缓存雪崩，redis 多个请求同时操作hash会缓存雪崩吗

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1，redis 多个请求同时操作hash会缓存雪崩吗
2，nosql 和redis的区别
3，怎样检测CPU二级缓存好坏
4，redis常见的面试问题都有哪些
5，动力节点怎么样谁在那里培训过的朋友给我介绍下
6，redis能解决什么问题

1，redis 多个请求同时操作hash会缓存雪崩吗

MongoDB不多说，不是一个类型的东西，Redis相对Memcached来说功能和特性上的优势已经很明显了。而对于性能，Redis作者的说法是平均到单个核上的性能，在单条数据不大的情况下Redis更好。为什么这么说呢，理由就是Redis是单线程运行的。

redis 多个请求同时操作hash会缓存雪崩吗

2，nosql 和redis的区别

1.在DB和Memcached之间如何保证数据的一致性。2.Memcached数据命中率低或down机，应用直接访问DB，形成雪崩效应，数据库压力瞬间暴增，直接导致数据库响应慢，或者crash掉。3.跨机房cache同步问题。

mysql是数据库啊，redis和memechached是缓存， redis也可以用作持久化，不过是属于nosql的

nosql 和redis的区别

3，怎样检测CPU二级缓存好坏

其实不用特别的工具，CPU二级缓存是两个整块的芯片，你只要通过计算机的速度就能判断出来：比如装个系统，同样的设置，明明以前半小时就搞定，可现在一个小时都完不成，cpu-Z这类的软件只不过在调用windows的函数或bios的信息而已

二级缓存是无法操作的，没办法关闭，如果cpu二级缓存坏了，那cpu早就不工作了，轮不到你开机，直接抱死。出现这种问题，可能和cpu温度有关，你好好观察cpu的温度

不是吧如果CPU二级缓存你根本就不可能用得了就算用的了那也和用不了没有区别cpu里面的东西一般是修不起的只有极少极少的可能行坏他是雪崩效应的

怎样检测CPU二级缓存好坏

4，redis常见的面试问题都有哪些

其实，不管是什么样的面试形，问的问题都差不多，万变不离其宗，都有规律可寻。其实对所有的面试官而言，只有一个目的：在最短的时间里了解到你最多的信息。想高效率的准备面试，先从这七个大方面着手吧！一、基本情况1、请用最简洁的语言描述您从前的工作经历和工作成果。二、专业背景您认为此工作岗位应当具备哪些素质？三、工作模式您平时习惯于单独工作还是团队工作？四、价值取向您对原来的单位和上司的看法如何？五、资质特性您如何描述自己的个性？六、薪资待遇是否方便告诉我您目前的待遇是多少？七、背景调查您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。

面试中主要考你对redis的理解和应用，深度点的靠你原理。1. key的应用，如何更好的使用key；key的唯一性，比如：用于查询时key可以作为多个参数的和id+name。2. value的类型：string，dict，set，zset（有序），hash。其中可以写咱们自己的bean，bean需要实现Serializable。3. 一般应用点；缓存击穿；雪崩；集群；持久化；4. 最后是源码网页链接看这个博客了解一下

redis中的数据类型redis集群方案redis事务处理redis与db的数据一致性

5，动力节点怎么样谁在那里培训过的朋友给我介绍下

动力Java中心要是不好，我想应该也不能在深圳在建立新的校区了吧。亲自体验的感受比什么都真实

学校成立至今已经十周年了，这十年来不改初心，一直锐意进取，不断在java教学方面取得突破，最近更是深入一线互联网企业将企业技术融入到2019年的教学大纲中。分布式服务治理框架Dubbo数据库连接池Druid和JSON库Fastjson云数据库Redis分支ApsaraCache自研富容器技术Pouch和文件分发系统Dragonfly高并发条件下服务限流与服务降级高并发条件下缓存击穿与缓存雪崩解决方案分布式架构下的分布式事务解决方案分布式架构下的全局ID生成方案亿级流量下的Redis集群解决方案分布式架构下的任务调度解决方案多线程&并发编程深入剖析JVM内存模型&内存可见性深度学习JVM优化深入学习Nexus搭建Maven私服持续集成利器Jenkins分布式文件存储数据库MongoDB数据访问Spring Data JPAMVVM框架Vue.js网络爬虫HttpClient与WebMagic分布式搜索引擎ElasticSearch

