Java 開発インタビュー -- Redis ゾーン

1.Redisとは何ですか? その主な特徴は何ですか?

答：

Redis は、オープンソースのメモリベースの高性能キー/値ストレージシステムです。これは主に、キャッシュ、データストレージ、メッセージキューなどのシナリオで使用されます。

ハイパフォーマンス: Redis はデータをメモリに保存し、シングルスレッド方式を使用してリクエストを処理するため、読み取りおよび書き込み速度が非常に速くなり、1 秒あたり 100,000 以上の読み取りおよび書き込み操作に達することができます。
豊富なデータ構造: Redis は、文字列、リスト、ハッシュテーブル、セット、順序付きセットなどを含むさまざまなデータ構造をサポートしています。これらのデータ構造の柔軟性により、Redis はさまざまなシナリオのニーズを満たすことができます。
永続化のサポート: Redis は、RDB と AOF という 2 つの永続化メソッドを提供します。RDB は現在のデータのスナップショットをディスクに保存し、AOF は操作ログをファイルに追加します。これら 2 つの方法は、必要に応じて選択して設定できます。
高い同時アクセス: Redis には、同時アクセスの問題を効果的に処理できるトランザクション機能とオプティミスティックロックメカニズムが組み込まれています。同時に、Redis は、複数の操作を確実にアトミックに実行できる INCR、DECR などのアトミックな操作命令も提供します。
分散サポート: Redis は、複数のノードにデータを分散できるクラスターモードを提供します。データのシャーディングとレプリケーションのメカニズムを通じて、データの高可用性とスケーラビリティが実現されます。
パブリッシュ/サブスクライブモード: Redis は、メッセージのブロードキャストおよびサブスクリプション機能を実現できるパブリッシュ/サブスクライブモードをサポートしています。これは、リアルタイムメッセージングシステムやイベント駆動型アプリケーションを構築する場合に役立ちます。

2. Redis と他の一般的なリレーショナルデータベース (MySQL など) の違いは何ですか?

答：

Redis とリレーショナルデータベース (MySQL など) の間には、多くの点で大きな違いがあります。主な違いのいくつかを以下に紹介します。

データモデル: Redis は、単純なキーと値のペアを使用してデータを保存するキーと値のストレージシステムです。MySQL はリレーショナルモデルに基づくデータベースであり、テーブルを使用して構造化データを保存します。
ストレージ: Redis はデータをメモリに保存するため、データの迅速な読み取りと書き込みが可能になります。MySQL は通常、データをディスクに保存するため、アクセス速度は比較的遅くなります。
データクエリ: Redis クエリ操作は主にキーに依存し、対応する値はキーを通じて取得されます。MySQL は複雑な SQL クエリ言語をサポートしており、さまざまな条件や関連付けを使用してデータをクエリできます。
トランザクション処理: Redis は単純なトランザクション処理 (multi/exec/discard) をサポートしますが、ロールバック操作はサポートしません。MySQL は、より複雑なトランザクションロジックを実装できる ACID 機能のサポートを含む、複雑なトランザクション処理をサポートします。
データの永続性: Redis は、データをディスクに保存できる RDB や AOF などのデータ永続性メカニズムを提供します。MySQL はデフォルトでデータをディスクに保存し、InnoDB のトランザクションログやバイナリログなどのさまざまな永続化メソッドを提供します。
スケーラビリティ: Redis はデータをメモリに保存し、単一のスレッドを使用してリクエストを処理するため、複数のノードに簡単に拡張できます。MySQL の拡張は、多くの場合、マスター/スレーブレプリケーションまたはシャーディングを通じて実現する必要があります。
データの一貫性: Redis はデフォルトでデータをメモリに保存しますが、強い一貫性の保証はありません。MySQL は ACID 機能を使用してデータの一貫性を確保します。

