四月份,我不自量力的面试了某大厂的 Java 开发岗位,迎面走来一位风尘仆仆的中年男子,手里拿着屏幕还亮着的 Mac。他冲着我礼貌的笑了笑,然后说了句“不好意思,让你久等了”,然后示意我坐下,说:“我们开始吧,看了你的简历,觉得你对 Redis 应该掌握的不错,我们今天就来讨论下 Redis……”。我想:“来就来,兵来将挡水来土掩”。
**面试官:**你先来说下 Redis 是什么吧!
我:(这不就是总结下 Redis 的定义和特点嘛)Redis 是 C 语言开发的一个开源的(遵从 BSD 协议)高性能键值对(key-value)的内存数据库,可以用作数据库、缓存、消息中间件等。
它是一种 NoSQL(not-only sql,泛指非关系型数据库)的数据库。
我顿了一下,接着说,Redis 作为一个内存数据库:
**面试官:**总结的不错,看来是早有准备啊。刚来听你提到 Redis 支持五种数据类型,那你能简单说下这五种数据类型吗?
**我:**当然可以,但是在说之前,我觉得有必要先来了解下 Redis 内部内存管理是如何描述这 5 种数据类型的。
说着,我拿着笔给面试官画了一张图:
**我:**首先 Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。
redisObject 最主要的信息如上图所示:type 表示一个 value 对象具体是何种数据类型,encoding 是不同数据类型在 Redis 内部的存储方式。
比如:type=string 表示 value 存储的是一个普通字符串,那么 encoding 可以是 raw 或者 int。
我顿了一下,接着说,下面我简单说下 5 种数据类型:
①String 是 Redis 最基本的类型,可以理解成与 Memcached一模一样的类型,一个 Key 对应一个 Value。Value 不仅是 String,也可以是数字。
String 类型是二进制安全的,意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据,比如 jpg 图片或者序列化的对象。String 类型的值最大能存储 512M。
②Hash是一个键值(key-value)的集合。Redis 的 Hash 是一个 String 的 Key 和 Value 的映射表,Hash 特别适合存储对象。常用命令:hget,hset,hgetall 等。
③List 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) 常用命令:lpush、rpush、lpop、rpop、lrange(获取列表片段)等。
应用场景:List 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,粉丝列表都可以用 List 结构来实现。
数据结构:List 就是链表,可以用来当消息队列用。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作,还提供了操作某一段的 API,可以直接查询或者删除某一段的元素。
实现方式:Redis List 的是实现是一个双向链表,既可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了额外的内存开销。
④Set 是 String 类型的无序集合。集合是通过 hashtable 实现的。Set 中的元素是没有顺序的,而且是没有重复的。常用命令:sdd、spop、smembers、sunion 等。
应用场景:Redis Set 对外提供的功能和 List 一样是一个列表,特殊之处在于 Set 是自动去重的,而且 Set 提供了判断某个成员是否在一个 Set 集合中。
⑤Zset 和 Set 一样是 String 类型元素的集合,且不允许重复的元素。常用命令:zadd、zrange、zrem、zcard 等。
使用场景: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 结构。
和 Set 相比,Sorted Set关联了一个 Double 类型权重的参数 Score,使得集合中的元素能够按照 Score 进行有序排列,Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
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。
数据类型应用场景总结:
接下来就是连环炮式提问,越问越深(⊙o⊙),不免紧张了起来。
最终全部回答完后,面试官看了我一眼,看来你对Redis了解的很透彻啊,那接下来我们再约一下时间谈谈JVM性能优化、高并发应用场景解决方案。
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