redis事件面试题，redis常见的面试题

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一个面试问题,为什么用redis做缓存

1、AOF 是存放写命令的，当大到一定的时候，AOF 做 rewrite 操作，就会基于当时 redis 内存中的数据，来重新构造一个更小的 AOF 文件，然后将旧的膨胀很大的文件给删掉，AOF 文件一直会被限制在和Redis内存中一样的数据。

2、redis不是数据库，只是一种缓存软件，为了缓解服务器频繁读数据库带来的内存资源消耗，redis将需要和数据库交互的信息暂存，当下次同样的http请求，就能直接读取redis里面的内容，而不用读数据库。

3、无它，为了性能。要么缓存数据，提高响应速度。比如 MySQL 中有个 change buffer 要么担心消费者速度跟不上生产，怕数据丢失。所以需要把生产数据先暂存起来。Redis 的缓冲区就是这个作用。

普通的单值缓存对象数据缓存(json格式)分布式锁的应用计数器的使用，使用INCR和DECR redis hash 是一个string类型的field(字段)和value(值)的映射表，很适合存储对象。

主要问题在于，Redis 的主从数据同步有延迟。这种延迟会产生一个边界条件：当主机上的 Redis 已经被人建好了锁，但是锁数据还未同步到从机时，主机宕了。

今天小编就来和大家说说大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略，希望对各位考生有所帮助。RDB介绍 RDB 是 Redis 默许的耐久化计划。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。

一般可以这样回答“我会给上级以必要的解释和提醒，在这种情况下，我会服从上级的意见。

了解了基本的逻辑之后，再来回答面试官的提问就知道从哪里下手了。正确的打开方式：有几个原则或许可以给大家一些参考：简单总结下：保持真诚，但也别太当真真诚待人这一点在面试中还是很重要的。

这个问题可以从平时开发项目中的经验来说，主要考察自己开发实际项目时候的解决思路。比如常见的访问量剧增问题、资源消耗过快、内存占满响应速度慢。运行程序来遍历表中的所有域。

mongodb是文档式的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。

协议是BSON、自定义二进制而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。两个的性能都是依赖内存，TPS较高一致性也不同：redis支持事物，仅能保证事物中的操作按顺序实行，而mongodb不支持事物，靠客户端自身保证。

1、RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案。RDB持久化默认有三种策略可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。

2、前言Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。

3、在自动驾驶项目中，Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性。

4、RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

5、redis作为当下web编程必不可少的服务，它的特点的是显而易见，相对memcached而言，做缓存，重启数据不丢失，非常好用。

我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。

Redis 是一个开源的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis 的架构设计采用了多种模式，包括单机、主从、哨兵、集群等。

我们期望将key1=value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。

设计很多SaleHistory表，根据所在的表SaleID始终是唯一可区别的。我们可以通过CHECK约束来实现这一点。我们将使用两个独立的SQL Server实例，对于本例，这两个实例在同一台机器上。

情况1，数据数量不多，可以用情况2，数据量多，但存的数据是激活码这样简单值一类，可以用。情况3，list存的是要获取数据的索引，大量数据的值已经存在redis的KV结构中。

互联网场景下面临的主要技术问题之一是高并发大数据量。为了提高性能保护数据库通常会在数据库之上加一层缓存。

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