點(diǎn)擊上方“Java基基”，選擇“設(shè)為星標(biāo)”

做積極的人，而不是積極廢人！

源碼精品專欄

?

• 原創(chuàng) | Java 2020?超神之路，很肝~
  

• 中文詳細(xì)注釋的開源項(xiàng)目
  

• RPC 框架 Dubbo 源碼解析

• 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用框架 Netty 源碼解析

• 消息中間件 RocketMQ 源碼解析
  

• 數(shù)據(jù)庫中間件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源碼解析

• 作業(yè)調(diào)度中間件 Elastic-Job 源碼解析

• 分布式事務(wù)中間件 TCC-Transaction 源碼解析

• Eureka 和 Hystrix 源碼解析

• Java 并發(fā)源碼

來源：juejin.cn/post/6844904017387077640

• Redis是什么

• 五種數(shù)據(jù)類型

• Redis緩存

• 緩存問題

• Redis為何這么快

• Redis和Memcached的區(qū)別

• 淘汰策略

• 持久化

• 主從復(fù)制

• 哨兵

• 總結(jié)

---

今天，我不自量力的面試了某大廠的java開發(fā)崗位，迎面走來一位風(fēng)塵仆仆的中年男子，手里拿著屏幕還亮著的mac，他沖著我禮貌的笑了笑，然后說了句“不好意思，讓你久等了”，然后示意我坐下，說：“我們開始吧。看了你的簡(jiǎn)歷，覺得你對(duì)redis應(yīng)該掌握的不錯(cuò)，我們今天就來討論下redis......”。我想：“來就來，兵來將擋水來土掩”。

Redis是什么

• 面試官：你先來說下redis是什么吧

• 我：（這不就是總結(jié)下redis的定義和特點(diǎn)嘛）Redis是C語言開發(fā)的一個(gè)開源的（遵從BSD協(xié)議）高性能鍵值對(duì)（key-value）的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，可以用作數(shù)據(jù)庫、緩存、消息中間件等。它是一種NoSQL（not-only sql，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）的數(shù)據(jù)庫。

• 我頓了一下，接著說：Redis作為一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

• • 1、性能優(yōu)秀，數(shù)據(jù)在內(nèi)存中，讀寫速度非常快，支持并發(fā)10W QPS；

  • 2、單進(jìn)程單線程，是線程安全的，采用IO多路復(fù)用機(jī)制；

  • 3、豐富的數(shù)據(jù)類型，支持字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等；4、支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化。可以將內(nèi)存中數(shù)據(jù)保存在磁盤中，重啟時(shí)加載；5、主從復(fù)制，哨兵，高可用；6、可以用作分布式鎖；7、可以作為消息中間件使用，支持發(fā)布訂閱

五種數(shù)據(jù)類型

• 面試官：總結(jié)的不錯(cuò)，看來是早有準(zhǔn)備啊。剛來聽你提到redis支持五種數(shù)據(jù)類型，那你能簡(jiǎn)單說下這五種數(shù)據(jù)類型嗎？

• 我：當(dāng)然可以，但是在說之前，我覺得有必要先來了解下Redis內(nèi)部?jī)?nèi)存管理是如何描述這5種數(shù)據(jù)類型的。說著，我拿著筆給面試官畫了一張圖：

• 我：首先redis內(nèi)部使用一個(gè)redisObject對(duì)象來表示所有的key和value，redisObject最主要的信息如上圖所示：type表示一個(gè)value對(duì)象具體是何種數(shù)據(jù)類型，encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲(chǔ)方式。比如：type=string表示value存儲(chǔ)的是一個(gè)普通字符串，那么encoding可以是raw或者int。

• 我頓了一下，接著說：下面我簡(jiǎn)單說下5種數(shù)據(jù)類型：

• • 1、string是redis最基本的類型，可以理解成與memcached一模一樣的類型，一個(gè)key對(duì)應(yīng)一個(gè)value。value不僅是string，也可以是數(shù)字。string類型是二進(jìn)制安全的，意思是redis的string類型可以包含任何數(shù)據(jù)，比如jpg圖片或者序列化的對(duì)象。string類型的值最大能存儲(chǔ)512M。

  • 2、Hash是一個(gè)鍵值（key-value）的集合。redis的hash是一個(gè)string的key和value的映射表，Hash特別適合存儲(chǔ)對(duì)象。常用命令：hget,hset,hgetall等。

  • 3、list列表是簡(jiǎn)單的字符串列表，按照插入順序排序。可以添加一個(gè)元素到列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊） ?常用命令：lpush、rpush、lpop、rpop、lrange(獲取列表片段)等。應(yīng)用場(chǎng)景：list應(yīng)用場(chǎng)景非常多，也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，比如twitter的關(guān)注列表，粉絲列表都可以用list結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：list就是鏈表，可以用來當(dāng)消息隊(duì)列用。redis提供了List的push和pop操作，還提供了操作某一段的api，可以直接查詢或者刪除某一段的元素。實(shí)現(xiàn)方式：redis list的是實(shí)現(xiàn)是一個(gè)雙向鏈表，既可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了額外的內(nèi)存開銷。

  • 4、set是string類型的無序集合。集合是通過hashtable實(shí)現(xiàn)的。set中的元素是沒有順序的，而且是沒有重復(fù)的。常用命令：sdd、spop、smembers、sunion等。應(yīng)用場(chǎng)景：redis set對(duì)外提供的功能和list一樣是一個(gè)列表，特殊之處在于set是自動(dòng)去重的，而且set提供了判斷某個(gè)成員是否在一個(gè)set集合中。

