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Linux运维工程师面试题（4）
- 1 redis 常用的数据类型
- 2 redis 数据持久化有几种，区别是什么，如何选择
- 3 redis 有哪些架构模式
- 4 什么是缓存雪崩？如何解决？
- 5 什么是缓存穿透？如何解决？
- 6 什么是缓存击穿？如何解决？
- 7 redis 为什么这么快
- 8 Redis 常用命令
- 9 SQL 语句分类
- 10 多表查询
Linux运维工程师面试题（4）
祝各位小伙伴们早日找到自己心仪的工作。
持续学习才不会被淘汰。
地球不爆炸，我们不放假。
机会总是留给有有准备的人的。
加油，打工人！
1 redis 常用的数据类型
- String：字符串，最基础的数据类型
- List：列表
- Hash：哈希对象
- Set：集合
- Sorted Set：有序集合，Set 的基础上加了个分值
2 redis 数据持久化有几种，区别是什么，如何选择
rdb 和 aof 两种
aof 类似于 mysql 的二进制日志，它把所有的操作都记录在日志里。而 rdb 就是真正存储的数据，相当于把内存中 redis 的所有数据快照到了磁盘中。
如果主要充当缓存功能，或者可以承受数分钟数据的丢失，通常生产环境一般只需启用RDB即可，此也是默认值；如果数据需要持久保存，一点也不能丢失，可以选择同时开启RDB和AOF，一般不建议只开启AOF。
3 redis 有哪些架构模式
- 主从复制
- 哨兵（Sentinel）
- Redis Cluster
4 什么是缓存雪崩？如何解决？
定义：如果缓存数据设置的过期时间是相同的，就会导致在某段时间内缓存同时失效，请求全部走数据库，会导致数据库宕机。
解决办法：
在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。
5 什么是缓存穿透？如何解决？
定义：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义，请求的数据在缓存大量不命中，导致请求走数据库。
解决办法：
由于请求的参数是不合法的（每次都请求不存在的参数），于是我们可以使用布隆过滤器（BloomFilter）或者压缩 filter 提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！
当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从缓存里边获取了。
这种情况一般会将空对象设置一个较短的过期时间。
6 什么是缓存击穿？如何解决？
定义：某一个热点key，在不停地扛着高并发，当这个热点key在失效的一瞬间，持续的高并发访问就击破缓存直接访问数据库，导致数据库宕机。
解决办法：
设置热点数据"永不过期"加上互斥锁。上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它，其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后将数据放到redis缓存起来。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
总结：
雪崩是大面积的key缓存失效；穿透是redis里不存在这个缓存key；击穿是redis某一个热点key突然失效，最终的受害者都是数据库。
7 redis 为什么这么快
- 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
- 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；
- 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
- 使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；
- 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求
8 Redis 常用命令
- INFO：显示当前节点redis运行状态信息
- SELECT：切换数据库，相当于在MySQL的USE DBNAME指令
- KEYS：查看当前库下的所有key，此命令慎用！
- BGSAVE：手动在后台执行RDB持久化操作
- DBSIZE：返回当前库下的所有key数量
- FLUSHDB：强制清空当前库中的所有key，此命令慎用！
- FLUSHALL：强制清空当前redis服务器所有数据库总的所有key，即删除所有数据，此命令慎用！
9 SQL 语句分类
- DDL：Data Defination Language 数据定义语言
CREATE，DROP，ALTER - DML：Data Manipulation Language 数据操纵语言
INSERT，DELETE，UPDATE - DQL：Data Query Language 数据查询语言
SELECT - DCL：Data Control Language 数据控制语言
GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK
软件开发人员称呼：CRUD，对应增查改删
10 多表查询
- 子查询：在SQL语句嵌套着查询语句，性能较差，基于某语句的查询结果再次进行的查询
- 联合查询：UNION
- 交叉连接：笛卡尔乘积，cross join
- 内连接：
等值连接：让表之间的字段以"等值“建立连接关系
不等值连接
自然连接：去掉重复列的等值连接 - 外连接：
左外连接：FROM tb1 LEFT JOIN tb2 ON tb1.col=tb2.col
右外连接：FROM tb1 RIGHT JOIN tb2 ON tb1.col=tb2.col
自连接：本表和本表进行连接查询
例：
# 子查询，常用在WHERE子句中的子查询
SELECT Name,Age FROM students WHERE Age>(SELECT avg(Age)FROM teachers);
# 联合查询
SELECT Name,Age FROM students UNION SELECT Name,Age FROM teachers;
# 交叉连接，即笛卡尔乘积，利用cross join实现
select stuid,s.name st_name,s.age st_age,tid,t.name te_name,t.age te_age from teachers t cross join students s;
# 内连接inner join
select * from students s inner join teachers t on s.teacherid=t.tid;
# 左外连接，outer可以省略
select s.stuid,s.name,s.age,s.teacherid,t.tid,t.name,t.age from students s left outer join teachers t on s.teacherid=t.tid;
# 右外连接
select * from students s right outer join teachers t on s.teacherid=t.tid;
# 自连接
# 构建表
create table emp (id int auto_increment primary key,name varchar(20),leader_id int);
# 实现自连接
select e.name,l.name from emp e inner join emp l on e.leader_id=l.id;
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