关于黑马点评的面试问题
点赞排行用MySQL可以吗?
专门用Redis保存每一个博客的点赞详情会不会浪费内存?
如果像抖音那种一条视频几百万甚至上千万的点赞如果要做点赞排行也用Redis吗?如何优化?
求大佬分享一下想法
专门用Redis保存每一个博客的点赞详情会不会浪费内存?
如果像抖音那种一条视频几百万甚至上千万的点赞如果要做点赞排行也用Redis吗?如何优化?
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是这样的,技术不是说一个好一个不好,技术是需要选择的,通常选择一个技术会解决另外一个技术的问题但也带来了新的问题。正如上述,使用 redis 实现点赞,是因为点赞可以疯狂点击,需要较高响应速度,redis 基于内存很好的实现这点,但是呢,随着点赞这个 key 的增大,会占用很多内存,引起新的大 key 问题,正如 MySQL 大库问题需要分库分表思想一样,大 key 问题也可以拆分成多个小 key,或者说客户端限制大 key 请求,尽量只请求大 key 中的一部分数据...如此深入去思考,会发现技术是做不到完美的,只会在带来一部分优点的同时也带来一部分缺点。
点赞排行榜也可以用MySQL,不过你要顾及到性能问题、写入延迟、数据一致性等问题,其实在点赞方面还是比较建议考虑使用缓存;
如果使用Redis,确实会占用较多的内存。如果关注内存的使用情况,可以考虑以下两种方案来减少内存占用:
1.用Redis的Bitmaps数据结构来保存点赞详情。然后从Bitmaps的数据结构角度向面试官阐述如何解决内存占用,这里简单说一下,Bitmaps是以位的形式存储数据,可以有效地压缩存储空间。
2.使用Redis的HyperLogLog数据结构来统计点赞数量。
如果点赞数量非常庞大,可能会导致内存占用过大。优化的方案可以从下面几点来考虑:
1.使用redis分片集群,实现分布式存储,将点赞信息分散到多个Redis节点上,减轻单个节点的负载压力。
2.设置合理的过期时间或定期清理过期的点赞数据(因为其实对于一个点赞详细来说,我们应该进行取舍,其实前端页面只需要展示部分数据,要么保存最新的一批点赞详情,要么保存一批最旧的--也就是最先点赞的人),避免占用过多的内存空间。
这是大致的一些思路吧,正如一楼老哥说的,技术不是说一个好一个不好,技术是需要选择的,通常选择一个技术会解决另外一个技术的问题但也带来了新的问题,我认为面试官抛出这么一个问题其实要的是我们的思路,在面试中如果有一个比较好的思路并分开深入阐述它的原理,我认为对于面试来说也是一个不错的加分点。
个人瞥见,如有问题,也请指出,多谢。
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牛客论坛的项目也被问到过好几次用Redis存点赞的问题怎么优化,都没答上来
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mmm
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老衲法力无边:是的,借助数据库update的行锁是悲观锁,并没有用到版本号之类的机制
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10-14 14:18
广东工业大学 后端 我是一盘牛肉:不用写黑马点评了。一边投小厂一边深挖12306。而这个深挖吧,我觉得你最起码要做到对自己项目的所有功能点都描述清楚,然后找一个Java还不错的搞模拟面试,不断的拷打项目。
简而言之就是投简历+模拟面试+深挖12306一起搞。黑马点评搞不搞不重要
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