  • 5、zset和set一樣是string類型元素的集合，且不允許重復(fù)的元素。常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard等。使用場(chǎng)景：sorted set可以通過用戶額外提供一個(gè)優(yōu)先級(jí)（score）的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動(dòng)排序。當(dāng)你需要一個(gè)有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇sorted set結(jié)構(gòu)。和set相比，sorted set關(guān)聯(lián)了一個(gè)double類型權(quán)重的參數(shù)score，使得集合中的元素能夠按照score進(jìn)行有序排列，redis正是通過分?jǐn)?shù)來為集合中的成員進(jìn)行從小到大的排序。實(shí)現(xiàn)方式：Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(skipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據(jù)是HashMap里存的score，使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率，并且在實(shí)現(xiàn)上比較簡(jiǎn)單。

• 我：我之前總結(jié)了一張圖，關(guān)于數(shù)據(jù)類型的應(yīng)用場(chǎng)景，如果您感興趣，可以去我的掘金看。。

數(shù)據(jù)類型應(yīng)用場(chǎng)景總結(jié)

類型簡(jiǎn)介特性場(chǎng)景

string（字符串）	二進(jìn)制安全	可以包含任何數(shù)據(jù)，比如jpg圖片或者序列化對(duì)象	---
Hash（字典）	鍵值對(duì)集合，即編程語言中的map類型	適合存儲(chǔ)對(duì)象，并且可以像數(shù)據(jù)庫中的update一個(gè)屬性一樣只修改某一項(xiàng)屬性值	存儲(chǔ)、讀取、修改用戶屬性
List（列表）	鏈表（雙向鏈表）	增刪快，提供了操作某一元素的api	最新消息排行；消息隊(duì)列
set（集合）	hash表實(shí)現(xiàn)，元素不重復(fù)	添加、刪除、查找的復(fù)雜度都是O(1)，提供了求交集、并集、差集的操作	共同好友；利用唯一性，統(tǒng)計(jì)訪問網(wǎng)站的所有Ip
sorted set（有序集合）	將set中的元素增加一個(gè)權(quán)重參數(shù)score，元素按score有序排列	數(shù)據(jù)插入集合時(shí)，已經(jīng)進(jìn)行了天然排序	排行榜；帶權(quán)重的消息隊(duì)列

• 面試官：想不到你平時(shí)也下了不少工夫，那redis緩存你一定用過的吧

• 我：用過的。。

• 面試官：那你跟我說下你是怎么用的？

• 我是結(jié)合spring boot使用的。一般有兩種方式，一種是直接通過RedisTemplate來使用，另一種是使用spring cache集成Redis（也就是注解的方式）。具體的代碼我就不說了，在我的掘金中有一個(gè)demo（見下）。

Redis緩存

• 直接通過RedisTemplate來使用

• 使用spring cache集成Redis pom.xml中加入以下依賴：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.session</groupId><artifactId>spring-session-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency> </dependencies>

• spring-boot-starter-data-redis:在spring boot 2.x以后底層不再使用Jedis，而是換成了Lettuce。

• commons-pool2：用作redis連接池，如不引入啟動(dòng)會(huì)報(bào)錯(cuò)

• spring-session-data-redis：spring session引入，用作共享session。配置文件application.yml的配置：

server:port:?8082servlet:session:timeout:?30ms spring:cache:type:?redisredis:host:?127.0.0.1port:?6379password:#?redis默認(rèn)情況下有16個(gè)分片，這里配置具體使用的分片，默認(rèn)為0database:?0lettuce:pool:#?連接池最大連接數(shù)(使用負(fù)數(shù)表示沒有限制),默認(rèn)8max-active:?100

創(chuàng)建實(shí)體類User.java

public?class?User?implements?Serializable{private?static?final?long?serialVersionUID?=?662692455422902539L;private?Integer?id;private?String?name;private?Integer?age;public?User()?{}public?User(Integer?id,?String?name,?Integer?age)?{this.id?=?id;this.name?=?name;this.age?=?age;}public?Integer?getId()?{return?id;}public?void?setId(Integer?id)?{this.id?=?id;}public?String?getName()?{return?name;}public?void?setName(String?name)?{this.name?=?name;}public?Integer?getAge()?{return?age;}public?void?setAge(Integer?age)?{this.age?=?age;}@Overridepublic?String?toString()?{return?"User{"?+"id="?+?id?+",?name='"?+?name?+?'\''?+",?age="?+?age?+'}';} }

RedisTemplate的使用方式

默認(rèn)情況下的模板只能支持RedisTemplate<String, String>，也就是只能存入字符串，所以自定義模板很有必要。添加配置類RedisCacheConfig.java

@Configuration @AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class) public?class?RedisCacheConfig?{@Beanpublic?RedisTemplate<String,?Serializable>?redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory?connectionFactory)?{RedisTemplate<String,?Serializable>?template?=?new?RedisTemplate<>();template.setKeySerializer(new?StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new?GenericJackson2JsonRedisSerializer());template.setConnectionFactory(connectionFactory);return?template;} }

測(cè)試類

@RestController @RequestMapping("/user") public?class?UserController?{public?static?Logger?logger?=?LogManager.getLogger(UserController.class);@Autowiredprivate?StringRedisTemplate?stringRedisTemplate;@Autowiredprivate?RedisTemplate<String,?Serializable>?redisCacheTemplate;@RequestMapping("/test")public?void?test()?{redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey",?new?User(1,?"張三",?25));User?user?=?(User)?redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");logger.info("當(dāng)前獲取對(duì)象：{}",?user.toString());}

然后在瀏覽器訪問，觀察后臺(tái)日志 http://localhost:8082/user/test

使用spring cache集成redis

spring cache具備很好的靈活性，不僅能夠使用SPEL(spring expression language)來定義緩存的key和各種condition，還提供了開箱即用的緩存臨時(shí)存儲(chǔ)方案，也支持和主流的專業(yè)緩存如EhCache、Redis、Guava的集成。定義接口UserService.java

public?interface?UserService?{User?save(User?user);void?delete(int?id);User?get(Integer?id); }