当初来动力java培训中心学习是下了很大的勇气，如果结果不理想，不仅浪费了半年的时间，也浪费了很多钱，所以既然来了，就要用心去学，努力去学,持之以恒,坚持不懈。不懂就问，哪怕对于那些高手来说是很弱智的问题，不要怕丢人。只有将基础知识学扎实了，才能很好的学习后面的内容,java学习没有捷径。当然敲代码也一定要有方法，纯粹照老师的代码敲，很难掌握。权威可以挑战，但是不可反叛。我会提出自己的看法，将之辩证。我想通过相反的意见来理解知识点的多层意思，举一反三的理解一个知识点的拓展。一定要在理解之后去敲，个人觉得这个比较有效果当然如果真的不能理解，就多敲几遍，敲着敲着或许就有感觉了。现在我成功了，我相信我的选择。

有兴趣，有热情，并不代表你就一定行。你需要很清楚地认识到，你还需要有能力你需要反思和重审一下自己是否有能力，你的学习能力怎么样，是经常需要问人，还是可以自己专研？

6，redis能解决什么问题

redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是些缓存类型的问题，如下：1、会话缓存（Session Cache）2、全页缓存（FPC）3、队列4、排行榜/计数器5、发布/订阅

1 从零开始最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600 ，即让消费者可以缓存这个响应十分钟。如果api消费者如果有效的利用了响应中的缓存控制信息，则可以有效的改善其感知的性能（10分钟以内）。但是还有2个弊端：第一个是在缓存生效的10分钟内，api消费者可能会得到旧的数据；第二个是如果api的客户端无视缓存直接访问API依然是需要2秒，治标不治本呐。2 基于本机内存的缓存为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前api服务器的内存中（设置缓存有效时间为1分钟）。后续1分钟内的请求直接读缓存，不再花费2秒去执行SQL了。假如这个api每秒接收到的请求时100个，那么一分钟就是6000个，也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒，后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应，而无需再等2秒的时间。其他API的小伙伴发现这是个好办法，于是很快我们就发现API服务器的内存要爆满了。。。3 服务端的Redis在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的。然后我们就盯上了redis。。。至于如何配置部署redis这里不解释了，redis官方有详细的介绍。随后我们就用上了一台单独的服务器作为Redis的服务器，API服务器的内存压力得以解决。3.1 持久化（Persistence）单台的Redis服务器一个月总有那么几天心情不好，心情不好就罢工了，导致所有的缓存都丢失了（redis的数据是存储在内存的嘛）。虽然可以把Redis服务器重新上线，但是由于内存的数据丢失，造成了缓存雪崩，API服务器和数据库的压力还是一下子就上来了。所以这个时候Redis的持久化功能就派上用场了，可以缓解一下缓存雪崩带来的影响。redis的持久化指的是redis会把内存的中的数据写入到硬盘中，在redis重新启动的时候加载这些数据，从而最大限度的降低缓存丢失带来的影响。3.2 哨兵（Sentinel）和复制（Replication）Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事。那么怎办办？答曰：备份一台，你挂了它上。那么如何得知某一台redis服务器挂了，如何切换，如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢？这时候就需要Sentinel和Replication出场了。Sentinel可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故障转移的功能；Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的。此外，Sentinel功能则是对Redis的发布和订阅功能的一个利用。3.3 集群（Cluster）单台服务器资源的总是有上限的，CPU资源和IO资源我们可以通过主从复制，进行读写分离，把一部分CPU和IO的压力转移到从服务器上。