转自:
http://blog.csdn.net/zdp072/article/details/50991116
http://www.100mian.com/mianshi/dba/37381.html
1. 使用redis有哪些好处?
(1) 速度快,因为数据存在内存中,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)
(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
2. redis相比memcached有哪些优势?
(1) memcached所有的值均是简单的字符串,Redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
3. Memcache与Redis的区别都有哪些?
1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3)、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。
4. redis常见性能问题和解决方案:
(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。
5. mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
6. 请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码,限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可,不用详细写出。
用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下:
#!/usr/bin/env python3
import redis
import sys
import time
r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)
try:
id = sys.argv[1]
except:
print(‘input argument error’)
sys.exit(0)
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:
print(“you are forbidden logining”)
else:
print(‘you are allowed to login’)
r.lpush(id, time.time())
# login_func()
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