接口實(shí)現(xiàn)類UserServiceImpl.java

@Service public?class?UserServiceImpl?implements?UserService{public?static?Logger?logger?=?LogManager.getLogger(UserServiceImpl.class);private?static?Map<Integer,?User>?userMap?=?new?HashMap<>();static?{userMap.put(1,?new?User(1,?"肖戰(zhàn)",?25));userMap.put(2,?new?User(2,?"王一博",?26));userMap.put(3,?new?User(3,?"楊紫",?24));}@CachePut(value?="user",?key?=?"#user.id")@Overridepublic?User?save(User?user)?{userMap.put(user.getId(),?user);logger.info("進(jìn)入save方法，當(dāng)前存儲(chǔ)對(duì)象：{}",?user.toString());return?user;}@CacheEvict(value="user",?key?=?"#id")@Overridepublic?void?delete(int?id)?{userMap.remove(id);logger.info("進(jìn)入delete方法，刪除成功");}@Cacheable(value?=?"user",?key?=?"#id")@Overridepublic?User?get(Integer?id)?{logger.info("進(jìn)入get方法，當(dāng)前獲取對(duì)象：{}",?userMap.get(id)==null?null:userMap.get(id).toString());return?userMap.get(id);} }

為了方便演示數(shù)據(jù)庫的操作，這里直接定義了一個(gè)Map<Integer,User> userMap，這里的核心是三個(gè)注解@Cachable、@CachePut和@CacheEvict。測(cè)試類：UserController

@RestController @RequestMapping("/user") public?class?UserController?{public?static?Logger?logger?=?LogManager.getLogger(UserController.class);@Autowiredprivate?StringRedisTemplate?stringRedisTemplate;@Autowiredprivate?RedisTemplate<String,?Serializable>?redisCacheTemplate;@Autowiredprivate?UserService?userService;@RequestMapping("/test")public?void?test()?{redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey",?new?User(1,?"張三",?25));User?user?=?(User)?redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");logger.info("當(dāng)前獲取對(duì)象：{}",?user.toString());}@RequestMapping("/add")public?void?add()?{User?user?=?userService.save(new?User(4,?"李現(xiàn)",?30));logger.info("添加的用戶信息：{}",user.toString());}@RequestMapping("/delete")public?void?delete()?{userService.delete(4);}@RequestMapping("/get/{id}")public?void?get(@PathVariable("id")?String?idStr)?throws?Exception{if?(StringUtils.isBlank(idStr))?{throw?new?Exception("id為空");}Integer?id?=?Integer.parseInt(idStr);User?user?=?userService.get(id);logger.info("獲取的用戶信息：{}",user.toString());} }

用緩存要注意，啟動(dòng)類要加上一個(gè)注解開啟緩存

@SpringBootApplication(exclude=DataSourceAutoConfiguration.class)@EnableCachingpublic?class?Application?{?????public?static?void?main(String[]?args)?{??????????SpringApplication.run(Application.class,?args);?????}}

1、先調(diào)用添加接口：http://localhost:8082/user/add

2、再調(diào)用查詢接口，查詢id=4的用戶信息：

可以看出，這里已經(jīng)從緩存中獲取數(shù)據(jù)了，因?yàn)樯弦徊絘dd方法已經(jīng)把id=4的用戶數(shù)據(jù)放入了redis緩存 3、調(diào)用刪除方法，刪除id=4的用戶信息，同時(shí)清除緩存

4、再次調(diào)用查詢接口，查詢id=4的用戶信息：

沒有了緩存，所以進(jìn)入了get方法，從userMap中獲取。

---

緩存注解

1、@Cacheable 根據(jù)方法的請(qǐng)求參數(shù)對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存

• key：緩存的key，可以為空，如果指定要按照SPEL表達(dá)式編寫，如果不指定，則按照方法的所有參數(shù)進(jìn)行組合。

• value：緩存的名稱，必須指定至少一個(gè)（如 @Cacheable (value='user')或者@Cacheable(value={'user1','user2'})）

• condition：緩存的條件，可以為空，使用SPEL編寫，返回true或者false，只有為true才進(jìn)行緩存。

2、@CachePut 根據(jù)方法的請(qǐng)求參數(shù)對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存，和@Cacheable不同的是，它每次都會(huì)觸發(fā)真實(shí)方法的調(diào)用。參數(shù)描述見上。

3、@CacheEvict 根據(jù)條件對(duì)緩存進(jìn)行清空

• key：同上

• value：同上

• condition：同上

• allEntries：是否清空所有緩存內(nèi)容，缺省為false，如果指定為true，則方法調(diào)用后將立即清空所有緩存

• beforeInvocation：是否在方法執(zhí)行前就清空，缺省為false，如果指定為true，則在方法還沒有執(zhí)行的時(shí)候就清空緩存。缺省情況下，如果方法執(zhí)行拋出異常，則不會(huì)清空緩存。

緩存問題

• 面試官：看了一下你的demo，簡(jiǎn)單易懂。那你在實(shí)際項(xiàng)目中使用緩存有遇到什么問題或者會(huì)遇到什么問題你知道嗎？

• 我：緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性問題：分布式環(huán)境下非常容易出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)一致性問題，針對(duì)這一點(diǎn)，如果項(xiàng)目對(duì)緩存的要求是強(qiáng)一致性的，那么就不要使用緩存。我們只能采取合適的策略來降低緩存和數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)不一致的概率，而無法保證兩者間的強(qiáng)一致性。合適的策略包括合適的緩存更新策略，更新數(shù)據(jù)庫后及時(shí)更新緩存、緩存失敗時(shí)增加重試機(jī)制。

