前言

众所周知，Java开发人员的生存环境可谓是与以前大相径庭，以IT行业发展来说，在十几年前的时候，IT行业的技术人才是稀缺的，程序员最初的招聘行情，只要你会敲“holle world”、会点技术，能做出点东西，就能入职月薪过万的大厂岗位。

而到了今年2021年，初级人才已经不稀缺了。“IT初级人才招聘市场上”除了每年新入行的人，还有几年内、大几年内入行后技术没有进步的人，这些人被辞退、或跳槽找工作，找的也是“IT初级程序员”岗位……

以互联网巨头阿里的招聘信息来看，首先对于工作经验有一定的要求，在我看来工作年限主要取决于你的技术。如果你的技术牛X的话，那么你可以包装自己；其次对于Java程序员来说技术才是最实用的，即使你的工作经验与招聘要求不相匹配，但如果技术掌握情况与之相匹配，阿里是不会“放过”你的，下面是小编在阿里招聘官网看到的招聘信息，可供大家参考。

从图中红色部分可以看到，作为一名三年以上开发经验的Java程序员来说，除了扎实的基础，你还需要掌握中间件、分布式技术、高并发、微服务等技术，而市面上很少有一套系统详细的学习笔记，小编也是花了很多精力才整理出这套《互联网 Java 工程师进阶知识》笔记，不多说，直接上干货！

什么是Redis的持久化

我们知道Redis的数据都存储在内存中，如果服务器突然宕机，那么内存数据将会全部消失，为了防止这种情况出现，利用一套机制来保证数据不会因为故障而丢失，我们将这种机制称之为Redis的持久化机制，该机制主要目的是将内存数据存入到硬盘中

Redis 提供两种持久化机制RDB（Redis DataBase）和AOF（Append-Only File）机制。

RDB-快照

快照是最简单的Redis持久化模式，也就是生成某个时间点的数据集，生成RDB文件，可以看到RDB文件中的数据是非常紧凑的，所以在恢复数据的时候读取也是非常快的

触发RDB快照的方式有两种

手动触发

通过手动执行bgsave/save，显示触发生成快照

save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用
bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短

配置参数自动触发

自动触发有以下几种情况：

使用save相关配置，命令save m n。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave
从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件发送给从节点
执行debug reload命令重新加载Redis时，自动触发save命令
执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能自动执行bgsave

注意：在RDB持久化的过程中有两个问题需要考虑

RDB快照过程中Redis是否会停止对外提供服务

如果没有停止服务，如何处理新的请求

针对上述问题我们先看一下RDB的持久化执行流程

根据上图我们可以看到主线程主要是fork一个子线程来进行持久化操作，同时父子线程会共享一个数据区域，而且该区域设置为read-only方式，该方式下读的时候没有问题，但是写的时候会触发copyonwrite机制来进行，接下来我们看看什么是 COW(Copy On Write) 机制。

COW(Copy On Write) 机制

COW(Copy On Write) 机制属于操作系统处理多进程下的一种机制，Redis在持久化的时候会调用glibc函数fork一个子进程。父子进程会共享内存里面的代码段和数据段。

所以持久化的时候是完全交给子进程，而父进程继续处理客户端请求，所以在持久化的时候操作系统采用COW机制进程数据段页面的分离。数据段是由很多操作系统的页面组合而成，当父进程对其中一个页面进行数据修改的时候，先将被父子线程共享的这一个页面复制并分离出来，然后直接对复制的页面进程修改，而此时子进程对应的页面是没有修改的。

Redis采用该机制的简单流程如下。Lunix在fork之后，操作系统会将父进程的所有内存也权限设置为read-only，然后子进程的地址空间指向父进程。当父进程只读时没有问题，当有写内存时，CPU硬件检测到内存也是read-only，于是会触发页异常中断（page-fault），陷入到操作系统的一个中断例程。中断例程中，操作系统采用cow机制会触发异常的也复制一份，于是父子进程各自持有独立的一份，如果这个时候又大量写入操作，会产生大量的分页错误（页异常中断page-fault），从而触发cow机制。

之所以称之为快照也就是说在子进程创建的那一时刻开始。内存的数据就固定下来了，不会发生变化。

RDB的优缺点

优点：

性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，保证了redis的高性能
重启恢复数据的时候。数据量比较大时候，Redis直接解析RDB二进制文件，生成对应的数据存储在内存中，比AOF的启动效率更高

缺点

数据安全性低，因为是间隔一段时间进行持久化，如果在持久化之间发生了故障，会丢失数据，这也就决定了该方式更适合在数据要求不严谨的时候采用
系统性能耗费，根据上文提到的Redis执行cow机制时，可以看到大量的分页错误会耗费不少性能在复制上。

AOF（Append Only File - 仅追加文件）

根据上文，快照在某些情况下不是可行的选择，所以AOF很好的支持了。

AOF 原理

该方式非常简单：也就是修改内存的操作命令都会记录下来，加入AOF日志记录都是Redis实例创建以来的所有修改性指令序列，所以恢复也就是顺序执行所有执行。

Redis使用单线程相应命令，如果每次写AOF文件命令都追加到硬盘，会极大地影响处理性能，所以Redis会先写入到aof缓冲区，根据用户配置的同步硬盘策略写入到aof文件中，这个策略可以通过appendfsync参数配置，

always：每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响
no：Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每30秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。
everysec：Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。

注意，这也是影响Redis性能的参数之一，建议采用 appendfsync everysec（缺省方式）

AOF重写

所谓重写，Redis在长期运行过程中日志会越来越大，在恢复的时候会非常好使，所以我们的目的就是对日志做瘦身

会从以下几点做瘦身：

无效命令可以删除，比如del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222等，直接用最终的数据生成命令保存下来就行
多条命令可以删除，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c
等等，就不列举了

Redis使用bgrewriteaof指令做瘦身，主要也是开辟一个子进程对内存遍历转化为一系列指令，并序列化到新的文件中，接下来再将操作期间的增量AOF日志追加到新的日志文件中，最终替换了旧的。

AOF重写机制两种方式触发

手动触发：bgrewriteaof指令
自动触发：根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机

auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。
auto-aof-rewrite-percentage：代表当前AOF文件空间（aof_current_size）和上一次重写后AOF文件空间（aof_base_size）的比值。

auto-aof-rewrite-min-size    100auto-aof-rewrite-percentage  64mb复制代码

如上代表AOF文件的大小小于64mb(默认值)，且当前AOF文件大小比基准大小增长了100%时会触发。

AOF优缺点

优点

数据安全，aof持久化配置appendfsync属性，有always，每执行一次命令操作就记录到aof文件一次

缺点

数据集大的时候，比如RDB启动效率低

混合持久化（Redis 4.0版本）

我们根据上文知道，RDB恢复会存在大量数据，AOF恢复性能又较慢，所以在Redis4.0中，采用混合持久化，将RDB文件内存和增量的AOF日志文件放在一起，这里的AOF日志不再是全量日志。而是自持久化开始到持久化结束的这段时间的增量日志，通常较小，重启效率因此大幅得到提升

加载的时候，首先会识别AOF文件是否以REDIS字符串开头，如果是就按照RDB格式加载，加载完成后继续按AOF加载剩余的部分

结局：总结+分享

看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。

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而且从上面三家来看，算法与数据结构是必备不可少的呀，因此我建议大家可以去刷刷这本左程云大佬著作的《程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解》，里面近200道真实出现过的经典代码面试题。

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