关于Python常见的面试题之Redis
当你学完Python并到工作时,你肯定会遇到一些不知道如何回答的问题,比如关于Redis的问题。而最近也有不少网友针对这类问题咨询了小编,我整理了一篇关于这方面的文章,希望对大家有所帮助。
如何解决Redis宕机?
宕机:服务器停止服务
如果只有一个redis,肯定会造成数据丢失,无法保存;如果有多个redis或者redis集群,宕机则需要分为在主从模式下区分来看:
slave从redis宕机,redis是在配置主从复制的时候配置的。slave会从master的redis中读取master的redis操作日志1。库在redis中重启后,会自动添加到主从架构中,自动完成数据的同步;
如果从库实现了持久化,此时不要立即重启服务,否则可能导致数据丢失。正确操作如下:对slave数据执行SLAVEOFONONE,断开主从关系,将slave升级到master库,此时重启主库,执行SLAVEOF,设置为从库,连接主redis进行主从复制,自动备份数据。
以上过程容易配置错误,可以使用redis提供的sentinel机制来简化以上操作。简单的方法:redis的哨兵功能。
Redis集群解决方案怎么做?有哪些解决方案?
1.Codis目前使用最多的集群方案,效果和twemproxy基本一样,但是支持在节点数变化时将旧节点数恢复到新的hash节点。
2、rediscluster3.0自带的集群特点是它的分布式算法不是一致性hash,而是hashslot的概念,并且本身支持node设置slave节点。
3、在业务代码层,设置几个不相关的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例对数据进行操作。这种方式对hash层代码要求比较高,一些考虑包括节点故障后的替代算法方案、数据冲击后的字典脚本恢复、实例监控等。
Redis回收过程是如何工作的?
客户端运行了一个新命令并添加了新数据。
redis检查内存使用情况,如果大于maxmemory限制,会按照设置的策略回收。
一个新的命令被执行等等,所以我们不断地跨越内存限制的边界,通过不断地到达边界然后不断地回收回到边界之下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如,一个大集合的交集被保存到一个新的键),那么这个内存限制就会被这个内存使用量超越。

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