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Redis是一種基于內(nèi)存的高性能鍵值對存儲系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于緩存、消息隊(duì)列、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理等場景。在面試過程中，Redis的相關(guān)知識點(diǎn)是必問的，因此針對這些知識點(diǎn)的準(zhǔn)備至關(guān)重要。本文將總結(jié)Redis面試準(zhǔn)備的必要知識點(diǎn)。
1. 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Redis提供了五種基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都有自己的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。在面試中，需要掌握每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本操作、常用命令以及應(yīng)用場景。
– 字符串
字符串是最簡單的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以存儲任何數(shù)據(jù)類型。在Redis中，字符串是二進(jìn)制安全的，可以存儲圖片、音頻等二進(jìn)制數(shù)據(jù)。以下是字符串的常用命令：
– SET KEY value：設(shè)置key的值為value
– GET key：獲取key的值
– APPEND key value：在key的值后面追加value
– INCR key：將key的值增加1
– DECR key：將key的值減少1
– 哈希表
哈希表是一種存儲鍵值對的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其內(nèi)部實(shí)現(xiàn)為散列表。哈希表適合存儲對象或關(guān)系型數(shù)據(jù)。以下是哈希表的常用命令：
– HSET key field value：設(shè)置key中field字段的值為value
– HGET key field：獲取key中field字段的值
– HGETALL key：獲取key中所有字段的值
– 列表
列表是一種有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以用來實(shí)現(xiàn)棧、隊(duì)列等功能。以下是列表的常用命令：
– LPUSH key value1 [value2]：在列表的左側(cè)插入一個(gè)或多個(gè)值
– RPUSH key value1 [value2]：在列表的右側(cè)插入一個(gè)或多個(gè)值
– LPOP key：刪除并返回列表的左側(cè)元素
– RPOP key：刪除并返回列表的右側(cè)元素
– 集合
集合是一種無序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以用來存儲一些不重復(fù)的值。以下是集合的常用命令：
– SADD key member1 [member2]：向集合中添加一個(gè)或多個(gè)元素
– SMEMBERS key：獲取集合中所有元素
– SISMEMBER key member：檢查集合中是否存在某個(gè)元素
– 有序集合
有序集合是一種有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)元素都關(guān)聯(lián)著一個(gè)分值。可以通過分值來進(jìn)行排序。以下是有序集合的常用命令：
– ZADD key score1 member1 [score2 member2]：向有序集合中添加一個(gè)或多個(gè)元素
– ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按照分值從小到大的順序返回有序集合中的元素
2. 持久化
Redis支持兩種持久化方式：快照和日志。快照是指定期將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存到磁盤上，以保證數(shù)據(jù)不會丟失。而日志則是記錄每次寫操作，以保證故障發(fā)生時(shí)可以快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。
– 快照
快照持久化可以通過如下命令進(jìn)行設(shè)置：
– SAVE：執(zhí)行快照操作
– BGSAVE：在后臺執(zhí)行快照操作
– auto-aof-rewrite-min-size：自動觸發(fā)快照操作的大小閾值
– auto-aof-rewrite-percentage：自動觸發(fā)快照操作的大小比例
– 日志
Redis的日志分為AOF日志和RDB日志。AOF日志記錄每個(gè)寫操作，而RDB日志則是將內(nèi)存數(shù)據(jù)保存到磁盤上。以下是日志的相關(guān)設(shè)置：
– appendonly yes/no：開啟/關(guān)閉AOF日志
– appendfsync always/everysec/no：設(shè)置AOF日志刷盤頻率
– save 900 1，save 300 10，save 60 10000：設(shè)置RDB日志的自動保存機(jī)制
3. 集群和高可用
Redis提供了多種集群和高可用的解決方案，其中最常用的是Redis Sentinel和Redis Cluster。Redis Sentinel是一種簡單的方案，可以實(shí)現(xiàn)高可用性，但是不支持分片；Redis Cluster則支持水平擴(kuò)展，并且具有高可用性。
– Redis Sentinel
Redis Sentinel是一種分布式架構(gòu)，可以監(jiān)控多個(gè)Redis實(shí)例的狀態(tài)，并且在主節(jié)點(diǎn)失效時(shí)進(jìn)行自動故障轉(zhuǎn)移。以下是Sentinel的配置：
– sentinel monitor mymaster IP PORT QUORUM：設(shè)置監(jiān)控的主節(jié)點(diǎn)IP和端口
– sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000：設(shè)置Sentinel在5秒內(nèi)無法連接到主節(jié)點(diǎn)時(shí)將其標(biāo)記為下線
– sentinel flover-timeout mymaster 10000：設(shè)置Sentinel在10秒內(nèi)完成主節(jié)點(diǎn)的故障轉(zhuǎn)移
– Redis Cluster
Redis Cluster是一種分布式集群架構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和高可用性。以下是Redis Cluster的常用命令：
– CLUSTER MEET ip port：連接Redis集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)
– CLUSTER ADDSLOTS slot1 [slot2]：將槽位加入到Redis集群中
– CLUSTER NODES：獲得Redis集群中所有節(jié)點(diǎn)的信息
4. 分布式鎖
在分布式環(huán)境中，為了避免并發(fā)操作導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題，需要使用分布式鎖來進(jìn)行同步。Redis提供了多種分布式鎖的實(shí)現(xiàn)方式。
– RedLock
RedLock是一種基于多個(gè)Redis實(shí)例的分布式鎖實(shí)現(xiàn)方式。以下是RedLock的Java代碼：
“`java
public class RedisDistributedLock implements DistributedLock {
private static final int DEFAULT_RETRY_COUNT = 10;
private static final long DEFAULT_RETRY_INTERVAL = 200;
private static final int CLOCK_DRIFT_FACTOR = 1000;
private final List clients;
public RedisDistributedLock(List clients) {
this.clients = clients;
}
@Override
public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime, int retryCount, long retryInterval) {
int quorum = clients.size() / 2 + 1;
int flureCount = 0;
for (int i = 0; i
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j
RedissonClient client = clients.get(j);
String lockName = lockKey + “:” + j;
RLock lock = client.getLock(lockName);
boolean success = lock.tryLock(0, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (success) {
quorum–;
} else {
flureCount++;
}
}
long driftTime = System.currentTimeMillis() – startTime – expireTime;
if (quorum
return true;
}
for (int j = 0; j
RedissonClient client = clients.get(j);
String lockName = lockKey + “:” + j;
RLock lock = client.getLock(lockName);
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
if (driftTime > 0) {
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(driftTime + retryInterval * new Random().nextInt(500)));
} else {
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(retryInterval));
}
}
return false;
}
@Override
public void unlock(String lockKey, String requestId) {
for (int i = 0; i
RedissonClient client = clients.get(i);
String lockName =
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