新版Java面试专题视频教程——准备篇、Redis篇

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准备篇-01-企业简历筛选规则
  1. HR如何筛选简历
    • 学历、院校、经验、年龄、跳槽频率…
  2. 部门负责人筛选
    • 符合当前项目的技术栈
    • 符合业务条件 (银行、电商、物流)
    • 额外加分项:
      • 有高可用高并发经验优先
      • 熟悉基于公有云的开发经验
    • 有团队管理经验A CSDN @软工菜鸡
准备篇-02-简历注意事项

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准备篇-03-应届生该如何找到合适的练手项目

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01-redis开篇

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02-缓存穿透

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验证项目经历的真实性,并且为下面的问题铺垫;不能瞎编要结合项目;

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面试官:什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯~~,我想一下

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,如果从存储层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 DB
去查询,可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。

解决方案的话,我们通常都会用布隆过滤器来解决它

面试官:好的,你能介绍一下布隆过滤器吗?

候选人

嗯,是这样~

布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤器

它的底层主要是先去初始化一个比较大数组,里面存放的二进制0或1。在一开始都是0,当一个key来了之后经过3次hash计算,模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1,这样的话,三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。

当然是有缺点的,布隆过滤器有可能会产生一定的误判,我们一般可以设置这个误判率,大概不会超过5%,其实这个误判是必然存在的,要不就得增加数组的长度,其实已经算是很划分了,5%以内的误判率一般的项目也能接受,不至于高并发下压倒数据库。

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03-缓存击穿

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面试官:什么是缓存击穿 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯!!

缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key,缓存在某个时间点过期的时候,恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来**,这些请求发现缓存过期一般都会从后端
DB 加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮**。

解决方案有两种方式:

第一可以使用互斥锁:当缓存失效时,不立即去load db,先使用如 Redis 的 setnx去 设置一个互斥锁,当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓存,否则重试get缓存的方法

第二种方案可以设置当前key逻辑过期,大概是思路如下:

①:在设置key的时候,设置一个过期时间字段一块存入缓存中,不给当前key设置过期时间

②:当查询的时候,从redis取出数据后判断时间是否过期

③:如果过期则开通另外一个线程进行数据同步,当前线程正常返回数据,这个数据不是最新

当然两种方案各有利弊:

如果选择数据的强一致性,建议使用分布式锁的方案,性能上可能没那么高,锁需要等,也有可能产生死锁的问题

如果选择key的逻辑删除,则优先考虑的高可用性,性能比较高,但是数据同步这块做不到强一致。

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04-缓存雪崩

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面试官:什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?

候选人

嗯!!

缓存雪崩意思是设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB 瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别雪崩是很多key,击穿是某一个key缓存

解决方案主要是可以将缓存失效时间分散开,比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

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05-双写一致性

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面试官:redis做为缓存,mysql的数据如何与redis进行同步呢?(双写一致性)

候选人

嗯!就说我最近做的这个项目,里面有xxxx(根据自己的简历上写)的功能,需要让数据库与redis高度保持一致,因为要求时效性比较高,我们当时采用的读写锁保证的强一致性

我们采用的是redisson实现的读写锁,在读的时候添加共享锁,可以保证读读不互斥,读写互斥。当我们更新数据的时候,添加排他锁,它是读写,读读都互斥,这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的,避免了脏数据。这里面需要注意的是**读方法和写方法上需要使用同一把锁(从redission里拿一样的)才行。

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面试官:那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢?

候选人

其实排他锁底层使用也是setnx,保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法

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面试官:你听说过延时双删吗?为什么不用它呢?

候选人

延迟双删,如果是写操作,我们先把缓存中的数据删除,然后更新数据库,最后再延时删除缓存中的数据,其中这个延时多久不太好确定,在延时的过程中可能会出现脏数据,并不能保证强一致性,所以没有采用它。

面试官:redis做为缓存,mysql的数据如何与redis进行同步呢?(双写一致性)

候选人

嗯!就说我最近做的这个项目,里面有xxxx(根据自己的简历上写)的功能,数据同步可以有一定的延时(符合大部分业务)

我们当时采用的阿里的canal组件实现数据同步:不需要更改业务代码,部署一个canal服务。canal服务把自己伪装成mysql的一个从节点,当mysql数据更新以后,canal会读取binlog数据,然后在通过canal的客户端获取到数据,更新缓存即可。

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06-持久化

redis做为缓存,数据的持久化是怎么做的?

