Redis面试三道题目
针对Redis的面试题,我将从简单到困难给出三道题目,并附上参考答案的概要。
1. 简单题:请简述Redis是什么,以及它的主要优点。
参考答案:
- Redis简介:Redis是一个开源的、使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。Redis因其高性能、丰富的数据类型和便捷的操作而广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等多种业务场景。
- 主要优点:
- 高性能:Redis将数据存储在内存中,读写速度非常快,每秒可以处理超过10万次读写操作。
- 丰富的数据类型:Redis支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、有序集合、哈希等,可以满足不同的业务需求。
- 持久化:Redis支持RDB和AOF两种持久化方式,可以在系统故障时恢复数据,保证数据的安全性。
- 高可用性和可扩展性:Redis支持主从复制、哨兵模式和集群模式,可以实现数据的高可用性和可扩展性。
2. 中等题:请解释Redis中的单线程模型是如何实现高并发的,并说明Redis 6.0引入的多线程主要是用于哪些方面?
参考答案:
- 单线程模型实现高并发:
- 纯内存操作:Redis的所有数据都存储在内存中,内存的访问速度远高于磁盘,这是Redis实现高并发的基础。
- 单线程模型:Redis使用单线程模型来处理客户端的请求,避免了多线程频繁切换和过度竞争带来的性能开销。虽然Redis是单线程的,但Redis通过I/O多路复用技术可以同时处理多个客户端连接,并在单个线程中高效地执行命令。
- 高效的数据结构和算法:Redis提供了多种高效的数据结构和算法,如哈希表、跳跃表等,使得Redis在处理这些数据结构的操作时非常高效。
- Redis 6.0引入的多线程:
- Redis 6.0开始引入了多线程的支持,但这仅限于网络I/O层面。具体来说,Redis使用多线程来处理网络请求的读取和解析,而数据的实际处理(如命令执行、内存操作等)仍然是在主线程中完成的。这种设计旨在提高Redis的网络处理能力,从而进一步提升Redis在高并发场景下的性能。
3. 困难题:请详细描述Redis的持久化机制RDB和AOF,并比较它们的优缺点,以及在实际应用中如何选择?
参考答案:
- RDB(Redis Database):
- 原理:RDB是Redis默认的持久化方式,它会在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。这个过程是通过执行BGSAVE命令完成的,BGSAVE会创建一个子进程来执行快照操作,从而避免对主线程的影响。
- 优点:性能较高,恢复速度快,因为RDB文件是二进制格式,且存储的是Redis在某个时间点的数据快照,所以恢复时只需要将文件加载到内存中即可。
- 缺点:有可能在设定的时间间隔内丢失数据,因为RDB是在指定的时间间隔内生成快照的,如果在这个时间间隔内Redis宕机,那么最近一次快照之后的数据将会丢失。
- AOF(Append Only File):
- 原理:AOF以追加的形式将Redis执行的写操作命令记录到文件中,当Redis启动时,会通过重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。AOF文件记录了所有的写操作命令,因此可以保证数据的完整性。
- 优点:数据安全性更高,几乎不会有数据丢失,因为AOF记录了所有的写操作命令,即使Redis宕机,也可以通过重新执行这些命令来恢复数据。
- 缺点:占用磁盘空间较多,恢复速度相对较慢,因为AOF文件记录了所有的写操作命令,所以文件大小会随着操作的增加而增加,恢复时也需要执行这些命令,所以恢复速度相对较慢。
- 选择建议:
- 如果对数据安全性要求较高,或者能够接受较长时间的恢复时间,可以选择AOF持久化方式。
- 如果对数据安全性要求较低,但需要较高的性能和较快的恢复速度,可以选择RDB持久化方式。
- 也可以考虑组合使用RDB和AOF两种持久化方式,以平衡数据安全性与性能。例如,在正常情况下使用RDB进行快速恢复,在发生故障时使用AOF进行数据恢复。
相关文章:
Redis面试三道题目
针对Redis的面试题,我将从简单到困难给出三道题目,并附上参考答案的概要。 1. 简单题:请简述Redis是什么,以及它的主要优点。 参考答案: Redis简介:Redis是一个开源的、使用ANSI C语言编写、支持网络、可…...
redis的使用场景-分布式锁
使用redis的setnx命令放入数据并用此数据当锁完成业务(但是如果用户操作途中出现异常导致超出指定时间会出现问题) Service public class StockService {Autowiredprivate StockDao stockDao; //mapper注入Autowiredprivate StringRedisTemplate redisT…...
知识库系统全解析:2024年最佳9款
本文将分享9款优质团队知识库管理工具:PingCode、Worktile、石墨文档、语雀、Wolai 我来、有道云笔记、飞书文档、Confluence、Notion。 在追求高效团队运作的今天,掌握和整合知识成为了企业不可或缺的需求。但面对市场上琳琅满目的知识库管理工具&#…...
猫头虎分享:Numpy知识点一文带你详细学习np.random.randn()
🐯 猫头虎分享:Numpy知识点一文带你详细学习np.random.randn() 摘要 Numpy 是数据科学和机器学习领域中不可或缺的工具。在本篇文章中,我们将深入探讨 np.random.randn(),一个用于生成标准正态分布的强大函数。通过详细的代码示…...
QT 关于QTableWidget的常规使用
目录 一、初始化 二、封装功能用法 三、结语 一、初始化 1、设置表头 直接在ui设计界面修改或者使用QT封装的函数修改,代码如下: QStringList recList {"第一列", "第二列", "第三列"}; ui->tableWidget->setH…...
