serializable。3. 一般應(yīng)用點(diǎn)；緩存擊穿；雪崩；集群；持久化；4. 最后是源碼網(wǎng)頁(yè)鏈接看這個(gè)博客了解一下

redis中的數(shù)據(jù)類型redis集群方案redis事務(wù)處理redis與db的數(shù)據(jù)一致性

5，動(dòng)力節(jié)點(diǎn)怎么樣誰(shuí)在那里培訓(xùn)過的朋友給我介紹下

動(dòng)力Java中心要是不好，我想應(yīng)該也不能在深圳在建立新的校區(qū)了吧。親自體驗(yàn)的感受比什么都真實(shí)

學(xué)校成立至今已經(jīng)十周年了，這十年來不改初心，一直銳意進(jìn)取，不斷在java教學(xué)方面取得突破，最近更是深入一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)將企業(yè)技術(shù)融入到2019年的教學(xué)大綱中。分布式服務(wù)治理框架Dubbo數(shù)據(jù)庫(kù)連接池Druid和JSON庫(kù)Fastjson云數(shù)據(jù)庫(kù)Redis分支ApsaraCache自研富容器技術(shù)Pouch和文件分發(fā)系統(tǒng)Dragonfly高并發(fā)條件下服務(wù)限流與服務(wù)降級(jí)高并發(fā)條件下緩存擊穿與緩存雪崩解決方案分布式架構(gòu)下的分布式事務(wù)解決方案分布式架構(gòu)下的全局ID生成方案億級(jí)流量下的Redis集群解決方案分布式架構(gòu)下的任務(wù)調(diào)度解決方案多線程&并發(fā)編程深入剖析JVM內(nèi)存模型&內(nèi)存可見性深度學(xué)習(xí)JVM優(yōu)化深入學(xué)習(xí)Nexus搭建Maven私服持續(xù)集成利器Jenkins分布式文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB數(shù)據(jù)訪問Spring Data JPAMVVM框架Vue.js網(wǎng)絡(luò)爬蟲HttpClient與WebMagic分布式搜索引擎ElasticSearch

當(dāng)初來動(dòng)力java培訓(xùn)中心學(xué)習(xí)是下了很大的勇氣，如果結(jié)果不理想，不僅浪費(fèi)了半年的時(shí)間，也浪費(fèi)了很多錢，所以既然來了，就要用心去學(xué)，努力去學(xué),持之以恒,堅(jiān)持不懈。不懂就問，哪怕對(duì)于那些高手來說是很弱智的問題，不要怕丟人。只有將基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)扎實(shí)了，才能很好的學(xué)習(xí)后面的內(nèi)容,java學(xué)習(xí)沒有捷徑。當(dāng)然敲代碼也一定要有方法，純粹照老師的代碼敲，很難掌握。權(quán)威可以挑戰(zhàn)，但是不可反叛。我會(huì)提出自己的看法，將之辯證。我想通過相反的意見來理解知識(shí)點(diǎn)的多層意思，舉一反三的理解一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的拓展。一定要在理解之后去敲，個(gè)人覺得這個(gè)比較有效果當(dāng)然如果真的不能理解，就多敲幾遍，敲著敲著或許就有感覺了?，F(xiàn)在我成功了，我相信我的選擇。

有興趣，有熱情，并不代表你就一定行。你需要很清楚地認(rèn)識(shí)到，你還需要有能力你需要反思和重審一下自己是否有能力，你的學(xué)習(xí)能力怎么樣，是經(jīng)常需要問人，還是可以自己專研？

6，redis能解決什么問題

redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，訪問速度非?？?，所以能夠解決的也都是些緩存類型的問題，如下：1、會(huì)話緩存（Session Cache）2、全頁(yè)緩存（FPC）3、隊(duì)列4、排行榜/計(jì)數(shù)器5、發(fā)布/訂閱

