找班主任，要周老师的路线发一下面试突击班，第一天开班有6000+人在线~！！！希望大家紧张起来，今年竞争尤其激烈，新来的同学要加把劲~！今天主题：缓存面试题 周老师提升面试成功率给到对方你有思想，有个人见解redis为什么快，TPS/QPS是多少，解决了项目什么问题？1，我讲的redis第一版，之后今年新讲的redis6.x源码课2，内存（），单线程，EPOLL（NIO），数据结构（补充redis6），计算向数据移动（在io上优化）3，10W有点多，4W：Value体积，类型4，解决了项目什么问题，级别：1，无关紧要数据，减轻数据库的压力；2，动静分离（纯静态数据【字典】，聚合数据【通过计算得到的数据】）3，涉及一致性问题的数据，decr，超卖发生不了，但是一定少卖*，订单信息 -> 状态机 stat(追求一致性的)**，区分并发，区分一致性的问题的严重程度现在Redis服务器内存不够用了，但是公司也不会为我们购买新的服务器资源，想办法解决内存不足的情况，而且不能删除Redis中的数据，也不能转储备份，解决这种情况之后还要保证Redis的性能，甚至性能要比之前更高，如何处理这种情况？1，压缩2，value类型的梳理3，redis有一个特质：VM-*** 2.0时代，3.x clusterRedis怎么解决数据主从延迟问题啊？之前面得物被问到了1，不可能百分百解决2，配置中开启：slaves的数量：3，time，1S不同物理机房部署redis的问题？1，redis的场景肯定是cache，你肯定有db2，near cache3，数据库层面做同步，缓存不去同步*，首先你追求的是cache的性能，担心的是可靠，加入同步，追求强一致性我又想做存储，又想做缓存，redis怎么设置？1，关注redis的淘汰策略2，在过期key的集合中去淘汰，LFU/LFRU*，操作上有要求，认为可以淘汰的数据，要加上过期时间，即便10年都可以*，如果第二次操作不带过期，所以，认为过期的key，过期设置应该是O(n)Wredis的IO模型，单/多线程？1，去看redis6.x的课2，redis6，kafka：redis 单线程，IOthreads是多：循环一次，从IO中完成读写，是一个批次，一个client可能有一个或多个命令被执行，但是不破坏顺序性kafka，worker是多线程，IOthreads：一条指令，mute unmute你是几几年的，工作几年了，为什么还知道代理模式？我感觉没人用了，直接用它自己的cluster模式就可以了呀？1，AKF2，cluster痛点redis是否使用了主从复制，读写分离？1，读写分离，禁用，如果关注一致性，其实主从都关闭2，没有一致性问题的可以3，【纯粹当个不重要的缓存的时候，随便分离】重要体现在数据的维度，站在架构的角度，很值钱。*，补充一个问题：有哨兵的主从：从是怎么发现，以及动态扩展从节点，需要改配置，从起集群吗？**，哨兵只需要配置master，通过发布订阅，哨兵之间发现**，通过master的info replica 学习到从节点有那个，已备未来切换主AKF应用中的Z轴如何做数据的分治？1，Z轴，我们做的是sharding，分片2，实现的话：就用他的自己的cluster3，exp: 3C大类下，手机，电脑，。。。4，cluster + hash tag5，代理，client我被问到，数据库有100W条数据，redis只能保存20W个Key，怎么保证都是热点数据？00，前期做活动。领券，购物车，协同过滤。。。猜--->涉及到大数据了0，不可能正确预估热数据1，热数据不可能被猜到2，怎么解决雪崩，穿透，击穿了3，代表的语义是redis里面没有这个key*，减少无效请求，冷启动，项目不瘫秒杀场景用是否使用了redis？1，用了redis做库存的扣减，过滤，过滤了大量的无效请求2，出现了少卖现象3，金融交易都是到库的4，其实没有真秒杀5，用我redis6.x的cache-write-behind解决方案，会出现超卖假象6，尽量过滤更多的无效请求，但是更主要的是自动化的完成了redis的回更
找班主任，要周老师的路线发一下
面试突击班，第一天开班有6000+人在线~！！！
