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1，redis 多個請求同時操作hash會緩存雪崩嗎
2，nosql 和redis的區(qū)別
3，怎樣檢測CPU二級緩存好壞
4，redis常見的面試問題都有哪些
5，動力節(jié)點怎么樣誰在那里培訓過的朋友給我介紹下
6，redis能解決什么問題

1，redis 多個請求同時操作hash會緩存雪崩嗎

MongoDB不多說，不是一個類型的東西，Redis相對Memcached來說功能和特性上的優(yōu)勢已經(jīng)很明顯了。而對于性能，Redis作者的說法是平均到單個核上的性能，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是單線程運行的。

redis 多個請求同時操作hash會緩存雪崩嗎

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，應用直接訪問DB，形成雪崩效應，數(shù)據(jù)庫壓力瞬間暴增，直接導致數(shù)據(jù)庫響應慢，或者crash掉。3.跨機房cache同步問題。

mysql是數(shù)據(jù)庫啊，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CPU二級緩存好壞

其實不用特別的工具，CPU二級緩存是兩個整塊的芯片，你只要通過計算機的速度就能判斷出來：比如裝個系統(tǒng)，同樣的設(shè)置，明明以前半小時就搞定，可現(xiàn)在一個小時都完不成，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

二級緩存是無法操作的，沒辦法關(guān)閉，如果cpu二級緩存壞了，那cpu早就不工作了，輪不到你開機，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的

怎樣檢測CPU二級緩存好壞

4，redis常見的面試問題都有哪些

其實，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。其實對所有的面試官而言，只有一個目的：在最短的時間里了解到你最多的信息。想高效率的準備面試，先從這七個大方面著手吧！一、基本情況1、請用最簡潔的語言描述您從前的工作經(jīng)歷和工作成果。二、專業(yè)背景您認為此工作崗位應當具備哪些素質(zhì)？三、工作模式您平時習慣于單獨工作還是團隊工作？四、價值取向您對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，當然還有可能問一些專業(yè)問題，我想如果你做過的話應該都不是什么難事，一般面試官都不會過多的問專業(yè)方面的問題的。

面試中主要考你對redis的理解和應用，深度點的靠你原理。1. key的應用，如何更好的使用key；key的唯一性，比如：用于查詢時key可以作為多個參數(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需要實現(xiàn)Serializable。3. 一般應用點；緩存擊穿；雪崩；集群；持久化；4. 最后是源碼網(wǎng)頁鏈接看這個博客了解一下

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

5，動力節(jié)點怎么樣誰在那里培訓過的朋友給我介紹下

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

學校成立至今已經(jīng)十周年了，這十年來不改初心，一直銳意進取，不斷在java教學方面取得突破，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年的教學大綱中。分布式服務治理框架Dubbo數(shù)據(jù)庫連接池Druid和JSON庫Fastjson云數(shù)據(jù)庫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)條件下服務限流與服務降級高并發(fā)條件下緩存擊穿與緩存雪崩解決方案分布式架構(gòu)下的分布式事務解決方案分布式架構(gòu)下的全局ID生成方案億級流量下的Redis集群解決方案分布式架構(gòu)下的任務調(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)存可見性深度學習JVM優(yōu)化深入學習Nexus搭建Maven私服持續(xù)集成利器Jenkins分布式文件存儲數(shù)據(jù)庫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

當初來動力java培訓中心學習是下了很大的勇氣，如果結(jié)果不理想，不僅浪費了半年的時間，也浪費了很多錢，所以既然來了，就要用心去學，努力去學,持之以恒,堅持不懈。不懂就問，哪怕對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)知識學扎實了，才能很好的學習后面的內(nèi)容,java學習沒有捷徑。當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點的多層意思，舉一反三的理解一個知識點的拓展。一定要在理解之后去敲，個人覺得這個比較有效果當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。你需要很清楚地認識到，你還需要有能力你需要反思和重審一下自己是否有能力，你的學習能力怎么樣，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，訪問速度非常快，所以能夠解決的也都是些緩存類型的問題，如下：1、會話緩存（Session Cache）2、全頁緩存（FPC）3、隊列4、排行榜/計數(shù)器5、發(fā)布/訂閱