PyCharm 常用 的插件
Material Theme UI Lite:提供多种不同的页面风格,为PyCharm界面增添个性化元素。Chinese (Simplified) Language Pack:为中文用户提供简体中文的界面、菜单、提示信息,提升使用体验。Tabnine:基于人…...
理解 HTTP 请求中 Query 和 Body 的异同
本文将深入探讨HTTP请求中的两个关键要素:查询参数(Query)和请求体(Body)。我们将阐明它们之间的差异,并讨论在何种情况下使用每一种。 HTTP 请求概述 HTTP 请求是客户端(如浏览器)…...
【AI大模型】 企业级向量数据库的选择与实战
前言 ChatGPT4相比于ChatGPT3.5,有着诸多不可比拟的优势,比如图片生成、图片内容解析、GPTS开发、更智能的语言理解能力等,但是在国内使用GPT4存在网络及充值障碍等问题,如果您对ChatGPT4.0感兴趣,可以私信博主为您解决账号和环境…...
LangChain开发框架并学会对大型预训练模型进行微调(fine-tuning)
要掌握LangChain开发框架并学会对大型预训练模型进行微调(fine-tuning),你需要理解整个过程从数据准备到最终部署的各个环节。下面是这一流程的一个概览,并提供了一些关键步骤和技术点: 1. LangChain开发框架简介 La…...
VMware安装(有的时候启动就蓝屏建议换VM版本)
当你开始使用虚拟化技术来管理和运行多个操作系统时,VMware 是一个强大且广泛使用的选择。本篇博客将指导你如何安装 VMware Workstation Pro,这是一个功能强大的虚拟机软件,适用于个人和专业用户。 一、下载 VMware Workstation Pro 访问官网…...
AV1技术学习:Quantization
量化是对变换系数进行,并将量化索引熵编码。AV1的量化参数 QP 的取值范围是0 ~ 255。 一、Quantization Step Size 在给定的 QP 下,DC 系数的量化步长小于 AC 系数的量化步长。DC 系数和 AC 系数从 QP 到量化步长的映射如下图所示。当 QP 为 0 时&…...
vllm部署记录
1. pip安装 pip install vllm 下载模型在huggingface.co 注意在modelscope上的这个opt-125m好像不行了,我git不下来报错 启动服务 vllm serve opt-125m --model opt-125m --port 8888 第一个opt-125m是名字,可以在vllm支持的模型中查到,第二个是模型存放文件夹及其路径…...
HTML前端 盒模型及常见的布局 流式布局 弹性布局 网格布局
CSDN的文章没有“树状目录管理”,所以我在这里整理几篇相关的博客链接。 操作有些麻烦。 CSS 两种盒模型 box-sizing content-box 和 border-box 流式布局 flow layout 弹性布局 flex layout HTML CSS 网格布局 grid layout HTML CSS...
网络安全 DVWA通关指南 DVWA Command Injection(命令注入)
DVWA Command Injection(命令注入) 文章目录 DVWA Command Injection(命令注入)LowMediumHighImpossible Low 1、分析网页源代码 <?php// 当表单提交按钮(Submit)被触发时执行以下代码 if (isset($_P…...
VUE3学习第三篇:报错记录
1、在我整理好前端代码框架后,而且也启动好了对应的后台服务,访问页面,正常。 2、报错ReferenceError: defineModel is not defined 学到这里报错了 在vue网站的演练场,使用没问题 但是在我自己的代码里就出问题了 3、watchEffec…...
CentOS怎么关闭自动锁屏?
禁止自动锁屏 有时候几分钟不用Centos,系统就自动锁屏了,这是一种安全措施,防止别人趁你不在时使用你的系统。但对于大部分人而言,这是没有必要的,尤其是Centos虚拟机,里面没啥重要的东西,每次…...
vscode 环境
这张截图显示的是在VS Code(Visual Studio Code)中选择Python解释器的界面。不同的Python解释器及其虚拟环境列出了可选项,用户可以根据需要选择合适的解释器来运行Python代码。以下是对截图中信息的详细解释: 解释器选择界面 当…...
浏览器自动化测试工具selenium——爬虫操作记录
selenium——是一款web自动化测试框架,其能模拟正常的用户操作,比如点击。但selenium并不是浏览器,没有执行js和解析html/css的能力,因此selenium需要和浏览器配合使用。 因为selenium可以模仿用户行为,因此selenium也…...
微信小程序配置访问服务器失败所发现的问题及解决方案
目录 事前现象问题1:问题现象:问题分析: 问题2:问题现象:问题分析:解决方案: 事后现象 事前现象 问题1: 问题现象: 在本地调试时,一切顺利,但一…...
javaEE(1)
一. Web开发概述 Web开发:指的是从网页中向后端程序发送请求,与后端程序进行交互 Web服务器:是一种软件,向浏览器等Web客户端提供文档等数据,实现数据共享,它是一个容器,是一个连接用户和程序之间的中间键 二. Web开发环境搭建 我们要实现前后端交互,首先需要中间键Web服务…...
装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
多种风格导航菜单 HTML 实现(附源码)
下面我将为您展示 6 种不同风格的导航菜单实现,每种都包含完整 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。 1. 简约水平导航栏 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport&qu…...
什么是Ansible Jinja2
理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...
如何在网页里填写 PDF 表格?
有时候,你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而,这件事并不简单,因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件,但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是,如果你想收集表单数据ÿ…...
LLMs 系列实操科普(1)
写在前面: 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容,原视频时长 ~130 分钟,以实操演示主流的一些 LLMs 的使用,由于涉及到实操,实际上并不适合以文字整理,但还是决定尽量整理一份笔…...
【 java 虚拟机知识 第一篇 】
目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...
人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...