3. Redis のデータ構造は何ですか? それぞれの用途を紹介してください。

答：

String : String は Redis の最も基本的なデータ構造であり、文字列、整数、浮動小数点数、その他の型の値を格納できます。文字列は、ユーザー情報、キャッシュされたデータ、カウンターなどの保存など、Redis で広く使用されています。
List : リストは、リストの両端で簡単に挿入および削除できる、順序付けされた文字列要素のコレクションです。リストは、キューやスタックなどのデータ構造を実装するために使用でき、また、ログやメッセージキューなどを保存するためにも使用できます。
ハッシュテーブル (ハッシュ) : ハッシュテーブルはキーと値のペアのコレクションであり、キーと値は両方とも文字列型です。ハッシュテーブルは、ユーザー情報や製品情報などの保存など、オブジェクト属性の保存と読み取りに適しています。ハッシュテーブルを通じて、個々の属性を簡単に読み書きできます。
Set : セットは、順序付けされておらず、繰り返しのない文字列要素のコレクションです。セットでは交差、和集合、差分などの演算を実行でき、セットの重複を排除して要素が存在するかどうかを判断することもできます。コレクションは、タグ、友人関係などを保存するためによく使用されます。
ソートされたセット: 順序付きセットは、文字列要素の順序付きセットであり、各要素はスコアに関連付けられており、スコアによってソートされます。順序付きコレクションは、ランキングや最新ニュースリストなどのシナリオでよく使用されます。範囲クエリはスコアに基づいて実行でき、ランキングも要素に基づいて取得できます。
地理空間: Redis は地理的位置データ構造をサポートしており、経度と緯度の座標を保存し、座標に対して距離計算と範囲クエリを実行できます。地理的位置データ構造は、近くにいる人や場所の推奨などのシナリオに適しています。

4. Redis でサポートされているデータ永続化方法は何ですか? それらの違いについて説明してください。

答：

Redis でサポートされている2 つのデータ永続化メソッド:

RDB (Redis データベース) : RDB はRedis のデフォルトの永続化メソッドです。データはバイナリ形式のスナップショットでディスクに保存されます。スナップショットには、現在のデータベース内のすべてのキーと値のペアのデータが含まれます。RDB の利点は、データがコンパクトなバイナリファイルに保存されるため、大規模なデータセットや定期的なバックアップに非常に効率的であることです。同時に、データを復元するときの RDB のロードが高速になります。ただし、RDB はスナップショットデータを保存するため、Redis が予期せずシャットダウンした場合、最後のスナップショット以降のデータが失われる可能性があります。
AOF (追加専用ファイル) : AOF は、Redis データ永続化のもう 1 つの方法です。各書き込みコマンドをファイルの末尾に追加してデータベース上の操作を記録することにより、データを回復します。AOF の利点は、データの耐久性が高く、Redis が予期せずクラッシュした場合でも、ログを再生することでデータを復元できることです。さらに、AOF は、1 秒に 1 回の同期、変更ごとに 1 回の同期など、さまざまな永続化戦略もサポートしています。ただし、AOF は各書き込みコマンドをテキスト形式で記録するため、通常、AOF ファイルのサイズは大きくなり、回復速度は RDB に比べて比較的遅くなります。

これら 2 つのデータ永続化メソッドの使用方法にはいくつかの違いがあります。

RDB はデータのバックアップと高速リカバリに適しています。コンパクトなバイナリファイルを生成するため、バックアップがスケジュールされており、データの整合性要件がそれほど高くないシナリオに適しています。
AOF は、高度なデータ永続性要件があるシナリオに適しています。すべての書き込みコマンドを記録することで永続性を実現し、より優れたデータセキュリティと災害復旧機能を提供できます。ただし、各書き込みコマンドをファイルの末尾に追加する必要があるため、AOF は RDB よりも書き込みパフォーマンスが若干劣る可能性があります。

5. Java 開発でキャッシュとデータストレージに Redis を使用するにはどうすればよいですか?

答：

依存関係の追加: まず、Redis クライアントライブラリに依存関係を追加する必要があります。Maven プロジェクトでは、Jedis ライブラリ、Lettuce ライブラリ、または Sa-Token などの一部のフレームワーク統合に依存関係を追加できます。
Redis クライアント接続の作成: Jedis や Lettuce などの Redis クライアントを使用して接続を作成し、接続情報 (ホスト、ポート、パスワードなど) を設定します。
Redis を使用してデータをキャッシュする: Java オブジェクトを文字列にシリアル化した後、set メソッドを通じてそれを Redis キャッシュに保存します。データを読み取るときは、get メソッドを使用してキャッシュ内のデータを取得し、それを Java オブジェクトに逆シリアル化します。
Redis を使用してデータを保存する: キャッシュと同様に、Java オブジェクトを文字列にシリアル化した後、set メソッドを通じて Redis に保存できます。ただし、データがメモリを無制限に占有することを防ぐために、データを保存するときに有効期限 (20 分、1 時間など) を設定する必要があることに注意してください。
キャッシュとデータストレージの適切な最適化: Redis が提供するハッシュテーブル、リスト、セットなどのデータ構造を使用して、さまざまな種類のデータを保存し、アクセス効率を向上させることができます。同時に、キャッシュの有効期限と LRU ポリシーを合理的に設定して、メモリ使用量とキャッシュヒット率を制御することもできます。

