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
Java中文社群21 分钟前
重要:Java25正式发布(长期支持版)!
java·后端·面试
沐怡旸1 小时前
【底层机制】std::string 解决的痛点?是什么?怎么实现的?怎么正确用?
c++·面试
bobz9652 小时前
QoS 中的优先级相关的设计
面试
就是帅我不改2 小时前
揭秘Netty高性能HTTP客户端:NIO编程的艺术与实践
后端·面试·github
isysc14 小时前
面了一个校招生,竟然说我是老古董
java·后端·面试
uhakadotcom4 小时前
静态代码检测技术入门:Python 的 Tree-sitter 技术详解与示例教程
后端·面试·github
bobz9656 小时前
进程面向资源分配,线程面向 cpu 调度
面试
绝无仅有6 小时前
数据库MySQL 面试之死锁与排查经验总结
后端·面试·github
Lotzinfly7 小时前
12个TypeScript奇淫技巧你需要掌握😏😏😏
前端·javascript·面试
绝无仅有7 小时前
mysql性能优化实战与总结
后端·面试·github