1 從零開始最初的需求非常簡單，我們有一個提供熱點新聞列表的api：/hot-news，api的消費者抱怨說每次請求都要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消費者感知的性能，很快最簡單粗暴的第一個方案就出來了：為API的響應加上基于HTTP的緩存控制 cache-control:max-age=600 ，即讓消費者可以緩存這個響應十分鐘。如果api消費者如果有效的利用了響應中的緩存控制信息，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個弊端：第一個是在緩存生效的10分鐘內(nèi)，api消費者可能會得到舊的數(shù)據(jù)；第二個是如果api的客戶端無視緩存直接訪問API依然是需要2秒，治標不治本吶。2 基于本機內(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獲取熱點新聞的過程中消耗了將近2秒的時間，于是乎，我們又想到了一個簡單粗暴的解決方案，即把SQL查詢的結(jié)果直接緩存在當前api服務器的內(nèi)存中（設(shè)置緩存有效時間為1分鐘）。后續(xù)1分鐘內(nèi)的請求直接讀緩存，不再花費2秒去執(zhí)行SQL了。假如這個api每秒接收到的請求時100個，那么一分鐘就是6000個，也就是只有前2秒擁擠過來的請求會耗時2秒，后續(xù)的58秒中的所有請求都可以做到即使響應，而無需再等2秒的時間。其他API的小伙伴發(fā)現(xiàn)這是個好辦法，于是很快我們就發(fā)現(xiàn)API服務器的內(nèi)存要爆滿了。。。3 服務端的Redis在API服務器的內(nèi)存都被緩存塞滿的時候，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專門的服務器上吧，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官方有詳細的介紹。隨后我們就用上了一臺單獨的服務器作為Redis的服務器，API服務器的內(nèi)存壓力得以解決。3.1 持久化（Persistence）單臺的Redis服務器一個月總有那么幾天心情不好，心情不好就罷工了，導致所有的緩存都丟失了（redis的數(shù)據(jù)是存儲在內(nèi)存的嘛）。雖然可以把Redis服務器重新上線，但是由于內(nèi)存的數(shù)據(jù)丟失，造成了緩存雪崩，API服務器和數(shù)據(jù)庫的壓力還是一下子就上來了。所以這個時候Redis的持久化功能就派上用場了，可以緩解一下緩存雪崩帶來的影響。redis的持久化指的是redis會把內(nèi)存的中的數(shù)據(jù)寫入到硬盤中，在redis重新啟動的時候加載這些數(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）和復制（Replication）Redis服務器毫無征兆的罷工是個麻煩事。那么怎辦辦？答曰：備份一臺，你掛了它上。那么如何得知某一臺redis服務器掛了，如何切換，如何保證備份的機器是原始服務器的完整備份呢？這時候就需要Sentinel和Replication出場了。Sentinel可以管理多個Redis服務器，它提供了監(jiān)控，提醒以及自動的故障轉(zhuǎn)移的功能；Replication則是負責讓一個Redis服務器可以配備多個備份的服務器。Redis也是利用這兩個功能來保證Redis的高可用的。此外，Sentinel功能則是對Redis的發(fā)布和訂閱功能的一個利用。3.3 集群（Cluster）單臺服務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制，進行讀寫分離，把一部分CPU和IO的壓力轉(zhuǎn)移到從服務器上。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，并不能橫向擴充內(nèi)存；單臺機器的內(nèi)存也只能進行加大處理，但是總有上限的。所以我們就需要一種解決方案，可以讓我們橫向擴展。最終的目的既是把每臺服務器只負責其中的一部分，讓這些所有的服務器構(gòu)成一個整體，對外界的消費者而言，這一組分布式的服務器就像是一個集中式的服務器一樣（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，這兩個方案總體上來說都是依賴proxy來進行分布式的，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來負責。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redis服務器中，使其不再需要其他的組件就可以獨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獨立處理的處理分布式的這部分邏輯和cluster集成到redis服務的這部分邏輯到底在解決什么問題？如我們前面所說的，一個分布式的服務在外界看來就像是一個集中式的服務一樣。那么要做到這一點就面臨著有一個問題需要解決：既是增加或減少分布式服務中的服務器的數(shù)量，對消費這個服務的客戶端而言應該是無感的；那么也就意味著客戶端不能穿透分布式服務，把自己綁死到某一個臺的服務器上去，因為一旦如此，你就再也無法新增服務器，也無法進行故障替換。解決這個問題有兩個路子：第一個路子最直接，那就是我加一個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redsi服務，通過它來隔離這種依賴（但是你會發(fā)現(xiàn)twermproxy會成為一個單點），這種情況下每臺redis服務器都是獨立的，它們之間彼此不知對方的存在；第二個路子是讓redis服務器知道彼此的存在，通過重定向的機制來引導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redis服務器，說我要執(zhí)行這個操作，redis服務器發(fā)現(xiàn)自己無法完成這個操作，那么就把能完成這個操作的服務器的信息給到客戶端，讓客戶端去請求另外的一個服務器，這時候你就會發(fā)現(xiàn)每一個redis服務器都需要保持一份完整的分布式服務器信息的一份資料，不然它怎么知道讓客戶端去找其他的哪個服務器來執(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)不管是第一個路子還是第二個路子，都有一個共同的東西存在，那就是分布式服務中所有服務器以及其能提供的服務的信息。這些信息無論如何也是要存在的，區(qū)別在于第一個路子是把這部分信息單獨來管理，用這些信息來協(xié)調(diào)后端的多個獨立的redis服務器；第二個路子則是讓每一個redis服務器都持有這份信息，彼此知道對方的存在，來達成和第一個路子一樣的目的，優(yōu)點是不再需要一個額外的組件來處理這部分事情。Redis Cluster的具體實現(xiàn)細節(jié)則是采用了Hash槽的概念，即預先分配出來16384個槽：在客戶端通過對Key進行CRC16（key）% 16384運算得到對應的槽是哪一個；在redis服務端則是每個服務器負責一部分槽，當有新的服務器加入或者移除的時候，再來遷移這些槽以及其對應的數(shù)據(jù)，同時每個服務器都持有完整的槽和其對應的服務器的信息，這就使得服務器端可以進行對客戶端的請求進行重定向處理。4 客戶端的Redis上面的第三小節(jié)主要介紹的是Redis服務端的演進步驟，解釋了Redis如何從一個單機的服務，進化為一個高可用的、去中心化的、分布式的存儲系統(tǒng)。這一小節(jié)則是關(guān)注下客戶端可以消費的redis服務。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，不存在重復的元素。sorted set：已排序的字符串集合。hash：key-value對的一種集合。bitmap：更細化的一種操作，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景的需要，當然每種類型都有不同的時間復雜度。其實這些復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相當于之前我在《解讀REST》這個系列博客基于網(wǎng)絡(luò)應用的架構(gòu)風格中介紹到的遠程數(shù)據(jù)訪問（Remote Data Access = RDA）的具體實現(xiàn)，即通過在服務器上執(zhí)行一組標準的操作命令，在服務端之間得到想要的縮小后的結(jié)果集，從而簡化客戶端的使用，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string，客戶端拿到完整的list，操作后再完整的提交給redis，會產(chǎn)生很大的浪費。