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jedis 性能分析

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一看，jedis做到了 。jediscluster是否需要在程序中调用close或quitjediscluster是否需要在程序中调用close或quit进行jstack？看 ， 最引人注目的僵局在底部，jedissentinelpool会自动分离读写？首先结论是 ， 这和你具体的架构实现和业务有关，在常见的应用场景下，我认为redis没有必要把阅读和写作分开 。
1、现在学习java,未来前景怎么样?WEB前端比JAVA门槛低，这个要看个人的技术水平，还有学历等方面 。现在的JAVA和前端开发程序员不是一文不值 ， 而是竞争变得激烈了，尤其是大厂和中型公司的岗位 。互联网行业一直是高薪行业的代表，也是很多人转行的热门首选行业 。Java程序员占比最大 ， 所以Java程序员的工资很能代表行业的工资水平 。
【jedis 性能分析】这年头要求高，工资也高 。大厂15岁程序员说“这毛值_” 。这也就不难理解，今年各大企业的面试要求明显提高 ， Java架构师的薪资也比前一年提高了30%以上 。企业要降本增效，找一个能独当一面的架构师就更难了 。大浪淘沙之后，谁在裸泳，无疑是对我们所有程序员的一大考验 。
2、阿里P8推荐:《Netty、Redis、Zookeeper高并发实战》看完真不错移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经拉开，他们对高性能和高并发开发知识和技术的要求提高了Java工程师的学习步骤和面试门槛 。大公司的面试问题从某个侧面映射出生产场景中对特殊技术的要求 。高并发面试问题曾经是BAT等大公司的专利，现在几乎蔓延到了整个与Java项目相关的行业 。比如涉及JavaNIO、Reactor模式、high 性能 communication、分布式锁、分布式ID、分布式缓存、高并发架构等技术的面试问题，从之前的加分题变成了现在的基础题，这也体现了开发Java项目所必须的技术栈:分布式spring mvc、Redis缓存、分布式搜索ElasticSearch、分布式协调ZooKeeper、消息队列Kafka 。
3、京东面试官:Redis这些我必问 Cache好处:查询高性能 高并发数据库需要800ms ， 其他用户再次查询同样的数据，假设10分钟内数据没有变化 ， 1000个用户在10分钟内查询了同样的数据 。10分钟内，每1000个用户，每个人都觉得查询这个数据800 ms非常慢，比如某个商品的信息一天内不会发生变化，但是这个商品查询一次需要2s ， mysql一天被查看100W次需要2000qps 。
4、Redis集群方案应该怎么做通常情况下，为了提高网站的响应速度，热点数据总是存储在内存中，而不是直接从后端数据库中读取 。Redis是一个很好的缓存工具 。对于大型网站应用来说，热点数据量往往是巨大的，几十吉到几百吉很正常 。在这种情况下，如何正确构造Redis？首先，无论我们使用自己的物理主机还是云服务主机，内存资源往往是有限的 。向上扩展不是一个好方法 。我们需要横向可扩展的scaleout，这就需要多个主机协同提供服务，也就是分布式多个Redis实例协同运行 。
5、everything in redis编程里什么意思?everything in Redis通常用于描述一种使用Redis作为主要数据存储和处理引擎的编程方法 。意味着所有的数据和业务逻辑都存储在Redis中，以充分利用Redis的高性能和灵活性 。使用everything in redis编程风格的应用程序通常将所有数据存储在redis数据库中，包括关系数据库中的数据、文件系统中的数据等等 。
6、 jediscluster在程序中需要调用close或quit吗 jediscluster在程序中 ， 需要调用close或者quit来做一个jstack的样子，最醒目的死锁在最下面 。一看，jedis做到了 。然后看代码，发现在维护集群元信息的类中，一堆同步的方法和一堆不同步的方法共享一个读写锁 。一个线程锁定WriteLock后，会有几行尝试执行一个synchronized方法，另一个线程在执行其他synchronized方法时会尝试获取一行中的ReadLock ， 然后就会是一个收藏夹死锁 。这简直太过分了 。
7、 jedissentinelpool会自动读写分离吗首先结论:这个和你具体的架构实现和业务有关 。在常见的应用场景下，我认为redis没有必要把阅读和写作分开 。我们来讨论一下为什么读写分离是必要的:读写分离用在大量读请求的情况下 ， 读的压力由多个从机分担，这样就增加了读的数量性能 。过多的select会阻塞数据库 ， 使你无法添加、删除和修改，并发过大时，数据库会拒绝服务 。因此，通过读写分离，添加性能来避免拒绝服务 。
我们来讨论一下redis的常见应用场景:缓存2 。排名应用，访问计数应用3，实时消息系统先说缓存集群，这也是一个很常见的应用场景:缓存主要解决用户访问时如何以更快的速度获取数据 。2.单机的内存资源是非常有限的，所以缓存集群会通过某种算法把不同的数据放到不同的机器上，3.不同的持久数据库，一般来说，单个内存数据库可以支持大量的添加、删除、查询和更改 。

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