• 面試官：Redis雪崩了解嗎？

• 我：我了解的，目前電商首頁以及熱點(diǎn)數(shù)據(jù)都會(huì)去做緩存，一般緩存都是定時(shí)任務(wù)去刷新，或者查不到之后去更新緩存的，定時(shí)任務(wù)刷新就有一個(gè)問題。舉個(gè)栗子：如果首頁所有Key的失效時(shí)間都是12小時(shí)，中午12點(diǎn)刷新的，我零點(diǎn)有個(gè)大促活動(dòng)大量用戶涌入，假設(shè)每秒6000個(gè)請(qǐng)求，本來緩存可以抗住每秒5000個(gè)請(qǐng)求，但是緩存中所有Key都失效了。此時(shí)6000個(gè)/秒的請(qǐng)求全部落在了數(shù)據(jù)庫上，數(shù)據(jù)庫必然扛不住，真實(shí)情況可能DBA都沒反應(yīng)過來直接掛了，此時(shí)，如果沒什么特別的方案來處理，DBA很著急，重啟數(shù)據(jù)庫，但是數(shù)據(jù)庫立馬又被新流量給打死了。這就是我理解的緩存雪崩。

• 我心想：同一時(shí)間大面積失效，瞬間Redis跟沒有一樣，那這個(gè)數(shù)量級(jí)別的請(qǐng)求直接打到數(shù)據(jù)庫幾乎是災(zāi)難性的，你想想如果掛的是一個(gè)用戶服務(wù)的庫，那其他依賴他的庫所有接口幾乎都會(huì)報(bào)錯(cuò)，如果沒做熔斷等策略基本上就是瞬間掛一片的節(jié)奏，你怎么重啟用戶都會(huì)把你打掛，等你重啟好的時(shí)候，用戶早睡覺去了，臨睡之前，罵罵咧咧“什么垃圾產(chǎn)品”。

• 面試官摸摸了自己的頭發(fā)：嗯，還不錯(cuò)，那這種情況你都是怎么應(yīng)對(duì)的？

• 我：處理緩存雪崩簡(jiǎn)單，在批量往Redis存數(shù)據(jù)的時(shí)候，把每個(gè)Key的失效時(shí)間都加個(gè)隨機(jī)值就好了，這樣可以保證數(shù)據(jù)不會(huì)再同一時(shí)間大面積失效。

setRedis（key,?value,?time+Math.random()*10000）;

如果Redis是集群部署，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)均勻分布在不同的Redis庫中也能避免全部失效。或者設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過期，有更新操作就更新緩存就好了（比如運(yùn)維更新了首頁商品，那你刷下緩存就好了，不要設(shè)置過期時(shí)間），電商首頁的數(shù)據(jù)也可以用這個(gè)操作，保險(xiǎn)。

• 面試官：那你了解緩存穿透和擊穿么，可以說說他們跟雪崩的區(qū)別嗎？

• 我：嗯，了解，先說下緩存穿透吧，緩存穿透是指緩存和數(shù)據(jù)庫中都沒有的數(shù)據(jù)，而用戶（黑客）不斷發(fā)起請(qǐng)求，舉個(gè)栗子：我們數(shù)據(jù)庫的id都是從1自增的，如果發(fā)起id=-1的數(shù)據(jù)或者id特別大不存在的數(shù)據(jù)，這樣的不斷攻擊導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫壓力很大，嚴(yán)重會(huì)擊垮數(shù)據(jù)庫。

• 我又接著說：至于緩存擊穿嘛，這個(gè)跟緩存雪崩有點(diǎn)像，但是又有一點(diǎn)不一樣，緩存雪崩是因?yàn)榇竺娣e的緩存失效，打崩了DB，而緩存擊穿不同的是緩存擊穿是指一個(gè)Key非常熱點(diǎn)，在不停地扛著大量的請(qǐng)求，大并發(fā)集中對(duì)這一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行訪問，當(dāng)這個(gè)Key在失效的瞬間，持續(xù)的大并發(fā)直接落到了數(shù)據(jù)庫上，就在這個(gè)Key的點(diǎn)上擊穿了緩存。

• 面試官露出欣慰的眼光：那他們分別怎么解決？

• 我：緩存穿透我會(huì)在接口層增加校驗(yàn)，比如用戶鑒權(quán)，參數(shù)做校驗(yàn)，不合法的校驗(yàn)直接return，比如id做基礎(chǔ)校驗(yàn)，id<=0直接攔截。

• 面試官：那你還有別的方法嗎？

• 我：我記得Redis里還有一個(gè)高級(jí)用法布隆過濾器（Bloom Filter） 這個(gè)也能很好的預(yù)防緩存穿透的發(fā)生，他的原理也很簡(jiǎn)單，就是利用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法快速判斷出你這個(gè)Key是否在數(shù)據(jù)庫中存在，不存在你return就好了，存在你就去查DB刷新KV再return。緩存擊穿的話，設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過期，或者加上互斥鎖就搞定了。作為暖男，代碼給你準(zhǔn)備好了，拿走不謝。

public?static?String?getData(String?key)?throws?InterruptedException?{//從Redis查詢數(shù)據(jù)String?result?=?getDataByKV(key);//參數(shù)校驗(yàn)if?(StringUtils.isBlank(result))?{try?{//獲得鎖if?(reenLock.tryLock())?{//去數(shù)據(jù)庫查詢r(jià)esult?=?getDataByDB(key);//校驗(yàn)if?(StringUtils.isNotBlank(result))?{//插進(jìn)緩存setDataToKV(key,?result);}}?else?{//睡一會(huì)再拿Thread.sleep(100L);result?=?getData(key);}}?finally?{//釋放鎖reenLock.unlock();}}return?result;}