6. Redis の使用シナリオは何ですか? 例を挙げてください。

答：

キャッシュ: Redis の最も一般的な使用シナリオの 1 つは、キャッシュとして使用することです。ホットスポットデータを Redis メモリに保存すると、システムの読み取り速度とパフォーマンスが大幅に向上します。

例: 電子商取引 Web サイトでは、商品情報やユーザーのセッション情報など、頻繁にアクセスされるデータを Redis キャッシュに保存することで、データベースの負荷を軽減し、ページの応答速度を向上させることができます。
セッションストア: Redis は、特に分散アーキテクチャまたはマイクロサービスアーキテクチャのセッションストアデータベースとしても使用できます。Redis にセッションデータを保存すると、高速な読み取りおよび書き込み機能が提供され、セッションの分散管理がサポートされます。

例: オンラインマルチプレイヤーゲームアプリケーションでは、ユーザーのログインステータスとゲームセッションデータを Redis に保存して、ユーザーをすばやく識別し、ゲームステータスを共有できます。
メッセージキュー: Redis はパブリッシュ/サブスクライブ機能を提供し、開発者が単純なメッセージキューシステムを実装できるようにします。これを使用すると、タスクを非同期的に分離して処理できます。

例: 電子商取引システムでは、ユーザーが注文すると、注文情報が Redis メッセージキューに公開され、注文処理システムがメッセージキューからの注文データを非同期的に消費して処理します。
リアルタイムランキング: Redis は、リアルタイムランキングの実装に使用できるソートセットやカウンターなどのデータ構造を提供します。スコアを保存および更新することで、トップスコアやランキングをすぐに取得できます。

例: ゲームアプリケーションでは、プレーヤーのスコアを Redis の順序付きコレクションにスコアとして保存し、スコアに基づいてランキング情報を迅速に取得できます。
分散ロック: Redis はアトミック操作と有効期限設定を提供し、分散ロックメカニズムを実装して共有リソースへのアクセスを制御できます。

例: 分散システムでは、複数のノードがリソースへの相互排他的アクセスを必要とします。Redis の分散ロックを使用して、1 つのノードのみがリソースへのアクセスを取得できるようにすることができます。

7. Redis への同時アクセスを処理するにはどうすればよいですか? 解決策は何ですか?

答：

同時実行性の高い環境では、Redis にアクセスする際に、同時読み取りと同時書き込みのセキュリティとパフォーマンスの問題を考慮する必要があります。

解決策:

トランザクションの使用: Redis は、MULTI、EXEC、WATCH などのコマンドを通じて実装できるトランザクション操作をサポートしています。トランザクションを使用すると、操作のグループをパッケージ化し、これらの操作が順番に実行されるようにして、複数の操作をアトミックにすることができます。
ロックの使用: Redis の分散ロックを使用して同時実行制御を実現できます。ロックを取得すると、同時に 1 つのスレッドだけがキーリソースにアクセスできることが保証され、他のスレッドはロックが解放されるまで待機する必要があります。
オプティミスティックロックを使用する: バージョン番号 (またはタイムスタンプ) を使用して、データが他のスレッドによって変更されたかどうかを識別します。データを読み込んだ後、バージョン番号を再度確認し、バージョン番号が変わっている場合は、同時変更が発生していることを意味しますので、再試行する必要があります。
分散ロックを使用してレート制限を実装する: Redis 分散ロックを使用すると、特定のリソースへのアクセス頻度を制御し、同時リクエストの数を制限できます。たとえば、時間枠内で許可されるリクエストの最大数を設定し、リクエストが到着するたびにロックの取得を試行し、ロックがすでに別のリクエストによって占有されている場合はリクエストを拒否することができます。

