【Python學習教程】Python常見面試題之Redis篇!

　　學Python找工作的時候，大家肯定都會遇到一些不知道如何回答的問題，比如關於Redis的問題。而且近期也有不少網友諮詢小編這類問題，對此特整理了一篇文章，希望能夠幫助到你們。

　　Redis當機怎麼解決?

　　當機:伺服器停止服務。

　　如果只有一臺redis，肯定會造成資料丟失，無法挽救;多臺redis或者是redis叢集，當機則需要分為在主從模式下區分來看：

　　slave從redis當機，配置主從複製的時候才配置從的redis，從的會從主的redis中讀取主的redis的操作日誌1，在redis中從庫重新啟動後會自動加入到主從架構中，自動完成同步資料;

　　如果從資料庫實現了持久化，此時千萬不要立馬重啟服務，否則可能會造成資料丟失，正確的操作如下：在slave資料上執行SLAVEOF ON ONE,來斷開主從關係並把slave升級為主庫，此時重新啟動主資料庫，執行SLAVEOF，把它設定為從庫，連線到主的redis上面做主從複製，自動備份資料。

　　以上過程很容易配置錯誤，可以使用redis提供的哨兵機制來簡化上面的操作。簡單的方法:redis的哨兵(sentinel)的功能。

　　Redis叢集方案該怎麼做?都有哪些方案?

　　1,codis目前用的最多的叢集方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支援在節點數量改變情況下，舊節點數，據客恢復到新hash節點。

　　2,redis cluster3.0自帶的叢集，特點在於他的分散式演算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支援節點設定從節點。

　　3,在業務程式碼層實現，起幾個毫無關聯的redis例項，在程式碼層，對key進行hash計算，然後去對應的redis例項運算元據。這種方式對hash層程式碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代演算法方案，資料震盪後的字典指令碼恢復，例項的監控等等。

　　Redis回收程式是如何工作的?

　　一個客戶端執行了新的命令，新增了新的資料。

　　redis檢查記憶體使用情況，如果大於maxmemory的限制，則根據設定好的策略進行回收。

　　一個新的命令被執行等等，所以我們不斷地穿越記憶體限制的邊界，透過不斷達到邊界然後不斷回收回到邊界以下。

　　如果一個命令的結果導致大量記憶體被使用(例如很大的集合的交集儲存到一個新的鍵)，不用多久記憶體限制就會被這個記憶體使用量超越。