Redis面试题解析：数据类型、策略与最佳实践

Redis系列面试题整理（含参考答案）

Redis数据类型包括五种常见类型：字符串；散列列表设置和顺序设置。
各种数据类型的特点：字符串用于存储简单的键值对，合适的列表用于存储顺序输入和数据集的复杂数据结构。
它内置了排序功能。
数据删除和清除策略：有计划地删除过时的数据管理；分为惰性删除和定期删除。
计划删除检查数据何时过期，而惰性删除则定期检查过期数据是否定期删除。
数据清除策略主要分为两类：搜索易失性数据、丢弃全库数据和数据清除。
配置中的最大内存使用量；这包括每次删除的数据量以及选择策略。
企业级解决方案：采用缓存预热策略，在系统启动前加载热点数据，减轻用户请求对数据库的压力。
CacheAvalanche采用静态处理；多级缓存架构；通过数据库优化和监控机制减少数据库压力。
缓存分解是预设的；现场调整；通过后台刷新和锁定策略防止数据访问影响数据库服务器。
缓存穿透策略包括缓存失效；包括白名单和黑名单策略以及监控实施情况。
监控性能指标：响应时间；请求数量；攻击率；内存使用情况；客户端连接；主从信息；虽然执着，连接被拒绝；包括慢查询历史录等。
Redis缓存；共享会话；分布式密钥；消息队列；闪购等情况下的主从；广泛用于哨兵和集群构建。
深度学习Redis：Redis原理；网络模型；沟通模式；内存删除策略等重点关注Java客户端应用程序和Redis最佳实践。

java面试中redis，mongodb类的，会问哪些问题，怎么回答

1、你可能会问NoSQL和关系型数据库的区别：优点：1）成本：NoSQL数据库简单，易于实现。
它们基本上是开源软件。
你不需要像Oracle那样花很多钱购买和使用它们。
它们比关系数据库便宜。
2）查询速度：NoSQL数据库将数据存储在缓存中，而关系数据库将数据存储在硬盘上，Osql的存储格式是键、值格式、文档格式、图像格式等，因此可以存储类型基本、对象。
或者集合等格式，而数据库只支持基本类型4）可扩展性：关系型数据库也有类似join等多表查询机制的限制，导致扩展困难。
缺点：1）维护工具和数据有限，因为NoSQL是一项新技术，无法与关系数据库10年历史的技术相比。
2)不提供对SQL的支持。
如果不支持SQL等行业标准，将会产生一定的用户学习和使用成本。
3）它不提供事物的关系数据库处理。
自己谷歌一下吧。
3.应用场景：redis：主要用于缓存热点数据。
b.数据过期处理。
c.消息队列等功能。
d.计票、如何投票等。
mongodb：mongodb的主要目标是在key/value存储（提供高性能和高可扩展性）和传统RDBMS（功能丰富）系统之间搭建一座桥梁，整合两者的优势。
Mongo适合以下场景：网站数据：Mongo非常适合实时摄取、更新和查询，并且具有存储实时网站数据所需的复制和高可扩展性。
缓存：由于其高性能，mongo也适合作为IT基础设施的缓存层。
系统重启后，mongo创建的持久化缓存可以避免压垮底层数据源。
c.大型、低价值数据：使用传统关系数据库存储某些数据可能会更昂贵。
在此之前，很多程序员经常选择传统的文件进行存储。
d.高度可扩展的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。
和。
用于存储对象和JSON数据：mongo的BSON数据格式非常适合存储和查询格式化文档。
4、支持的数据类型：内容很多，可以自己在网上整理资料。

Redis常见面试题（带答案）110道

Redis面试题集全面更新，涵盖内存策略、驱逐机制、高并发与一致性、数据结构、集群方案、密码设置、性能优化等多个方面。
下面是一些重要的问题：

Redis将数据存储在内存中以实现超快速的读写，但需要注意内存限制。
超过它将激活消除策略。
如何保证Redis中数据的实时性？内存数据集根据策略删除过期或不活动的数据。
Redis提供了多种剪枝策略，例如LRU、随机剪枝等，可以根据应用场景进行调整。
Redis的高级功能包括性能分析工具、减少IO操作的管道、订阅/发布功能等。
流水线通过合并指令减少网络开销并优化性能。
如果节点发生故障，Redis集群可能会影响服务可用性，因此您需要了解集群配置和复制模型。
当内存耗尽时，Redis会限制写入并配置驱逐策略以保证数据的持久性。
面试中其他常见的话题还有清理Redis数据、限制集群节点数量、查询地理位置等。

掌握内存优化、事务处理、数据持久化、集群解决方案以及核心Redis命令是提高面试成功率的关键。
此外，了解Redis的使用场景，例如缓存、队列和排名，可以证明技术的完整性。
如果想了解更多可以参考博主整理的Java面试手册，了解更完整的信息。