8. Redis のデータ削除戦略は何ですか? その原理と応用シナリオについて簡単に説明してください。

答：

Redis はインメモリデータベースであり、メモリが不足している場合は、データ削除戦略を使用して、新しいデータ用のスペースを確保するためにメモリからどのデータを削除する必要があるかを決定する必要があります。

一般的なデータ廃棄戦略をいくつか示します。

LRU (最も最近使用されていない) :最も最近使用されていない。LRU アルゴリズムは、最新のアクセス時刻に基づいてキーをソートし、メモリが不足している場合は、最も最近アクセスされたデータから順に削除します。

原則: この戦略は、「データに最近アクセスされた場合、将来アクセスされる可能性も高い」という考えに基づいています。

適用シナリオ：アクセスパターンが比較的集中しており、データのホットスポットが明らかなシナリオに適しており、アクセス頻度の高いデータを保持できます。
LFU (最低使用頻度) :使用頻度が最も低い。LFU アルゴリズムでは、アクセス回数に応じてキーをソートし、メモリ不足の場合はアクセス回数の少ないデータから順に削除します。

原則: この戦略は、「データへのアクセスが多ければ、将来アクセスされる可能性も高くなる」という考えに基づいています。

適用シナリオ：アクセスパターンが比較的平均的で、各データのアクセス回数に大きな差がないシナリオに適しており、アクセス頻度の高いデータを保持できます。
ランダム:ランダムに削除されます。この戦略では、明確な並べ替えルールを使用せずに、データの一部をランダムに選択して削除します。

原則: この戦略はシンプルかつ直接的で、削除対象のデータをランダムに選択します。

アプリケーションシナリオ: データアクセスモードに特別な要件がなく、データ削除の順序にも特別な要件がないシナリオに適しています。
TTL (Time To Live) :生存時間。TTL を使用して有効期限を設定し、有効期限に達すると、データは自動的に削除されます。

原則: この戦略は、データのライフサイクルを設定し、有効期限を定義してデータを削除することに基づいています。

適用シナリオ: キャッシュされたデータや一時データなど、ライフサイクルが明確なデータに適しており、ニーズに応じてデータの保存時間を柔軟に制御できます。

9. バイト数の観点から見ると、Redis はなぜそれほど速いのですか?

答：

インメモリストレージ: Redis は、データをディスクではなくメモリに保存するメモリベースのデータベースです。従来のディスクストレージと比較して、メモリアクセスが高速であるため、より高いパフォーマンスを実現できます。
シングルスレッドモデル: Redis は、複数のスレッド間の競合と同期のオーバーヘッドを回避することでパフォーマンスを向上させるために、シングルスレッドモデルを採用しています。シングルスレッドの性質により、Redis は CPU キャッシュを最大限に活用し、スレッドの切り替えと同期のオーバーヘッドを削減できます。
効率的なデータ構造: Redis には、文字列、リスト、ハッシュテーブル、セット、順序付きセットなど、さまざまな効率的なデータ構造が組み込まれています。これらのデータ構造は、基礎となる実装で慎重に最適化されており、挿入、削除、検索などのさまざまな操作を迅速に実行できます。
非同期 IO : Redis は非同期 IO テクノロジーを使用しており、イベント駆動型モデルとノンブロッキング IO 操作を使用することで、大量の同時リクエストを処理し、効率的な応答速度を維持できます。これにより、Redis は他のリクエストの実行をブロックすることなく IO 操作を処理できるようになります。
高度に最適化: Redis は、基盤となる実装のさまざまな操作に対して高度に最適化されています。たとえば、高速ハッシュ計算に MurmurHash アルゴリズムを使用し、圧縮リストやスキップテーブルなどのデータ構造を使用してメモリ領域を節約し、クリティカルパスを洗練します。。

10. Redis と MySQL はデータの一貫性をどのように確保しますか?

答：

まず、Redis と MySQL は 2 つの異なるタイプのデータベースであり、データの一貫性を確保するためのメカニズムと戦略が異なることを明確にする必要があります。