• 面試官：嗯嗯，還不錯(cuò)。

Redis為何這么快

• 面試官：redis作為緩存大家都在用，那redis一定很快咯？

• 我：當(dāng)然了，官方提供的數(shù)據(jù)可以達(dá)到100000+的QPS（每秒內(nèi)的查詢次數(shù)），這個(gè)數(shù)據(jù)不比Memcached差！

• 面試官：redis這么快，它的“多線程模型”你了解嗎？（露出邪魅一笑）

• 我：您是想問Redis這么快，為什么還是單線程的吧。Redis確實(shí)是單進(jìn)程單線程的模型，因?yàn)镽edis完全是基于內(nèi)存的操作，CPU不是Redis的瓶頸，Redis的瓶頸最有可能是機(jī)器內(nèi)存的大小或者網(wǎng)絡(luò)帶寬。既然單線程容易實(shí)現(xiàn)，而且CPU不會(huì)成為瓶頸，那就順理成章的采用單線程的方案了（畢竟采用多線程會(huì)有很多麻煩）。

• 面試官：嗯，是的。那你能說說Redis是單線程的，為什么還能這么快嗎？

• 我：可以這么說吧。第一：Redis完全基于內(nèi)存，絕大部分請(qǐng)求是純粹的內(nèi)存操作，非常迅速，數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢(shì)就是查找和操作的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。第二：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，對(duì)數(shù)據(jù)操作也簡(jiǎn)單。第三：采用單線程，避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件，不存在多線程導(dǎo)致的CPU切換，不用去考慮各種鎖的問題，不存在加鎖釋放鎖操作，沒有死鎖問題導(dǎo)致的性能消耗。第四：使用多路復(fù)用IO模型，非阻塞IO。

Redis和Memcached的區(qū)別

• 面試官：嗯嗯，說的很詳細(xì)。那你為什么選擇Redis的緩存方案而不用memcached呢

• 我：1、存儲(chǔ)方式上：memcache會(huì)把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中，斷電后會(huì)掛掉，數(shù)據(jù)不能超過內(nèi)存大小。redis有部分?jǐn)?shù)據(jù)存在硬盤上，這樣能保證數(shù)據(jù)的持久性。2、數(shù)據(jù)支持類型上：memcache對(duì)數(shù)據(jù)類型的支持簡(jiǎn)單，只支持簡(jiǎn)單的key-value，，而redis支持五種數(shù)據(jù)類型。3、使用底層模型不同：它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。redis直接自己構(gòu)建了VM機(jī)制，因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求。4、value的大小：redis可以達(dá)到1GB，而memcache只有1MB。

淘汰策略

• 面試官：那你說說你知道的redis的淘汰策略有哪些？

• 我：Redis有六種淘汰策略

策略描述

volatile-lru	從已設(shè)置過期時(shí)間的KV集中優(yōu)先對(duì)最近最少使用(less recently used)的數(shù)據(jù)淘汰
volitile-ttl	從已設(shè)置過期時(shí)間的KV集中優(yōu)先對(duì)剩余時(shí)間短(time to live)的數(shù)據(jù)淘汰
volitile-random	從已設(shè)置過期時(shí)間的KV集中隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-lru	從所有KV集中優(yōu)先對(duì)最近最少使用(less recently used)的數(shù)據(jù)淘汰
allKeys-random	從所有KV集中隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)淘汰
noeviction	不淘汰策略，若超過最大內(nèi)存，返回錯(cuò)誤信息

補(bǔ)充一下：Redis4.0加入了LFU(least frequency use)淘汰策略，包括volatile-lfu和allkeys-lfu，通過統(tǒng)計(jì)訪問頻率，將訪問頻率最少，即最不經(jīng)常使用的KV淘汰。

持久化

• 面試官：你對(duì)redis的持久化機(jī)制了解嗎？能講一下嗎？

• 我：redis為了保證效率，數(shù)據(jù)緩存在了內(nèi)存中，但是會(huì)周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件中，以保證數(shù)據(jù)的持久化。Redis的持久化策略有兩種：1、RDB：快照形式是直接把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存到一個(gè)dump的文件中，定時(shí)保存，保存策略。2、AOF：把所有的對(duì)Redis的服務(wù)器進(jìn)行修改的命令都存到一個(gè)文件里，命令的集合。Redis默認(rèn)是快照RDB的持久化方式。當(dāng)Redis重啟的時(shí)候，它會(huì)優(yōu)先使用AOF文件來還原數(shù)據(jù)集，因?yàn)锳OF文件保存的數(shù)據(jù)集通常比RDB文件所保存的數(shù)據(jù)集更完整。你甚至可以關(guān)閉持久化功能，讓數(shù)據(jù)只在服務(wù)器運(yùn)行時(shí)存。

• 面試官：那你再說下RDB是怎么工作的？

• 我：默認(rèn)Redis是會(huì)以快照"RDB"的形式將數(shù)據(jù)持久化到磁盤的一個(gè)二進(jìn)制文件dump.rdb。工作原理簡(jiǎn)單說一下：當(dāng)Redis需要做持久化時(shí)，Redis會(huì)fork一個(gè)子進(jìn)程，子進(jìn)程將數(shù)據(jù)寫到磁盤上一個(gè)臨時(shí)RDB文件中。當(dāng)子進(jìn)程完成寫臨時(shí)文件后，將原來的RDB替換掉，這樣的好處是可以copy-on-write。

• 我：RDB的優(yōu)點(diǎn)是：這種文件非常適合用于備份：比如，你可以在最近的24小時(shí)內(nèi)，每小時(shí)備份一次，并且在每個(gè)月的每一天也備份一個(gè)RDB文件。這樣的話，即使遇上問題，也可以隨時(shí)將數(shù)據(jù)集還原到不同的版本。RDB非常適合災(zāi)難恢復(fù)。RDB的缺點(diǎn)是：如果你需要盡量避免在服務(wù)器故障時(shí)丟失數(shù)據(jù)，那么RDB不合適你。

