面试-Redis常见场景

1.从海量的数据里查询某一固定前缀的key

(1)keys pattern指令:

摸清数据规模(很重要)

(2)cursor:游标

Scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

可以无阻塞的提取出指定模式的key列表

基于游标的迭代器,需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程。

以0作为游标开始一次新的迭代,直到命令返回游标为0完成一次遍历

不保证每次执行都需要返回某个给定数量的元素,支持模糊查询

一次返回数量不可控,只能是大概率符合count参数

2.如何通过redis实现分布式锁

分布式锁:是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁的实现。

分布式锁需要解决的问题:

互斥性;安全性;死锁;容错;

原子性操作。用来实现分布式锁。在执行某段代码逻辑时,先使用SETNX对某个key设值,设置成功表示没有别的线程在执行该段代码。反之,就有别的线程正在占用该段资源。

如何解决SETNX长期有效的问题?

expire key seconds

设置key的生存时间,当key过期时(生存时间为0),会自动删除

优化:从Redis 2. 6.12开始可以将SETNX和expire结合。

3.如何实现异步队列:

使用list作为队列,RPUSH生产消息,LPOP消费消息。

缺点:没有等待队列里有值就直接消费

弥补:可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试。

BlPOP能代替sleep做更精准的阻塞控制。


缺点:消息的发布是无状态的,无法保证可达。

对于发布者来说消息是即发即失的。若消费者在生产者发布消息时下线,重新上线时是接收不到该消息的。要解决这个问题,就要使用专业的消息队列。如Kafka,rabbitMQ

相关推荐
KK溜了溜了5 小时前
JAVA-springboot 整合Redis
java·spring boot·redis
天涯学馆6 小时前
前端开发也能用 WebAssembly?这些场景超实用!
前端·javascript·面试
desssq9 小时前
力扣:70. 爬楼梯
算法·leetcode·职场和发展
然我10 小时前
别再只用 base64!HTML5 的 Blob 才是二进制处理的王者,面试常考
前端·面试·html
爱上语文10 小时前
Redis基础(6):SpringDataRedis
数据库·redis·后端
莫空000010 小时前
深入理解JavaScript的Reflect API:从原理到实践
前端·面试
磊叔的技术博客10 小时前
LLM 系列(六):模型推理篇
人工智能·面试·llm
岁忧10 小时前
(LeetCode 面试经典 150 题 ) 58. 最后一个单词的长度 (字符串)
java·c++·算法·leetcode·面试·go
Java初学者小白10 小时前
秋招Day14 - Redis - 应用
java·数据库·redis·缓存
奈斯ing10 小时前
【Redis篇】数据库架构演进中Redis缓存的技术必然性—高并发场景下穿透、击穿、雪崩的体系化解决方案
运维·redis·缓存·数据库架构