候选人

在Redis中提供了两种数据持久化的方式:1、RDB 2、AOF

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RDB的执行原理是什么?

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这两种持久化方式有什么区别呢?

候选人

RDB是一个快照文件,它是把redis内存存储的数据写到磁盘上,当redis实例宕机恢复数据的时候,方便从RDB的快照文件中恢复数据。
AOF的含义是追加文件,当redis操作写命令的时候,都会存储这个文件中,当redis实例宕机恢复数据的时候,会从这个文件中再次执行一遍命令来恢复数据

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大多数选everysec

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这两种方式,哪种恢复的比较快呢?

候选人

RDB因为是二进制文件,在保存的时候体积也是比较小的,它恢复的比较快,但是它有可能会丢数据,我们通常在项目中也会使用AOF来恢复数据,虽然AOF恢复的速度慢一些,但是它丢数据的风险要小很多,在AOF文件中可以设置刷盘策略,我们当时设置的就是每秒批量写入一次命令

RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。

X RDB AOF
持久化方式 定时对整个内存做快照 记录每一次执行的命令
数据完整性 不完整,两次备份之间会丢失 相对完整,取决于刷盘策略
文件大小 会有压缩,文件体积小 记录命令,文件体积很大
宕机恢复速度 很快
数据恢复优先级 低,因为数据完整性不如AOF 高,因为数据完整性更高
系统资源占用 高,大量CPU和内存消耗 低,主要是磁盘IO资源 但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源
使用场景 可以容忍数分钟的数据丢失,追求更快的启动速度 对数据安全性要求较高常见

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07-数据过期策略

Redis对数据设置数据的有效时间,数据过期以后,就需要将数据从内存中删除掉。可以按照不同的规则进行删除,这种删除规则就被称之为数据的删除策略(数据过期策略)

set name heima 10 10秒后

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惰性删除
设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key

  • 优点:对CPU友好,只会在使用该key时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查
  • 缺点:对内存不友好,如果一个key已经过期,但是一直没有使用,那么该key就会一直存在内存中,内存永远不会释放

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定期删除
每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查,并删除其中的过期key)。

定期清理的两种模式:

  • SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数

  • FAST模式执行频率不固定,每次事件循环会尝试执行,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms

  • 优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。
  • 缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。

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Redis的数据过期策略有哪些 ?

候选人

嗯~,在redis中提供了两种数据过期删除策略

第一种是惰性删除,在设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key。

第二种是 定期删除,就是说每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key

定期清理的两种模式:

  • SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数

  • FAST模式执行频率不固定,每次事件循环会尝试执行,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms

Redis的过期删除策略:惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用。

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08-数据淘汰策略

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很容易记忆:针对所有key和部分key进行哪种算法淘汰

  1. 优先使用allkeys-lru策略。充分利用LRU算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分,建议使用。
  2. 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用allkeys-random,随机选择淘汰。
  3. 如果业务中有置顶的需求,可以使用volatile-lru 策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除会淘汰其他设置过期时间的数据。
  4. 如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用allkeys-lfu 或volatile-lfu策略。

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Redis的数据淘汰策略有哪些 ?

候选人

嗯,这个在redis中提供了很多种,默认是noeviction,不删除任何数据,内部不足直接报错

是可以在redis的配置文件中进行设置的,里面有两个非常重要的概念,一个是LRU,另外一个是LFU

LRU的意思就是最少最近使用,用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高。

LFU的意思是最少频率使用。会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高

我们在项目设置的allkeys-lru,挑选最近最少使用的数据淘汰,把一些经常访问的key留在redis中

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数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?

候选人

可以使用 allkeys-lru (挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,那留下来的都是经常访问的热点数据

Redis的内存用完了会发生什么?

候选人

这个要看redis的数据淘汰策略是什么,如果是默认的配置,redis内存用完以后则直接报错。我们当时设置的 allkeys-lru 策略。把最近最常访问的数据留在缓存中。

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09-redis分布式锁-使用场景

单体项目,并且只启动了一台服务
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但是为了处理更多的并发请求,把我们的服务做成集群部署,同一份代码部署到多个服务器上

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本地锁不行??ok!那我用分布式锁!

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10-redis分布式锁-实现原理(setnx, redisson)

Redis分布式锁如何实现 ?