Redis では、データの一貫性を確保するために、次の方法を使用できます。

書き込み操作の永続化: Redis の永続化メカニズムを構成することにより、システムがクラッシュしたり電源がオフになったりした場合のデータ損失を防ぐために、データがハードディスクに書き込まれます。Redis は、RDB スナップショットと AOF ログという 2 つの永続化メソッドを提供します。RDB スナップショットは特定の時点でのデータベースの状態をディスクに保存しますが、AOF ログは各書き込み操作をファイルに追加します。これらの永続化方法では、Redis の再起動後にデータの一貫性を復元できます。
マスター/スレーブレプリケーション: Redis はマスター/スレーブレプリケーションメカニズムをサポートしており、マスターノードで書き込み操作が実行された後、データはスレーブノードに同期されます。適切なレプリケーショントポロジとレプリケーション戦略を構成することで、マスターノードとスレーブノード間でデータを同期でき、データの可用性と一貫性が向上します。
Redis トランザクション: Redis は、一連の操作をアトミックな操作にパッケージ化できるトランザクション処理をサポートしており、すべてが正常に実行されるか、すべてが失敗します。Redis トランザクションを使用すると、一連の操作のアトミック性を確保し、データの一貫性を確保できます。

MySQLでは、主に次の方法でデータの一貫性が確保されます。

トランザクション: MySQL は、一連の操作をトランザクションにカプセル化し、トランザクションの分離レベルを使用して同時アクセスを制御できる ACID 特性を持つトランザクションをサポートします。トランザクションのコミットとロールバックのメカニズムを通じて、複数の操作間のデータの一貫性を保証できます。
ロックメカニズム: MySQL は、行レベルのロックやテーブルレベルのロックなどのロックメカニズムを通じて同時アクセスを制御します。適切なロック粒度とロック戦略により、データの競合や不整合を回避できます。
マスター/スレーブレプリケーション: Redis と同様に、MySQL もマスター/スレーブレプリケーションメカニズムをサポートします。マスターノードで書き込み操作が実行された後、データはスレーブノードに同期され、複数のノード間でデータの一貫性が確保されます。

11. Redis にはスレッドセーフティの問題がありますか? なぜ？

答：

Redis では、特定のケースでスレッドセーフティの問題が発生します。主に以下の点が挙げられます。

コマンドの原子性: Redis はシングルスレッドですが、特定のコマンドを実行する場合、複数の操作ステップが必要となる場合があります。たとえば、特定のキーを操作する場合、最初にキーの値を取得し、次に計算や計算を実行する必要がある場合があります。変更して、最後に結果を書き戻します。このプロセスはアトミックな操作ではないため、マルチスレッド環境では競合状態やデータの不整合が発生する可能性があります。
競合状態: Redis はマルチスレッド同期の問題を回避するために内部でシングルスレッドモデルを使用していますが、場合によっては競合状態が発生する可能性があります。たとえば、複数のクライアントが同時に同じキーに書き込む場合、適切な同期制御が実装されていないと、データの不整合が発生する可能性があります。
分散環境での一貫性: Redis の分散デプロイメントでは、データのシャーディングとノード間の通信により、分散一貫性の問題が発生する可能性があります。たとえば、クラスタ環境では、ノードがダウンしたり、ネットワークが分断されたりすると、データの不整合や損失が発生する可能性があります。

これらのスレッドの安全性の問題を解決するには、次の措置を講じることができます。

アトミック性を確保する必要がある操作の場合は、 Redis のトランザクション機能を使用して一連の操作をアトミック操作にパッケージ化します。
マルチスレッド環境では、競合状態やデータの不整合を避けるために、関連する共有リソースのロックを同期します。
Redis の分散デプロイでは、適切なレプリケーションメカニズム、フェイルオーバー、およびデータ同期戦略を通じて、データの一貫性と高可用性が確保されます。

12. 分散ロックと分散ロックの実装についての理解について教えてください。

答：

分散ロックは、分散システム内の共有リソースへのアクセスを制御するために使用されるメカニズムです。その役割は、分散環境内の複数のノードまたはプロセス間で同じリソースへの相互排他的アクセスを確保し、それによってデータの一貫性を確保し、競合状態を回避することです。