1 從零開始最初的需求非常簡(jiǎn)單，我們有一個(gè)提供熱點(diǎn)新聞列表的api：/hot-news，api的消費(fèi)者抱怨說每次請(qǐng)求都要2秒左右才能返回結(jié)果。隨后我們就著手于如何提升一下api消費(fèi)者感知的性能，很快最簡(jiǎn)單粗暴的第一個(gè)方案就出來了：為API的響應(yīng)加上基于HTTP的緩存控制 cache-control:max-age=600 ，即讓消費(fèi)者可以緩存這個(gè)響應(yīng)十分鐘。如果api消費(fèi)者如果有效的利用了響應(yīng)中的緩存控制信息，則可以有效的改善其感知的性能（10分鐘以內(nèi)）。但是還有2個(gè)弊端：第一個(gè)是在緩存生效的10分鐘內(nèi)，api消費(fèi)者可能會(huì)得到舊的數(shù)據(jù)；第二個(gè)是如果api的客戶端無視緩存直接訪問API依然是需要2秒，治標(biāo)不治本吶。2 基于本機(jī)內(nèi)存的緩存為了解決調(diào)用API依然需要2秒的問題，經(jīng)過排查，其主要原因在于使用SQL獲取熱點(diǎn)新聞的過程中消耗了將近2秒的時(shí)間，于是乎，我們又想到了一個(gè)簡(jiǎn)單粗暴的解決方案，即把SQL查詢的結(jié)果直接緩存在當(dāng)前api服務(wù)器的內(nèi)存中（設(shè)置緩存有效時(shí)間為1分鐘）。后續(xù)1分鐘內(nèi)的請(qǐng)求直接讀緩存，不再花費(fèi)2秒去執(zhí)行SQL了。假如這個(gè)api每秒接收到的請(qǐng)求時(shí)100個(gè)，那么一分鐘就是6000個(gè)，也就是只有前2秒擁擠過來的請(qǐng)求會(huì)耗時(shí)2秒，后續(xù)的58秒中的所有請(qǐng)求都可以做到即使響應(yīng)，而無需再等2秒的時(shí)間。其他API的小伙伴發(fā)現(xiàn)這是個(gè)好辦法，于是很快我們就發(fā)現(xiàn)API服務(wù)器的內(nèi)存要爆滿了。。。3 服務(wù)端的Redis在API服務(wù)器的內(nèi)存都被緩存塞滿的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)不得不另想解決方案了。最直接的想法就是我們把這些緩存都丟到一個(gè)專門的服務(wù)器上吧，把它的內(nèi)存配置的大大的。然后我們就盯上了redis。。。至于如何配置部署redis這里不解釋了，redis官方有詳細(xì)的介紹。隨后我們就用上了一臺(tái)單獨(dú)的服務(wù)器作為Redis的服務(wù)器，API服務(wù)器的內(nèi)存壓力得以解決。3.1 持久化（Persistence）單臺(tái)的Redis服務(wù)器一個(gè)月總有那么幾天心情不好，心情不好就罷工了，導(dǎo)致所有的緩存都丟失了（redis的數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在內(nèi)存的嘛）。雖然可以把Redis服務(wù)器重新上線，但是由于內(nèi)存的數(shù)據(jù)丟失，造成了緩存雪崩，API服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力還是一下子就上來了。所以這個(gè)時(shí)候Redis的持久化功能就派上用場(chǎng)了，可以緩解一下緩存雪崩帶來的影響。redis的持久化指的是redis會(huì)把內(nèi)存的中的數(shù)據(jù)寫入到硬盤中，在redis重新啟動(dòng)的時(shí)候加載這些數(shù)據(jù)，從而最大限度的降低緩存丟失帶來的影響。3.2 哨兵（Sentinel）和復(fù)制（Replication）Redis服務(wù)器毫無征兆的罷工是個(gè)麻煩事。那么怎辦辦？答曰：備份一臺(tái)，你掛了它上。那么如何得知某一臺(tái)redis服務(wù)器掛了，如何切換，如何保證備份的機(jī)器是原始服務(wù)器的完整備份呢？這時(shí)候就需要Sentinel和Replication出場(chǎng)了。