如果你是一位后端工程師，面試時八成會被問到 Redis，特別是那些大型互聯網公司，不僅要求面試者能簡單使用 Redis，還要深入理解其底層實作原理，具備解決常見問題的能力，可以說，熟練使用 Redis 就是后端工程師的必備技能，
但我發現，在作業或面試時，大家還是會有這樣那樣的疑問，比如：如何用 Redis 實作分布式鎖？Redis 怎樣處理過期鍵？快取雪崩、穿透、熱點問題怎么解決？持久化、集群方案怎么選擇？如何優雅地給 Redis 做鍵值分析？等等，
這里，分享給你一張 Redis 問題畫像圖，幫你快速查找問題對應的 Redis 主線模塊，進而定位相應的技術點，
最近，總結了一條系統高效的 Redis 學習路徑，幫你透徹理解 Redis 核心原理，并通過上手實戰，掌握高并發場景下的快取解決方案，解鎖 Redis 高頻面試題，讓你無論在作業還是面試中，都能無往不利，
我發現，很多人都是帶著具體問題學 Redis 的，這些問題當然重要，但如果只關注零散的技術點，沒有建立起完整的知識框架，你的使用能力很難得到質的提升，
那么，怎樣才能形成 Redis 系統觀呢？在我看來，就是“兩大維度，三大主線”：前者指系統維度和應用維度，后者就是高性能、高可靠和高可擴展，
從系統維度上說，我們要了解 Redis 各項關鍵技術的設計原理，掌握一些系統設計規范，例如 run-to-complete 模型、epoll 網路模型，以便應用到后續的系統開發中，但 Redis 的知識點很零碎，所以，可以按照“三大主線”為它們進行分類：
- 高性能主線，包括執行緒模型、資料結構、持久化、網路框架；
- 高可靠主線，包括主從復制、哨兵機制；
- 高可擴展主線，包括資料分片、負載均衡，
其次，在應用維度上，可以按照 “應用場景驅動”和“典型案例驅動”兩種方式學習，一個是“面”的梳理，一個是“點”的掌握，
我們都知道，快取和集群是 Redis 最廣泛的兩大應用場景，在這些場景中，本身就具有一條顯式的技術鏈，比如，提到快取就會想到快取機制、快取替換、快取例外等一連串問題，
但并不是所有都適合這種方式，比如 Redis 豐富的資料模型，以及一些隱藏得比較深、在特定業務場景下才會出現的問題，就可以用“典型案例驅動”方式，深入拆解一些對 Redis “三高”特性影響較大的案例，例如，各個大廠在萬億級訪問量、資料量的情況下，對 Redis 的深度優化實踐，
這樣，才能透徹理解 Redis，建立起結構化的知識體系，快速找到引發問題的關鍵因素，甚至整理成 Checklist，作為遇到問題時信手拈來的“錦囊妙計”，
再具體一點說，內容主要分為五部分：
一、Redis 基本資料結構與實戰場景
二、Redis 常見例外及解決方案
三、分布式環境下常見的應用場景
四、Redis 集群模式
五、Redis 常見面試題目詳解
說了這么多，看看整體大綱圖吧，
需要獲取得話麻煩一鍵三連之后看下圖小助理的微信：（vip1024x）添加即可免費獲取到哦
下面是完整的目錄：
一、Redis 基本資料結構與實戰場景
二、Redis 常見例外及解決方案
三、分布式環境下常見的應用場景
四、Redis 集群模式
五、Redis 常見面試題目詳解
- Redis相比memcached有哪些優勢?
- Redis支持哪幾種資料型別?
- Redis主要消耗什么物理資源?
- Redis的全稱是什么?
- Redis有哪幾種資料淘汰策略?
- Redis官方為什么不提供Windows版本?
- 一個字串型別的智能存盤最大容量是多少?
- 為什么Redis需要把所有資料放到記憶體中?
- Redis集群方案應該怎么做?都有哪些方案?
- Redis集群方案什么情況下會導致整個集群不可用?
- Redis事務相關的命令有哪幾個?
- Redis如何做記憶體優化?
- Redis回收行程如何作業的?
- Redis回收使用的是什么演算法?
- Redis如何做大型資料插入?
- 為什么要做Redis磁區?
- 你知道有哪些Redis磁區實作方案?
- Redis磁區有什么缺點?
- Redis持久化資料和快取怎么做擴容?
- 分布式Redis是前期做還是后期規模上來了再做好?為什么?
- Twemproxy是什么?
- 支持一致性哈希的客戶端有哪些?
- Redis與其他key-value存盤有什么不同?
- Redis的記憶體占用情況怎么樣?
- 都有哪些辦法可以降低Redis的記憶體使用情況呢?
- 一個Redis實體最多能存放多少的keys?
- Redis常見性能問題和解決方案?
- Redis提供了哪幾種持久化方式?
需要獲取得話麻煩一鍵三連之后看下圖小助理的微信：（vip1024x）添加即可免費獲取到哦
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/230384.html
標籤：AI