分散ロックの実装には、次のような一般的な方法があります。

データベースベース: データベーストランザクションと一意の制約を使用して分散ロックを実装します。ロックのステータスを表す特別なテーブルまたは行レコードをデータベース内に作成することで、ロックを取得する必要があるときに、行レコードの挿入または特定のフィールドの更新を試行し、データベースの一意の制約を使用して、 1 つのスレッドまたはプロセスだけがそれを正常に取得したことを意味します。
キャッシュベース: Redis や Memcached などの分散キャッシュを使用して、分散ロックを実装します。特定のキーをキャッシュ内のロックとして設定し、キャッシュのアトミック操作を使用してロックを取得および解放します。たとえば、Redis で SETNX コマンドを使用してロックの取得を試行できます。戻り値が 1 の場合は、取得が成功したことを意味します。それ以外の場合は、ロックが別のプロセスによって取得されたことを意味するため、次の操作を行う必要があります。待つか、再試行してください。
ZooKeeper に基づく: ZooKeeper などの分散調整サービスを使用して、分散ロックを実装します。ZooKeeper は、順序付き一時ノードの機能を提供します。一時ノードを作成してロックを取得し、ZooKeeper の逐次特性を使用してノードの順序を決定できます。前のノードの削除イベントを監視することで、ロックを取得したかどうかを判断できます。

分散ロックを実装する場合は、次の点を考慮する必要があることに注意してください。

デッドロックとライブロック: ロックの取得と解放のメカニズムを設計するときは、デッドロックとライブロック、つまりすべての参加者が先に進むことができなくなったり、無限ループに陥ったりする状況の発生を回避する必要があります。
ロックタイムアウトメカニズム: ノードの障害や異常な状況によってロックが解放されるのを防ぐために、自動ロックタイムアウトメカニズムを導入できます。つまり、適切なロックタイムアウトを設定し、この時間が経過するとロックが強制的に解放されます。超えた。
フォールトトレランスと高可用性: 分散システムでは、ノード障害やネットワーク分割などの問題を考慮する必要があり、ロックが正常に動作し回復できることを保証するために、フォールトトレラントで可用性の高い分散ロックソリューションを実装する必要があります。能力。

13. Redis キャッシュ雪崩、キャッシュ侵入、キャッシュ破壊についての理解と、それを回避する方法について話しましょう。

答：

キャッシュなだれ: ある時点で、キャッシュ内の大量のデータが無効になるか、同時に期限切れになり、大量のリクエストがデータベースに直接ヒットし、データベースの急激な増加を引き起こす状況を指します。圧力がかかり、データベースのクラッシュを引き起こすことさえあります。主な理由としては、キャッシュの有効期限が集中的に設定されすぎているか、キャッシュサーバーに障害が発生していることが考えられます。

キャッシュなだれを回避する方法:

すべてのキャッシュの有効期限が同時に切れることを避けるために、適切なキャッシュの有効期限を設定します。
ローカルキャッシュや分散キャッシュなどのマルチレベルキャッシュ構造を使用して、単一点障害のリスクを軽減します。
キャッシュの予熱メカニズムを実装して、キャッシュの有効期限が切れる前にデータを積極的に更新またはロードし、同時実行性が高い場合の突然の障害を回避します。

キャッシュ侵入: キャッシュに存在しないデータをクエリすることを指します。これにより、各リクエストがデータベースに直接アクセスし、データベースリソースが消費されます。これは、悪意のある攻撃である場合や、非常にまれなデータをクエリする場合に発生する可能性があります。攻撃者は、キャッシュをバイパスしてデータベースに直接アクセスする特定のリクエストを作成し、データベースの負荷を増加させます。

キャッシュの侵入を回避する方法:

空の結果を返すリクエストもキャッシュされ、データベースへのクエリの繰り返しを避けるために短い有効期限が設定されます。
ブルームフィルターなどのテクノロジーを使用して存在しないデータを事前にフィルターし、データベースに対するクエリの負荷を軽減します。

キャッシュブレークダウン: 特定のホットスポットのデータが突然失敗したり失効したりすることを指します。このとき、同時に大量のリクエストが殺到します。キャッシュからデータを取得できないため、リクエストはデータベースに直接ヒットし、エラーが発生します。データベースの負荷が急増します。

キャッシュヒットを回避する方法:

ホットスポットデータの有効期限を無期限にするか、それより長い有効期限を設定して、同時実行性が高い場合の同時有効期限を回避します。
ミューテックスまたは分散ロックを使用すると、キャッシュの有効期限が切れると、1 つのスレッドだけがデータをキャッシュにロードし、他のスレッドはキャッシュ内のデータの取得を待機します。