Sentinel可以管理多個(gè)Redis服務(wù)器，它提供了監(jiān)控，提醒以及自動(dòng)的故障轉(zhuǎn)移的功能；Replication則是負(fù)責(zé)讓一個(gè)Redis服務(wù)器可以配備多個(gè)備份的服務(wù)器。Redis也是利用這兩個(gè)功能來保證Redis的高可用的。此外，Sentinel功能則是對(duì)Redis的發(fā)布和訂閱功能的一個(gè)利用。3.3 集群（Cluster）單臺(tái)服務(wù)器資源的總是有上限的，CPU資源和IO資源我們可以通過主從復(fù)制，進(jìn)行讀寫分離，把一部分CPU和IO的壓力轉(zhuǎn)移到從服務(wù)器上。但是內(nèi)存資源怎么辦，主從模式做到的只是相同數(shù)據(jù)的備份，并不能橫向擴(kuò)充內(nèi)存；單臺(tái)機(jī)器的內(nèi)存也只能進(jìn)行加大處理，但是總有上限的。所以我們就需要一種解決方案，可以讓我們橫向擴(kuò)展。最終的目的既是把每臺(tái)服務(wù)器只負(fù)責(zé)其中的一部分，讓這些所有的服務(wù)器構(gòu)成一個(gè)整體，對(duì)外界的消費(fèi)者而言，這一組分布式的服務(wù)器就像是一個(gè)集中式的服務(wù)器一樣（之前在解讀REST的博客中解釋過分布式于基于網(wǎng)絡(luò)的差異：基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的架構(gòu)）。在Redis官方的分布式方案出來之前，有twemproxy和codis兩種方案，這兩個(gè)方案總體上來說都是依賴proxy來進(jìn)行分布式的，也就是說redis本身并不關(guān)心分布式的事情，而是交由twemproxy和codis來負(fù)責(zé)。而redis官方給出的cluster方案則是把分布式的這部分事情做到了每一個(gè)redis服務(wù)器中，使其不再需要其他的組件就可以獨(dú)立的完成分布式的要求。我們這里不關(guān)心這些方案的優(yōu)略，我們關(guān)注一下這里的分布式到底是要處理那些事情?也就是twemproxy和codis獨(dú)立處理的處理分布式的這部分邏輯和cluster集成到redis服務(wù)的這部分邏輯到底在解決什么問題？如我們前面所說的，一個(gè)分布式的服務(wù)在外界看來就像是一個(gè)集中式的服務(wù)一樣。那么要做到這一點(diǎn)就面臨著有一個(gè)問題需要解決：既是增加或減少分布式服務(wù)中的服務(wù)器的數(shù)量，對(duì)消費(fèi)這個(gè)服務(wù)的客戶端而言應(yīng)該是無感的；那么也就意味著客戶端不能穿透分布式服務(wù)，把自己綁死到某一個(gè)臺(tái)的服務(wù)器上去，因?yàn)橐坏┤绱耍憔驮僖矡o法新增服務(wù)器，也無法進(jìn)行故障替換。解決這個(gè)問題有兩個(gè)路子：第一個(gè)路子最直接，那就是我加一個(gè)中間層來隔離這種具體的依賴，即twemproxy采用的方式，讓所有的客戶端只能通過它來消費(fèi)redsi服務(wù)，通過它來隔離這種依賴（但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)twermproxy會(huì)成為一個(gè)單點(diǎn)），這種情況下每臺(tái)redis服務(wù)器都是獨(dú)立的，它們之間彼此不知對(duì)方的存在；第二個(gè)路子是讓redis服務(wù)器知道彼此的存在，通過重定向的機(jī)制來引導(dǎo)客戶端來完成自己所需要的操作，比如客戶端鏈接到了某一個(gè)redis服務(wù)器，說我要執(zhí)行這個(gè)操作，redis服務(wù)器發(fā)現(xiàn)自己無法完成這個(gè)操作，那么就把能完成這個(gè)操作的服務(wù)器的信息給到客戶端，讓客戶端去請(qǐng)求另外的一個(gè)服務(wù)器，這時(shí)候你就會(huì)發(fā)現(xiàn)每一個(gè)redis服務(wù)器都需要保持一份完整的分布式服務(wù)器信息的一份資料，不然它怎么知道讓客戶端去找其他的哪個(gè)服務(wù)器來執(zhí)行客戶端想要的操作呢。