Java面试：2021.05.07

桃扇骨 2023-01-19 04:55 34阅读 0赞

**1、讲一下分布式锁。**

**分布式锁：**当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。

**应用：**

高并发下争夺共享资源，比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁，如果不用分布式锁很可能造成超卖。

1.1、有多个批处理任务，两台机器同时处理，如果不加任何控制的话，很有可能同一个批处理被两台机器分别处理一遍；如果使用分布式锁，在领取任务的时候，一个任务只会被一台机器领到，这样就不会造成任务的重复执行；

1.2、再多思考一些，如果A/B两台机器，任务1被A机器领取到进行处理，在处理到一半的时候，A机器挂掉了，那么这个批处理任务也就无法顺利执行了，除非A机器可以恢复。

**分布式锁的实现方案：**

*  基于数据库实现分布式锁；
 *  基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁；
 *  基于Zookeeper实现分布式锁。

可以适当详细准备一下。

**2、谈谈redis有那些应用场景？**

**删除与过滤**

我们可以使用LREM来删除评论。如果删除操作非常少，另一个选择是直接跳过评论条目的入口，报告说该评论已经不存在。 有些时候你想要给不同的列表附加上不同的过滤器。如果过滤器的数量受到限制，你可以简单的为每个不同的过滤器使用不同的Redis列表。毕竟每个列表只有5000条项目，但Redis却能够使用非常少的内存来处理几百万条项目。

**按照用户投票和时间排序**

排行榜的一种常见变体模式就像Reddit或Hacker News用的那样，新闻按照类似下面的公式根据得分来排序：score = points / time^alpha 因此用户的投票会相应的把新闻挖出来，但时间会按照一定的指数将新闻埋下去。下面是我们的模式，当然算法由你决定。模式是这样的，开始时先观察那些可能是最新的项目，例如首页上的1000条新闻都是候选者，因此我们先忽视掉其他的，这实现起来很简单。每次新的新闻贴上来后，我们将ID添加到列表中，使用LPUSH + LTRIM，确保只取出最新的1000条项目。有一项后台任务获取这个列表，并且持续的计算这1000条新闻中每条新闻的最终得分。计算结果由ZADD命令按照新的顺序填充生成列表，老新闻则被清除。这里的关键思路是排序工作是由后台任务来完成的。

**处理过期项目**

另一种常用的项目排序是按照时间排序。我们使用unix时间作为得分即可。 模式如下：

\- 每次有新项目添加到我们的非Redis数据库时，我们把它加入到排序集合中。这时我们用的是时间属性，current\_time和time\_to\_live。

\- 另一项后台任务使用ZRANGE…SCORES查询排序集合，取出最新的10个项目。如果发现unix时间已经过期，则在数据库中删除条目。

下面具体看一下redis常用数据类型的应用：

**String**

**常用命令**：get、set、incr、decr、mget等。

**应用场景：**String是最常用的一种数据类型，普通的key/ value 存储都可以归为此类，即可以完全实现目前 Memcached 的功能，并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化，操作日志及 Replication等功能。除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作外，Redis还提供了下面一些操作：

*  获取字符串长度
 *  往字符串append内容
 *  设置和获取字符串的某一段内容
 *  设置及获取字符串的某一位（bit）
 *  批量设置一系列字符串的内容

**使用场景：**常规key-value缓存应用。常规计数: 微博数, 粉丝数。

**实现方式：**String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

**Hash**

**常用命令：**hget,hset,hgetall 等。

**使用场景：**存储部分变更数据，如用户信息等。

**实现方式：**

Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap，此时encoding为ht。

**List**

**常用命令：**lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

**应用场景：**

Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。

List 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用List结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。List的另一个应用就是消息队列，  
可以利用List的PUSH操作，将任务存在List中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api，你可以直接查询，删除List中某一段的元素。

**实现方式：**

Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表，可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部添加或者删除元素，这样List即可以作为栈，也可以作为队列。

**Set**

**常用命令：**sadd,spop,smembers,sunion 等。

**应用场景：**

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Set 就是一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Set数据结构，可以存储一些集合性的数据。

**实现方式：**

set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

**Sorted Set**

**常用命令：**zadd,zrange,zrem,zcard等

**使用场景：**

Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

和Set相比，Sorted Set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列，比如一个存储全班同学成绩的Sorted Set，其集合value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分，这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。另外还可以用Sorted Set来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

**实现方式：**

Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

**3、Redis为什么速度快？**

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；

3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：

（1）多路 I/O 复用模型

多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。

这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

**4、电商中针对秒杀，库存方面怎么做的？**

这个问题咱们可以看做，并发情况下如何实时同步库存以及防止超买、超卖问题。

**1、前端**

面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】

**　　A：扩容**

加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

**　　B：静态化**

将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。

**　　C：限流**

一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP，限制单位时间内发起请求数量。

或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作。

**D：有损服务**