但是内存资源怎么办，主从模式做到的只是相同数据的备份，并不能横向扩充内存；单台机器的内存也只能进行加大处理，但是总有上限的。所以我们就需要一种解决方案，可以让我们横向扩展。最终的目的既是把每台服务器只负责其中的一部分，让这些所有的服务器构成一个整体，对外界的消费者而言，这一组分布式的服务器就像是一个集中式的服务器一样（之前在解读REST的博客中解释过分布式于基于网络的差异：基于网络应用的架构）。在Redis官方的分布式方案出来之前，有twemproxy和codis两种方案，这两个方案总体上来说都是依赖proxy来进行分布式的，也就是说redis本身并不关心分布式的事情，而是交由twemproxy和codis来负责。而redis官方给出的cluster方案则是把分布式的这部分事情做到了每一个redis服务器中，使其不再需要其他的组件就可以独立的完成分布式的要求。我们这里不关心这些方案的优略，我们关注一下这里的分布式到底是要处理那些事情?也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？如我们前面所说的，一个分布式的服务在外界看来就像是一个集中式的服务一样。那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此，你就再也无法新增服务器，也无法进行故障替换。解决这个问题有两个路子：第一个路子最直接，那就是我加一个中间层来隔离这种具体的依赖，即twemproxy采用的方式，让所有的客户端只能通过它来消费redsi服务，通过它来隔离这种依赖（但是你会发现twermproxy会成为一个单点），这种情况下每台redis服务器都是独立的，它们之间彼此不知对方的存在；第二个路子是让redis服务器知道彼此的存在，通过重定向的机制来引导客户端来完成自己所需要的操作，比如客户端链接到了某一个redis服务器，说我要执行这个操作，redis服务器发现自己无法完成这个操作，那么就把能完成这个操作的服务器的信息给到客户端，让客户端去请求另外的一个服务器，这时候你就会发现每一个redis服务器都需要保持一份完整的分布式服务器信息的一份资料，不然它怎么知道让客户端去找其他的哪个服务器来执行客户端想要的操作呢。上面这一大段解释了这么多，不知有没有发现不管是第一个路子还是第二个路子，都有一个共同的东西存在，那就是分布式服务中所有服务器以及其能提供的服务的信息。这些信息无论如何也是要存在的，区别在于第一个路子是把这部分信息单独来管理，用这些信息来协调后端的多个独立的redis服务器；第二个路子则是让每一个redis服务器都持有这份信息，彼此知道对方的存在，来达成和第一个路子一样的目的，优点是不再需要一个额外的组件来处理这部分事情。Redis Cluster的具体实现细节则是采用了Hash槽的概念，即预先分配出来16384个槽：在客户端通过对Key进行CRC16（key）% 16384运算得到对应的槽是哪一个；在redis服务端则是每个服务器负责一部分槽，当有新的服务器加入或者移除的时候，再来迁移这些槽以及其对应的数据，同时每个服务器都持有完整的槽和其对应的服务器的信息，这就使得服务器端可以进行对客户端的请求进行重定向处理。4 客户端的Redis上面的第三小节主要介绍的是Redis服务端的演进步骤，解释了Redis如何从一个单机的服务，进化为一个高可用的、去中心化的、分布式的存储系统。这一小节则是关注下客户端可以消费的redis服务。4.1 数据类型redis支持丰富的数据类型，从最基础的string到复杂的常用到的数据结构都有支持：string：最基本的数据类型，二进制安全的字符串，最大512M。list：按照添加顺序保持顺序的字符串列表。set：无序的字符串集合，不存在重复的元素。sorted set：已排序的字符串集合。hash：key-value对的一种集合。bitmap：更细化的一种操作，以bit为单位。hyperloglog：基于概率的数据结构。这些众多的数据类型，主要是为了支持各种场景的需要，当然每种类型都有不同的时间复杂度。其实这些复杂的数据结构相当于之前我在《解读REST》这个系列博客基于网络应用的架构风格中介绍到的远程数据访问（Remote Data Access = RDA）的具体实现，即通过在服务器上执行一组标准的操作命令，在服务端之间得到想要的缩小后的结果集，从而简化客户端的使用，也可以提高网络性能。比如如果没有list这种数据结构，你就只能把list存成一个string，客户端拿到完整的list，操作后再完整的提交给redis，会产生很大的浪费。