14. Redis のマスター/スレーブセンチネルとクラスターについての理解について教えてください。

答：

Redis のマスター/スレーブレプリケーション (マスター/スレーブセンチネル) : マスター/スレーブレプリケーションとは、1 つの Redis インスタンス (マスターノードと呼ばれる) のデータを他の Redis インスタンス (スレーブノードと呼ばれる) にコピーすることによる冗長バックアップとデータの読み取りを指します。 . 区切りを書きます。マスターノードは書き込み操作の処理と変更されたデータのスレーブノードへの同期を担当しますが、スレーブノードは読み取り操作の提供のみを担当し、クライアントの書き込み操作は受け入れません。

マスター/スレーブレプリケーションの利点:

システムの信頼性と耐災害性が向上し、マスターノードに障害が発生した場合、すぐにスレーブノードに切り替えてサービスを提供し続けることができます。
読み取りと書き込みの分離をサポートすることで、スレーブノードは読み取りリクエストの一部を処理できるため、マスターノードへの負荷が軽減され、システムの同時実行パフォーマンスが向上します。

Redis クラスター: Redis クラスターとは、複数の Redis ノードにデータを分散して論理クラスターを形成し、データシャーディングとデータ移行を通じてデータの高可用性と水平拡張を実現することを指します。Redis クラスターでは、各ノードは互いに独立しており、相互に連携してデータの保存、読み取りおよび書き込み操作を完了します。

Redis クラスターの特徴:

データ分散: Redis は特定のルールに従ってデータを断片化し、データを異なるノードに分散して保存することで、ストレージ容量とパフォーマンスを向上させます。
高可用性: Redis クラスターはマスター/スレーブレプリケーションとフェイルオーバーメカニズムを採用しており、ノードに障害が発生した場合、マスター/スレーブの切り替えが自動的に実行され、データの継続的な可用性が保証されます。
水平方向の拡張: ノードの数を増やすことで、Redis クラスターは水平方向の拡張を実現し、より高い同時処理能力を提供できます。

15. Redis キャッシュのウォームアップ、キャッシュの更新、キャッシュのダウングレードについて話しましょう?

答：

キャッシュの予熱: キャッシュの予熱とは、システムのパフォーマンスと応答速度を向上させるために、システムの起動前またはピーク期間の前に、よく使用される一部のデータを事前にキャッシュにロードすることを指します。キャッシュを予熱することで、システムの初回起動時に多数のリクエストがデータベースに直接ヒットすることを回避し、データベースへの負荷圧力を軽減できます。

キャッシュのウォームアップの実装手順:

システムの起動前またはピーク期間の前に、プログラムは頻繁に使用されるデータをキャッシュにアクティブにロードします。
最新のデータをタイムリーに取得できるよう、キャッシュ内のデータが制限時間内に無効になるよう、適切な有効期限を設定してください。

キャッシュ更新: キャッシュ更新とは、データが変更されたときに、キャッシュとデータベース間の一貫性を確保するために、キャッシュ内のデータを適時に更新する必要があることを意味します。データが更新された場合、次回の読み込み時に最新のデータが取得できるように、キャッシュ内の対応するデータを更新する必要があります。

一般的に使用されるキャッシュ更新戦略:

キャッシュの更新: データが変更された場合、データベースから最新のデータを取得してキャッシュに更新し、データの一貫性を維持します。フック関数またはトリガーを使用して、データの更新時にキャッシュを同期的に更新できます。
キャッシュの削除: データが変更されると、対応するデータがキャッシュから直接削除され、次回の読み取り時に最新のデータがデータベースから再ロードされます。

キャッシュのダウングレード: キャッシュのダウングレードとは、キャッシュに障害が発生した場合、またはキャッシュサービスが異常な場合に、システムの可用性を確保するために、キャッシュを一時的に放棄し、データベースまたは他のデータソースからデータを直接取得することを意味します。キャッシュの劣化により、キャッシュ障害によりシステム全体が使用できなくなるのを防ぎます。

一般的なキャッシュのダウングレード戦略:

適切なキャッシュの有効期限を設定し、キャッシュの有効期限が切れたら、データベースまたは他のデータソースから適時にデータを取得します。
サーキットブレーカーメカニズムを導入し、キャッシュに障害が発生した場合、代替ソリューションまたはデフォルト値を使用してリクエストを処理し、システムが正常に動作するようにします。

盈若安好，便是晴天

Java 開発インタビュー -- Redis ゾーン

おすすめ