• 面試官：那你要不再說下AOF？？

• 我：（說就一起說下吧）使用AOF做持久化，每一個(gè)寫命令都通過write函數(shù)追加到appendonly.aof中，配置方式如下：

appendfsync yes ? appendfsync always ????#每次有數(shù)據(jù)修改發(fā)生時(shí)都會(huì)寫入AOF文件。appendfsync everysec ??#每秒鐘同步一次，該策略為AOF的缺省策略。復(fù)制代碼

AOF可以做到全程持久化，只需要在配置中開啟 appendonly yes。這樣redis每執(zhí)行一個(gè)修改數(shù)據(jù)的命令，都會(huì)把它添加到AOF文件中，當(dāng)redis重啟時(shí)，將會(huì)讀取AOF文件進(jìn)行重放，恢復(fù)到redis關(guān)閉前的最后時(shí)刻。

• 我頓了一下，繼續(xù)說：使用AOF的優(yōu)點(diǎn)是會(huì)讓redis變得非常耐久。可以設(shè)置不同的fsync策略，aof的默認(rèn)策略是每秒鐘fsync一次，在這種配置下，就算發(fā)生故障停機(jī)，也最多丟失一秒鐘的數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)是對(duì)于相同的數(shù)據(jù)集來說，AOF的文件體積通常要大于RDB文件的體積。根據(jù)所使用的fsync策略，AOF的速度可能會(huì)慢于RDB。

• 面試官又問：你說了這么多，那我該用哪一個(gè)呢？

• 我：如果你非常關(guān)心你的數(shù)據(jù)，但仍然可以承受數(shù)分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失，那么可以額只使用RDB持久。AOF將Redis執(zhí)行的每一條命令追加到磁盤中，處理巨大的寫入會(huì)降低Redis的性能，不知道你是否可以接受。數(shù)據(jù)庫備份和災(zāi)難恢復(fù)：定時(shí)生成RDB快照非常便于進(jìn)行數(shù)據(jù)庫備份，并且RDB恢復(fù)數(shù)據(jù)集的速度也要比AOF恢復(fù)的速度快。當(dāng)然了，redis支持同時(shí)開啟RDB和AOF，系統(tǒng)重啟后，redis會(huì)優(yōu)先使用AOF來恢復(fù)數(shù)據(jù)，這樣丟失的數(shù)據(jù)會(huì)最少。

主從復(fù)制

• 面試官：redis單節(jié)點(diǎn)存在單點(diǎn)故障問題，為了解決單點(diǎn)問題，一般都需要對(duì)redis配置從節(jié)點(diǎn)，然后使用哨兵來監(jiān)聽主節(jié)點(diǎn)的存活狀態(tài)，如果主節(jié)點(diǎn)掛掉，從節(jié)點(diǎn)能繼續(xù)提供緩存功能，你能說說redis主從復(fù)制的過程和原理嗎？

• 我有點(diǎn)懵，這個(gè)說來就話長(zhǎng)了。但幸好提前準(zhǔn)備了：主從配置結(jié)合哨兵模式能解決單點(diǎn)故障問題，提高redis可用性。從節(jié)點(diǎn)僅提供讀操作，主節(jié)點(diǎn)提供寫操作。對(duì)于讀多寫少的狀況，可給主節(jié)點(diǎn)配置多個(gè)從節(jié)點(diǎn)，從而提高響應(yīng)效率。

• 我頓了一下，接著說：關(guān)于復(fù)制過程，是這樣的：

• • 1、從節(jié)點(diǎn)執(zhí)行slaveof[masterIP][masterPort]，保存主節(jié)點(diǎn)信息

  • 2、從節(jié)點(diǎn)中的定時(shí)任務(wù)發(fā)現(xiàn)主節(jié)點(diǎn)信息，建立和主節(jié)點(diǎn)的socket連接

  • 3、從節(jié)點(diǎn)發(fā)送Ping信號(hào)，主節(jié)點(diǎn)返回Pong，兩邊能互相通信

  • 4、連接建立后，主節(jié)點(diǎn)將所有數(shù)據(jù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)（數(shù)據(jù)同步）

  • 5、主節(jié)點(diǎn)把當(dāng)前的數(shù)據(jù)同步給從節(jié)點(diǎn)后，便完成了復(fù)制的建立過程。接下來，主節(jié)點(diǎn)就會(huì)持續(xù)的把寫命令發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，保證主從數(shù)據(jù)一致性。

• 面試官：那你能詳細(xì)說下數(shù)據(jù)同步的過程嗎？

• （我心想：這也問的太細(xì)了吧）我：可以。redis2.8之前使用sync[runId][offset]同步命令，redis2.8之后使用psync[runId][offset]命令。兩者不同在于，sync命令僅支持全量復(fù)制過程，psync支持全量和部分復(fù)制。介紹同步之前，先介紹幾個(gè)概念：runId：每個(gè)redis節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)都會(huì)生成唯一的uuid，每次redis重啟后，runId都會(huì)發(fā)生變化。offset：主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)都各自維護(hù)自己的主從復(fù)制偏移量offset，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)有寫入命令時(shí)，offset=offset+命令的字節(jié)長(zhǎng)度。從節(jié)點(diǎn)在收到主節(jié)點(diǎn)發(fā)送的命令后，也會(huì)增加自己的offset，并把自己的offset發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)。這樣，主節(jié)點(diǎn)同時(shí)保存自己的offset和從節(jié)點(diǎn)的offset，通過對(duì)比offset來判斷主從節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)是否一致。repl_backlog_size：保存在主節(jié)點(diǎn)上的一個(gè)固定長(zhǎng)度的先進(jìn)先出隊(duì)列，默認(rèn)大小是1MB。

