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关于redis下面说法正确的是 关于redis下面说法正确的是

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redis在什么情况下使用1、复杂数据结构value是哈希，列表 ， 集合 ， 有序集合等复杂数据结构的时候 ， 选择redis更合适，因为mc无法满足这样的需求 。
2、使用redis或memcached之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据 ， 缓存具有一致性 。缺点是需要保持redis或memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂 。
3、使用Redis的事务功能：通过事务，可以执行多个操作并确保Redis作为一个原子单元执行，这可以确保在并发环境中购物车数据的完整性和一致性，使用事务可以避免在多个客户端同时更新购物车时出现冲突或不一致的情况，从而保证实时性 。
关于redis未授权访问说法不正确的是?1、Redis默认情况下不允许密码为空 。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作 。
2、以下关于redis的说法正确的是单线程请求 ， 所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；支持多种数据结构；支持持久化操作 ， 可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数 。
3、选项A正确，Redis是一个基于内存的键值对存储系统，主要消耗内存物理资源 。它将数据存储在内存中，因此具有高速的读写操作和较低的延迟 。选项B正确 ， 在Redis中，TTL命令用于查看键的剩余生存时间，单位为秒 。
4、其中一个漏洞是Redis未授权访问漏洞 。攻击者可以通过通过直接访问Redis服务器，绕过身份验证和授权来获取敏感信息 。这可能会导致攻击者窃取数据、修改数据或者攻击其他系统 。另一个漏洞是Redis缓存穿透漏洞 。
5、Redis因配置不当可以导致未授权访问，被攻击者恶意利用 。
6、如果 Redis 连不上，可能是以下原因之一：Redis 服务未启动：请检查 Redis 服务是否已经启动 。可以使用 `ps -ef | grep redis` 命令查看 Redis 进程是否在运行 。Redis 配置错误：请检查 Redis 配置文件是否正确 。
Redis为什么是单线程的因为Libevent比较重更通用代码量也就很庞大 ， 拥有很多Redis用不上的功能，Redis为了追求“轻巧”并且去除依赖，就选择自己去封装了一套 。
【关于redis下面说法正确的是 关于redis下面说法正确的是】为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽 。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了 。
redis是单线程的原因在于redis用单个CPU绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的 。redis核心就是如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作就是效率最高的 。
相反 ， Redis的核心处理逻辑仍然是单线程的，这是为了保证Redis在处理数据时的一致性和原子性 。多线程主要用于那些可以并行处理的辅助任务，以此来提高Redis的整体性能 。
以下关于redis的说法正确的是以下关于redis的说法正确的是单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；支持多种数据结构；支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘 ， 从而进行数据备份或数 。
Redis默认情况下不允许密码为空 。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作 。
Redis默认使用jemalloc分配内存，根据fast14的最佳论文的说法，当遇到变长key-value负载时，会出现碎片问题：内存利用率低，实际分配的内存比所需要的内存多 。因此我用YCSB对Redis的内存进行了测试 。
MongoDB不多说，不是一个类型的东西，Redis相对Memcached来说功能和特性上的优势已经很明显了 。而对于性能，Redis作者的说法是平均到单个核上的性能，在单条数据不大的情况下Redis更好 。
常见分布式集群选举机制总结Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机 。这2种场景下选举的流程基本一致 ， 我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明 。
Quorums（法定人数），过半机制 ：默认方式 ， 比如3个节点的集群，Quorums = 2， 也就是说集群可以容忍1个节点失效，这时候还能选举出1个leader，集群还可用 。
一 ， Zookeeper选举过程中服务器的状态 。LOOKING：寻找leader状态，该状态下，服务器认为当前集群没有leader ， 会发起leader选举 。在选举过程中，所有服务器的状态都是LOOKING 。
MongoDB的选举算法是基于Raft协议的改进 ， Raft协议将分布式集群里面的节点有3种状态：leader：就是Primary节点，负责整个集群的写操作 。candidate：候选者 ， 在Primary节点挂掉之后，参与竞选的节点 。
这是一种传统的分布式一致性算法，是一种基于选举领导者的共识机制 。领导者节点拥有绝对权限 ， 并允许强监督节点参与，其性能高，资源消耗低 。所有节点一般有线下准入机制，但选举过程中不允许有作恶节点，不具备容错性 。
Quorum 机制 在说Paxos 算法之前 ， 先来看分布式系统中的 Quorum 选举算法 。

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