候选人:嗯,在redis中提供了一个命令setnx(SET if not exists)

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由于redis的单线程的,用了命令之后,只能有一个客户端对某一个key设置值,在没有过期或删除key的时候是其他客户端是不能设置这个key的

好的,那你如何控制Redis实现分布式锁有效时长呢?

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候选人:嗯,的确,redis的setnx指令不好控制这个问题,我们当时采用的redis的一个框架redisson实现的。

在redisson中需要手动加锁,并且可以控制锁的失效时间和等待时间,当锁住的一个业务还没有执行完成的时候,在redisson中引入了一个看门狗机制,就是说每隔一段时间就检查当前业务是否还持有锁,如果持有就增加加锁的持有时间,当业务执行完成之后需要使用释放锁就可以了
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还有一个好处就是,在高并发下,一个业务有可能会执行很快,先客户1持有锁的时候,客户2来了以后并不会马上拒绝,它会自旋不断尝试获取锁,如果客户1释放之后,客户2就可以马上持有锁,性能也得到了提升。
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redisson实现的分布式锁是可重入的吗?

嗯,是可以重入的。这样做是为了避免死锁的产生。这个重入其实在内部就是判断是否是当前线程持有的锁,如果是当前线程持有的锁就会计数,如果释放锁就会在计算上减一。在存储数据的时候采用的hash结构,大key可以按照自己的业务进行定制,其中小key是当前线程的唯一标识,value是当前线程重入的次数

redisson实现的分布式锁能解决主从一致性的问题吗

这个是不能的,比如,当线程1加锁成功后,master节点数据会异步复制到slave节点,此时当前持有Redis锁的master节点宕机,slave节点被提升为新的master节点,假如现在来了一个线程2,再次加锁,会在新的master节点上加锁成功,这个时候就会出现两个节点同时持有一把锁的问题。

我们可以利用redisson提供的红锁来解决这个问题,它的主要作用是,不能只在一个redis实例上创建锁,应该是在多个redis实例上创建锁,并且要求在大多数redis节点上都成功创建锁,红锁中要求是redis的节点数量要过半。这样就能避免线程1加锁成功后master节点宕机导致线程2成功加锁到新的master节点上的问题了。

但是,如果使用了红锁,因为需要同时在多个节点上都添加锁,性能就变的很低了,并且运维维护成本也非常高,所以,我们一般在项目中也不会直接使用红锁,并且官方也暂时废弃了这个红锁

好的,如果业务非要保证数据的强一致性,这个该怎么解决呢?

嗯~,redis本身就是支持高可用的,做到强一致性,就非常影响性能,所以,如果有强一致性要求高的业务,建议使用zookeeper实现的分布式锁,它是可以保证强一致性的。

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11-redis其他面试问题-主从复制、主从同步流程

Redis集群有哪些方案, 知道嘛 ?

候选人:在Redis中提供的集群方案总共有三种:主从复制、哨兵模式、Redis分片集群

主从复制
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那你来介绍一下主从同步

候选人:单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,可以搭建主从集群,实现读写分离。一般都是一主多从,主节点负责写数据,从节点负责读数据,主节点写入数据之后,需要把数据同步到从节点中

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能说一下,主从同步数据的流程

候选人:嗯~~,好!主从同步分为了两个阶段,一个是全量同步,一个是增量同步

全量同步是指从节点第一次与主节点建立连接的时候使用全量同步,流程是这样的

第一:从节点请求主节点同步数据,其中从节点会携带自己的replication id和offset偏移量。

第二:主节点判断是否是第一次请求,主要判断的依据就是,主节点与从节点是否是同一个replication id,如果不是,就说明是第一次同步,那主节点就会把自己的replication id和offset发送给从节点,让从节点与主节点的信息保持一致。

第三:在同时主节点会执行bgsave,生成rdb文件后,发送给从节点去执行,从节点先把自己的数据清空,然后执行主节点发送过来的rdb文件,这样就保持了一致

当然,如果在rdb生成执行期间,依然有请求到了主节点,而主节点会以命令的方式记录到缓冲区,缓冲区是一个日志文件,最后把这个日志文件发送给从节点,这样就能保证主节点与从节点完全一致了,后期再同步数据的时候,都是依赖于这个日志文件,这个就是全量同步

增量同步指的是,当从节点服务重启之后,数据就不一致了,所以这个时候,从节点会请求主节点同步数据,主节点还是判断不是第一次请求,不是第一次就获取从节点的offset值,然后主节点从命令日志中获取offset值之后的数据,发送给从节点进行数据同步
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主从复制 无法保证redis的高可用