  （1）主節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)給從節(jié)點(diǎn)過程中，主節(jié)點(diǎn)還會(huì)進(jìn)行一些寫操作，這時(shí)候的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在復(fù)制緩沖區(qū)中。從節(jié)點(diǎn)同步主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)完成后，主節(jié)點(diǎn)將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)繼續(xù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，用于部分復(fù)制。

  （2）主節(jié)點(diǎn)響應(yīng)寫命令時(shí)，不但會(huì)把命名發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，還會(huì)寫入復(fù)制積壓緩沖區(qū)，用于復(fù)制命令丟失的數(shù)據(jù)補(bǔ)救。

上面是psync的執(zhí)行流程：從節(jié)點(diǎn)發(fā)送psync[runId][offset]命令，主節(jié)點(diǎn)有三種響應(yīng)：（1）FULLRESYNC：第一次連接，進(jìn)行全量復(fù)制 （2）CONTINUE：進(jìn)行部分復(fù)制 （3）ERR：不支持psync命令，進(jìn)行全量復(fù)制

• 面試官：很好，那你能具體說下全量復(fù)制和部分復(fù)制的過程嗎？

• 我：可以

  上面是全量復(fù)制的流程。主要有以下幾步：

  1、從節(jié)點(diǎn)發(fā)送psync ? -1命令（因?yàn)榈谝淮伟l(fā)送，不知道主節(jié)點(diǎn)的runId，所以為?，因?yàn)槭堑谝淮螐?fù)制，所以offset=-1）。

  2、主節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)從節(jié)點(diǎn)是第一次復(fù)制，返回FULLRESYNC {runId} {offset}，runId是主節(jié)點(diǎn)的runId，offset是主節(jié)點(diǎn)目前的offset。

  3、從節(jié)點(diǎn)接收主節(jié)點(diǎn)信息后，保存到info中。

  4、主節(jié)點(diǎn)在發(fā)送FULLRESYNC后，啟動(dòng)bgsave命令，生成RDB文件（數(shù)據(jù)持久化）。

  5、主節(jié)點(diǎn)發(fā)送RDB文件給從節(jié)點(diǎn)。到從節(jié)點(diǎn)加載數(shù)據(jù)完成這段期間主節(jié)點(diǎn)的寫命令放入緩沖區(qū)。

  6、從節(jié)點(diǎn)清理自己的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。

  7、從節(jié)點(diǎn)加載RDB文件，將數(shù)據(jù)保存到自己的數(shù)據(jù)庫中。

  8、如果從節(jié)點(diǎn)開啟了AOF，從節(jié)點(diǎn)會(huì)異步重寫AOF文件。

關(guān)于部分復(fù)制有以下幾點(diǎn)說明：1、部分復(fù)制主要是Redis針對(duì)全量復(fù)制的過高開銷做出的一種優(yōu)化措施，使用psync[runId][offset]命令實(shí)現(xiàn)。當(dāng)從節(jié)點(diǎn)正在復(fù)制主節(jié)點(diǎn)時(shí)，如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)閃斷或者命令丟失等異常情況時(shí)，從節(jié)點(diǎn)會(huì)向主節(jié)點(diǎn)要求補(bǔ)發(fā)丟失的命令數(shù)據(jù)，主節(jié)點(diǎn)的復(fù)制積壓緩沖區(qū)將這部分?jǐn)?shù)據(jù)直接發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，這樣就可以保持主從節(jié)點(diǎn)復(fù)制的一致性。補(bǔ)發(fā)的這部分?jǐn)?shù)據(jù)一般遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于全量數(shù)據(jù)。2、主從連接中斷期間主節(jié)點(diǎn)依然響應(yīng)命令，但因復(fù)制連接中斷命令無法發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，不過主節(jié)點(diǎn)內(nèi)的復(fù)制積壓緩沖區(qū)依然可以保存最近一段時(shí)間的寫命令數(shù)據(jù)。3、當(dāng)主從連接恢復(fù)后，由于從節(jié)點(diǎn)之前保存了自身已復(fù)制的偏移量和主節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行ID。因此會(huì)把它們當(dāng)做psync參數(shù)發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)，要求進(jìn)行部分復(fù)制。4、主節(jié)點(diǎn)接收到psync命令后首先核對(duì)參數(shù)runId是否與自身一致，如果一致，說明之前復(fù)制的是當(dāng)前主節(jié)點(diǎn)；之后根據(jù)參數(shù)offset在復(fù)制積壓緩沖區(qū)中查找，如果offset之后的數(shù)據(jù)存在，則對(duì)從節(jié)點(diǎn)發(fā)送+COUTINUE命令，表示可以進(jìn)行部分復(fù)制。因?yàn)榫彌_區(qū)大小固定，若發(fā)生緩沖溢出，則進(jìn)行全量復(fù)制。5、主節(jié)點(diǎn)根據(jù)偏移量把復(fù)制積壓緩沖區(qū)里的數(shù)據(jù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，保證主從復(fù)制進(jìn)入正常狀態(tài)。

哨兵

• 面試官：那主從復(fù)制會(huì)存在哪些問題呢？

• 我：主從復(fù)制會(huì)存在以下問題：1、一旦主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，從節(jié)點(diǎn)晉升為主節(jié)點(diǎn)，同時(shí)需要修改應(yīng)用方的主節(jié)點(diǎn)地址，還需要命令所有從節(jié)點(diǎn)去復(fù)制新的主節(jié)點(diǎn)，整個(gè)過程需要人工干預(yù)。2、主節(jié)點(diǎn)的寫能力受到單機(jī)的限制。3、主節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)能力受到單機(jī)的限制。4、原生復(fù)制的弊端在早期的版本中也會(huì)比較突出，比如：redis復(fù)制中斷后，從節(jié)點(diǎn)會(huì)發(fā)起psync。此時(shí)如果同步不成功，則會(huì)進(jìn)行全量同步，主庫執(zhí)行全量備份的同時(shí)，可能會(huì)造成毫秒或秒級(jí)的卡頓。

