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如何访问Redis中的海量数据?Java面试题及解析
阅读量:319 次
发布时间:2019-03-03

本文共 1484 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

前言

说起来开始进行面试是年前倒数第二周,上午9点,我还在去公司的公交上,突然收到蚂蚁的面试电话,其实算不上真正的面试。面试官只是和我聊了下他们在做的事情(主要是做双十一这里大促的稳定性保障,偏中间件吧),说的很详细,然后和我沟通了下是否有兴趣,我表示有兴趣,后面就收到正式面试的通知,最后没选择去蚂蚁表示抱歉。

当时我自己也准备出去看看机会,顺便看看自己的实力。当时我其实挺纠结的,一方面现在部门也正需要我,还是可以有一番作为的,另一方面觉得近一年来进步缓慢,没有以前飞速进步的成就感了,而且业务和技术偏于稳定,加上自己也属于那种比较懒散的人,骨子里还是希望能够突破现状,持续在技术上有所精进。

Redis常用的数据类型

Redis的五种常用的数据类型分别是:String、Hash、List、Set和Sorted set

Redis的使用场景

1.Counting(计数)

2.展示最近、最热、点击率最高、活跃度最高等等条件的top list
3.用户最近访问记录也是redis list的很好应用场景
4.通过list的lpop及lpush接口进行队列的写入和消费
5.Redis 的Lua的功能扩展实际给Redis带来了更多的应用场景,你可以编写若干command组合作为一个小型的非阻塞事务或者更新逻辑
6.Redis提供的主从数据同步功能,其实是对cache的一个强有力功能扩展

小结

如此多的应用无非离不开Redis的所有特性

揭开Redis的神秘面纱

Redis是一个开源(KEY-VALUE键值对),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。采用单进程单线程模型,并发能力强大,是当前互联网架构中主流的分布式缓存工具。

Redis高性能缓存架构设计

1.架构设计

由于redis是单点,项目中需要使用,必须自己实现分布式。基本架构图如下所示:

2.分布式实现

通过key做一致性哈希,实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现:

hash值计算:通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式,默认是采用MurmurHash,高效的hash计算。

一致性的实现:通过java的TreeMap来模拟环状结构,实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改,使其支持了跟据BufferKey进行分区,跟据不同的redis结点信息,可以初始化不同的ShardInfo,同时也修改了JedisPool的底层实现,使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法,跟据不同ShardInfos,创建不同的jedis连接客户端,达到分区的效果,供应用层调用

4.模块的说明

脏数据处理模块,处理失败执行的缓存操作。

屏蔽监控模块,对于jedis操作的异常监控,当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。

整个分布式模块通过hornetq,来切除异常redis结点。对于新结点的增加,也可以通过reload方法实现增加。(此模块对于新增结点也可以很方便实现)

最后

总而言之,面试官问来问去,问的那些Redis知识点也就这么多吧,复习的不够到位,知识点掌握不够熟练,所以面试才会卡壳。将这些Redis面试知识解析以及我整理的一些学习笔记分享出来给大家参考学习

有需要这些学习笔记资料的朋友注意啦:

还有更多学习笔记面试资料也分享如下(都可免费领取):

都是“Redis惹的祸”,害我差点挂在美团三面,真是“虚惊一场”

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[外链图片转存中…(img-IUGUnEj5-1618321528077)]

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