主节点宕机后,无法进行写操作。

12-redis其他面试问题-哨兵模式、集群脑裂

哨兵特点:

  • 监控: Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知: Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端

服务状态监控
Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:

  • 主观下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线。
  • 客观下线: 若超过指定数量(quorum) 的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

哨兵选主规则

  • 首先判断主与从节点断开时间长短,如超过指定值就排该从节点
  • 然后判断从节点的slave-priority值,越小优先级越高
  • 如果slave- prority-样,则判断slave节点的offset值,越大优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。

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怎么保证Redis的高并发高可用

候选人:首先可以搭建主从集群,再加上使用redis中的哨兵模式,哨兵模式可以实现主从集群的自动故障恢复,里面就包含了对主从服务的监控、自动故障恢复、通知;如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主;同时Sentinel也充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端,所以一般项目都会采用哨兵的模式来保证redis的高并发高可用
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你们使用redis是单点还是集群,哪种集群

候选人:嗯!,我们当时使用的是主从(1主1从)加哨兵。一般单节点不超过10G内存,如果Redis内存不足则可以给不同服务分配独立的Redis主从节点。尽量不做分片集群。因为集群维护起来比较麻烦,并且集群之间的心跳检测和数据通信会消耗大量的网络带宽,也没有办法使用lua脚本和事务
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老的master宕机后,会数据清空,变成新的master的slave 数据丢失现象!

redis集群脑裂,该怎么解决呢?

候选人:嗯! 这个在项目很少见,不过脑裂的问题是这样的,我们现在用的是redis的哨兵模式集群的

有的时候由于网络等原因可能会出现脑裂的情况,就是说,由于redis master节点和redis salve节点和sentinel处于不同的网络分区,使得sentinel没有能够心跳感知到master,所以通过选举的方式提升了一个salve为master,这样就存在了两个master,就像大脑分裂了一样,这样会导致客户端还在old master那里写入数据,新节点无法同步数据,当网络恢复后,sentinel会将old master降为salve,这时再从新master同步数据,这会导致old master中的大量数据丢失。

关于解决的话,我记得在redis的配置中可以设置:第一可以设置最少的salve节点个数,比如设置至少要有一个从节点才能同步数据,第二个可以设置主从数据复制和同步的延迟时间,达不到要求就拒绝请求,就可以避免大量的数据丢失

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13-redis其他面试问题-分片集群、数据读写规则

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redis的分片集群有什么作用

候选人:分片集群主要解决的是,海量数据存储的问题,集群中有多个master,每个master保存不同数据,并且还可以给每个master设置多个slave节点,就可以继续增大集群的高并发能力。同时每个master之间通过ping监测彼此健康状态,就类似于哨兵模式了。当客户端请求可以访问集群任意节点,最终都会被转发到正确节点
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Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的?

候选人

嗯~,在redis集群中是这样的

Redis 集群引入了哈希槽的概念,有 16384 个哈希槽,集群中每个主节点绑定了一定范围的哈希槽范围, key通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽,通过槽找到对应的节点进行存储。
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取值的逻辑是一样的
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14-redis其他面试问题-redis是单线的,但是为什么这么快!!

Redis是单线程的,但是为什么还那么快?

候选人

嗯,这个有几个原因吧~

1、完全基于内存的,C语言编写

2、采用单线程,避免不必要的上下文切换可竞争条件

3、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO

例如:bgsave 和 bgrewriteaof 都是在后台执行操作,不影响主线程的正常使用,不会产生阻塞
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接受数据,转换指令,响应客户端——多线程

能解释一下I/O多路复用模型?

候选人:嗯~~,I/O多路复用是指利用单个线程来同时监听多个Socket ,并在某个Socket可读、可写时得到通知,从而避免无效的等待,充分利用CPU资源。目前的I/O多路复用都是采用的epoll模式实现,它会在通知用户进程Socket就绪的同时,把已就绪的Socket写入用户空间,不需要挨个遍历Socket来判断是否就绪,提升了性能。

其中Redis的网络模型就是使用I/O多路复用结合事件的处理器来应对多个Socket请求,比如,提供了连接应答处理器、命令回复处理器,命令请求处理器;

在Redis6.0之后,为了提升更好的性能,在命令回复处理器使用了多线程来处理回复事件,在命令请求处理器中,将命令的转换使用了多线程,增加命令转换速度,在命令执行的时候,依然是单线程

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