希望大家紧张起来，今年竞争尤其激烈，新来的同学要加把劲~！
今天主题：缓存面试题 周老师
提升面试成功率
给到对方你有思想，有个人见解
redis为什么快，TPS/QPS是多少，解决了项目什么问题？
1，我讲的redis第一版，之后今年新讲的redis6.x源码课
2，内存（），单线程，EPOLL（NIO），数据结构（补充redis6），计算向数据移动（在io上优化）
3，10W有点多，4W：Value体积，类型
4，解决了项目什么问题，级别：
1，无关紧要数据，减轻数据库的压力；
2，动静分离（纯静态数据【字典】，聚合数据【通过计算得到的数据】）
3，涉及一致性问题的数据，decr，超卖发生不了，但是一定少卖
*，订单信息 -> 状态机 stat(追求一致性的)
**，区分并发，区分一致性的问题的严重程度
现在Redis服务器内存不够用了，但是公司也不会为我们购买新的服务器资源，想办法解决内存不足的情况，而且不能删除Redis中的数据，也不能转储备份，解决这种情况之后还要保证Redis的性能，甚至性能要比之前更高，如何处理这种情况？
1，压缩
2，value类型的梳理
3，redis有一个特质：VM-*** 2.0时代，3.x cluster
http://redis.cn/topics/internals-vm
Redis怎么解决数据主从延迟问题啊？之前面得物被问到了
1，不可能百分百解决
2，配置中开启：slaves的数量：3，time，1S
不同物理机房部署redis的问题？
1，redis的场景肯定是cache，你肯定有db
2，near cache
3，数据库层面做同步，缓存不去同步
*，首先你追求的是cache的性能，担心的是可靠，加入同步，追求强一致性
我又想做存储，又想做缓存，redis怎么设置？
1，关注redis的淘汰策略
2，在过期key的集合中去淘汰，LFU/LFRU
*，操作上有要求，认为可以淘汰的数据，要加上过期时间，即便10年都可以
*，如果第二次操作不带过期，所以，认为过期的key，过期设置应该是O(n)W
redis的IO模型，单/多线程？
1，去看redis6.x的课
2，redis6，kafka：
redis 单线程，IOthreads是多：循环一次，从IO中完成读写，是一个批次，一个client可能有一个或多个命令被执行，但是不破坏顺序性
kafka，worker是多线程，IOthreads：一条指令，mute unmute
你是几几年的，工作几年了，为什么还知道代理模式？我感觉没人用了，直接用它自己的cluster模式就可以了呀？
1，AKF
2，cluster痛点
redis是否使用了主从复制，读写分离？
1，读写分离，禁用，如果关注一致性，其实主从都关闭
2，没有一致性问题的可以
3，【纯粹当个不重要的缓存的时候，随便分离】重要体现在数据的维度，站在架构的角度，很值钱。
*，补充一个问题：有哨兵的主从：从是怎么发现，以及动态扩展从节点，需要改配置，从起集群吗？
**，哨兵只需要配置master，通过发布订阅，哨兵之间发现
**，通过master的info replica 学习到从节点有那个，已备未来切换主
AKF应用中的Z轴如何做数据的分治？
1，Z轴，我们做的是sharding，分片
2，实现的话：就用他的自己的cluster
3，exp: 3C大类下，手机，电脑，。。。
4，cluster + hash tag
5，代理，client
我被问到，数据库有100W条数据，redis只能保存20W个Key，怎么保证都是热点数据？
00，前期做活动。领券，购物车，协同过滤。。。猜--->涉及到大数据了
0，不可能正确预估热数据
1，热数据不可能被猜到
2，怎么解决雪崩，穿透，击穿了
3，代表的语义是redis里面没有这个key
*，减少无效请求，冷启动，项目不瘫
秒杀场景用是否使用了redis？
1，用了redis做库存的扣减，过滤，过滤了大量的无效请求
2，出现了少卖现象
3，金融交易都是到库的
4，其实没有真秒杀
5，用我redis6.x的cache-write-behind解决方案，会出现超卖假象
6，尽量过滤更多的无效请求，但是更主要的是自动化的完成了redis的回更