上面這一大段解釋了這么多，不知有沒有發(fā)現(xiàn)不管是第一個(gè)路子還是第二個(gè)路子，都有一個(gè)共同的東西存在，那就是分布式服務(wù)中所有服務(wù)器以及其能提供的服務(wù)的信息。這些信息無論如何也是要存在的，區(qū)別在于第一個(gè)路子是把這部分信息單獨(dú)來管理，用這些信息來協(xié)調(diào)后端的多個(gè)獨(dú)立的redis服務(wù)器；第二個(gè)路子則是讓每一個(gè)redis服務(wù)器都持有這份信息，彼此知道對(duì)方的存在，來達(dá)成和第一個(gè)路子一樣的目的，優(yōu)點(diǎn)是不再需要一個(gè)額外的組件來處理這部分事情。Redis Cluster的具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)則是采用了Hash槽的概念，即預(yù)先分配出來16384個(gè)槽：在客戶端通過對(duì)Key進(jìn)行CRC16（key）% 16384運(yùn)算得到對(duì)應(yīng)的槽是哪一個(gè)；在redis服務(wù)端則是每個(gè)服務(wù)器負(fù)責(zé)一部分槽，當(dāng)有新的服務(wù)器加入或者移除的時(shí)候，再來遷移這些槽以及其對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，同時(shí)每個(gè)服務(wù)器都持有完整的槽和其對(duì)應(yīng)的服務(wù)器的信息，這就使得服務(wù)器端可以進(jìn)行對(duì)客戶端的請(qǐng)求進(jìn)行重定向處理。4 客戶端的Redis上面的第三小節(jié)主要介紹的是Redis服務(wù)端的演進(jìn)步驟，解釋了Redis如何從一個(gè)單機(jī)的服務(wù)，進(jìn)化為一個(gè)高可用的、去中心化的、分布式的存儲(chǔ)系統(tǒng)。這一小節(jié)則是關(guān)注下客戶端可以消費(fèi)的redis服務(wù)。4.1 數(shù)據(jù)類型redis支持豐富的數(shù)據(jù)類型，從最基礎(chǔ)的string到復(fù)雜的常用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都有支持：string：最基本的數(shù)據(jù)類型，二進(jìn)制安全的字符串，最大512M。list：按照添加順序保持順序的字符串列表。set：無序的字符串集合，不存在重復(fù)的元素。sorted set：已排序的字符串集合。hash：key-value對(duì)的一種集合。bitmap：更細(xì)化的一種操作，以bit為單位。hyperloglog：基于概率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這些眾多的數(shù)據(jù)類型，主要是為了支持各種場(chǎng)景的需要，當(dāng)然每種類型都有不同的時(shí)間復(fù)雜度。其實(shí)這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相當(dāng)于之前我在《解讀REST》這個(gè)系列博客基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的架構(gòu)風(fēng)格中介紹到的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問（Remote Data Access = RDA）的具體實(shí)現(xiàn)，即通過在服務(wù)器上執(zhí)行一組標(biāo)準(zhǔn)的操作命令，在服務(wù)端之間得到想要的縮小后的結(jié)果集，從而簡(jiǎn)化客戶端的使用，也可以提高網(wǎng)絡(luò)性能。比如如果沒有l(wèi)ist這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，你就只能把list存成一個(gè)string，客戶端拿到完整的list，操作后再完整的提交給redis，會(huì)產(chǎn)生很大的浪費(fèi)。