2020-06-24 10:56发布
Redis 常见的性能问题和解决方法：
1.Master写内存快照
save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2.Master AOF持久化
如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。
3.Master调用BGREWRITEAOF
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4.Redis主从复制的性能问题
第一次Slave向Master同步的实现是：Slave向Master发出同步请求，Master先dump出rdb文件，然后将rdb文件全量传输给slave，然后Master把缓存的命令转发给Slave，初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是：Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上，只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞，但由于Redis使用单线程服务，如果Master快照文件比较大，那么第一次全量传输会耗费比较长时间，且文件传输过程中Master可能无法提供服务，也就是说服务会中断，对于关键服务，这个后果也是很可怕的。
5.单点故障问题
由于目前Redis的主从复制还不够成熟，所以存在明显的单点故障问题，这个目前只能自己做方案解决，如：主动复制，Proxy实现Slave对Master的替换等。
Redis常见性能问题和解决方案:
Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
尽量避免在压力很大的主库上增加从库
Redis的并发竞争问题如何解决?
Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：
1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
2.服务器角度，利用setnx实现锁。
注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。
Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？
扩容的话可以通过redis集群实现，之前做项目的时候用过自己搭的redis集群
Redis与消息队列
不要使用redis去做消息队列，这不是redis的设计目标。但实在太多人使用redis去做去消息队列，redis的作者看不下去，另外基于redis的核心代码，另外实现了一个消息队列disque
我在做网站过程接触比较多的还是使用redis做缓存，比如秒杀系统，首页缓存等等。
Redis实现限流功能的优点：
可以应用于分布式或者集群下
redis并发量大
为啥redis单线程模型也能效率这么高？
1）纯内存操作
2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制
3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题
redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适呢？
string 简单的 kv缓存
hash 这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段
看军事新闻的同学应该都知道，一艘航空母舰作战能力虽然很强，但是弱点太明显，就是防御能力太差，单艘的航空母舰很少单独行动，通常航空母舰战斗群才是主要军事力量，你可以把单艘航母理解为的单体应用（防御差，机动性不好），把航母战斗群（调度复杂，维护...
初始化过程细节：首先进行的就是将服务装载到容器中，然后准备注册服务。和Spring中启动过程类似，Spring启动时，将bean装载进容器中的时候，首先要解析bean。所以dubbo也是先读配置文件解析服务。解析服务：基于dubbo.jar内的META-INF/spring.handlers配置，...
分布式事务 指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上 。换成比较容易理解的话，就是多个事务之间再保持事务的特性，也就是多个事务之间保证结果的一致性。分布式事务解决方案1、基于XA协议的两阶...
1. 接口调用存在的问题 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能在服务器处理...
前提是另外一个bean在bean容器中能找到
1.View——表示层1.1准备数据实现方式：struts，servlet等1.2显示数据实现方式：extjs，jsp，jquery，html等2.Service——业务层实现方式：drools等3.Dao——数据访问层实现方式：hibernate、mybatis等...
SpringCloud Netflix和SpringCloud Alibaba的区别如下图：
哨兵（Sentinel）是 redis 的高可用性解决方案，前面我们讲的主从复制它是高可用的基础，需要人工介入才能完成故障转移，哨兵可以解决这个问题，在主从复制情况下，当主节点发生故障时，哨兵可以自动的发现故障并且完成故障转移，实现真正的 redis 高可用。在...
redis为什么会有高并发问题redis的出身决定Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题。发生连...
用dubbo是想利用分布式集群的形式来提高服务的并发量,适用与大型项目.如果不用它还想提高并发另一个解决方案是springCloud+微服务.适合大中小型项目.当前对并发要求的项目还是很多的,所以dubbo用的也相对较多.建议如果是初学者可以跳过dubbo直接学习第二个方...
不需要。一般是service分出去。然后其它放在web层即一个jar为service业务处理，一个为web层war包
在回答这个问题之前，我们先回答一下什么是锁。普通的锁，即在单机多线程环境下，当多个线程需要访问同一个变量或代码片段时，被访问的变量或代码片段叫做临界区域，我们需要控制线程一个一个的顺序执行，否则会出现并发问题。如何控制呢？就是设置一个各个线...
springmvc位于表现层，主要与浏览器进行交互（接收和响应浏览器请求）。springmvc采用MVC设计模型，模型由model、view和controller组成。 model（模型）：对应JavaBean view（视图）：对应JSP controller（控制器）...
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Redis 常见的性能问题和解决方法：
1.Master写内存快照
save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2.Master AOF持久化
如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。
3.Master调用BGREWRITEAOF
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4.Redis主从复制的性能问题
第一次Slave向Master同步的实现是：Slave向Master发出同步请求，Master先dump出rdb文件，然后将rdb文件全量传输给slave，然后Master把缓存的命令转发给Slave，初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是：Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上，只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞，但由于Redis使用单线程服务，如果Master快照文件比较大，那么第一次全量传输会耗费比较长时间，且文件传输过程中Master可能无法提供服务，也就是说服务会中断，对于关键服务，这个后果也是很可怕的。
5.单点故障问题
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