• 面試官：那比較主流的解決方案是什么呢？

• 我：當(dāng)然是哨兵啊。

• 面試官：那么問題又來了。那你說下哨兵有哪些功能？

• 我：如圖，是Redis Sentinel（哨兵）的架構(gòu)圖。Redis Sentinel（哨兵）主要功能包括主節(jié)點(diǎn)存活檢測(cè)、主從運(yùn)行情況檢測(cè)、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移、主從切換。Redis Sentinel最小配置是一主一從。Redis的Sentinel系統(tǒng)可以用來管理多個(gè)Redis服務(wù)器，該系統(tǒng)可以執(zhí)行以下四個(gè)任務(wù)：1、監(jiān)控：不斷檢查主服務(wù)器和從服務(wù)器是否正常運(yùn)行。2、通知：當(dāng)被監(jiān)控的某個(gè)redis服務(wù)器出現(xiàn)問題，Sentinel通過API腳本向管理員或者其他應(yīng)用程序發(fā)出通知。3、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移：當(dāng)主節(jié)點(diǎn)不能正常工作時(shí)，Sentinel會(huì)開始一次自動(dòng)的故障轉(zhuǎn)移操作，它會(huì)將與失效主節(jié)點(diǎn)是主從關(guān)系的其中一個(gè)從節(jié)點(diǎn)升級(jí)為新的主節(jié)點(diǎn)，并且將其他的從節(jié)點(diǎn)指向新的主節(jié)點(diǎn)，這樣人工干預(yù)就可以免了。4、配置提供者：在Redis Sentinel模式下，客戶端應(yīng)用在初始化時(shí)連接的是Sentinel節(jié)點(diǎn)集合，從中獲取主節(jié)點(diǎn)的信息。

• 面試官：那你能說下哨兵的工作原理嗎？

• 我：話不多說，直接上圖：

1、每個(gè)Sentinel節(jié)點(diǎn)都需要定期執(zhí)行以下任務(wù)：每個(gè)Sentinel以每秒一次的頻率，向它所知的主服務(wù)器、從服務(wù)器以及其他的Sentinel實(shí)例發(fā)送一個(gè)PING命令。（如上圖）

2、如果一個(gè)實(shí)例距離最后一次有效回復(fù)PING命令的時(shí)間超過down-after-milliseconds所指定的值，那么這個(gè)實(shí)例會(huì)被Sentinel標(biāo)記為主觀下線。（如上圖）

3、如果一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為主觀下線，那么正在監(jiān)視這個(gè)服務(wù)器的所有Sentinel節(jié)點(diǎn)，要以每秒一次的頻率確認(rèn)主服務(wù)器的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)。

4、如果一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為主觀下線，并且有足夠數(shù)量的Sentinel（至少要達(dá)到配置文件指定的數(shù)量）在指定的時(shí)間范圍內(nèi)同意這一判斷，那么這個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為客觀下線。

5、一般情況下，每個(gè)Sentinel會(huì)以每10秒一次的頻率向它已知的所有主服務(wù)器和從服務(wù)器發(fā)送INFO命令，當(dāng)一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為客觀下線時(shí)，Sentinel向下線主服務(wù)器的所有從服務(wù)器發(fā)送INFO命令的頻率，會(huì)從10秒一次改為每秒一次。

6、Sentinel和其他Sentinel協(xié)商客觀下線的主節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，如果處于SDOWN狀態(tài)，則投票自動(dòng)選出新的主節(jié)點(diǎn)，將剩余從節(jié)點(diǎn)指向新的主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制。

7、當(dāng)沒有足夠數(shù)量的Sentinel同意主服務(wù)器下線時(shí)，主服務(wù)器的客觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除。當(dāng)主服務(wù)器重新向Sentinel的PING命令返回有效回復(fù)時(shí)，主服務(wù)器的主觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除。

• 面試官：不錯(cuò)，面試前沒少下工夫啊，今天Redis這關(guān)你過了，明天找個(gè)時(shí)間我們?cè)倭牧钠渌摹?#xff08;露出欣慰的微笑）

• 我：沒問題。

總結(jié)

本文在一次面試的過程中講述了Redis是什么，Redis的特點(diǎn)和功能，Redis緩存的使用，Redis為什么能這么快，Redis緩存的淘汰策略，持久化的兩種方式，Redis高可用部分的主從復(fù)制和哨兵的基本原理。只要功夫深，鐵杵磨成針，平時(shí)準(zhǔn)備好，面試不用慌。雖然面試不一定是這樣問的，但萬變不離其“宗”。（筆者覺得這種問答形式的博客很不錯(cuò)，可讀性強(qiáng)而且讀后記的比較深刻）

- END -

---

---

歡迎加入我的知識(shí)星球，一起探討架構(gòu)，交流源碼。加入方式，長(zhǎng)按下方二維碼噢：

已在知識(shí)星球更新源碼解析如下：

最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入門》系列，已經(jīng) 20 余篇，覆蓋了?MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分庫分表、讀寫分離、SpringMVC、Webflux、權(quán)限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能測(cè)試等等內(nèi)容。

提供近 3W 行代碼的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代碼的電商微服務(wù)項(xiàng)目。

獲取方式：點(diǎn)“在看”，關(guān)注公眾號(hào)并回復(fù)?666?領(lǐng)取，更多內(nèi)容陸續(xù)奉上。

文章有幫助的話，在看，轉(zhuǎn)發(fā)吧。 謝謝支持喲 (*^__^*）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【面朝大厂】万字+图解 Redis，面试不用愁了！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。