redis一致性哈希算法的缺点，redis数据一致性策略

redis和hashmap哪个更快

Redis很快的原因：完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O（1）。

Hashmap是线程不安道全的，redis因为操作原子性不需要考虑这个。Redis可持久化，Hashmap虽然也可以序列专化，但是Java的序列化因为安全问题说是要废除了，效率也没有Redis高，而且Redis有多属种持久化策略。

redis对hashmap有一个优化，当filed数量比较少的时候(因为ziplist是用顺序遍历的方式查找元素，所以数量多了复杂度是o(N)肯定不合适。

，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。

相关问答

Q1: redisjson与es的优缺点

作为同是分布式架构的redis和es集群，两者的理念相同，都是为了解决高可用，提高容灾能力。但两者在具体设计方面还是有些许差异。

es建立索引相对来说比较快，对于大数据量的实时查询非常有帮助。

redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。json数据还需要进行序列化和反序列化操作，这也会增加redis中使用的CPU和内存负载。

redis储存json结构性能是一种高性能JSON文档存储。根据查询公开信息显示，在内存中存储和处理JSON，以亚毫秒级支持每秒数百万次操作响应时间。

优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是需要实现Serializable接口，还有序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。

字符串(strings)：存储整数（比如计数器）和字符串（废话。

Q2: Redis集群方案应该怎么做

1、为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。如果主节点失效，redis cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为master节点，整个集群继续对外提供服务。

2、Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群将不能工作。为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。

3、使用Jedis带的客户端分片ShardedJedisPool类。使用代理进行分片twemproxy，连接代理可以使用Jedis类（单链接）和JedisPool类（多链接）。

4、基于以上， Redis 集群方案显得尤为重要。通常有 3 个途径：官方 Redis Cluster ；通过 Proxy 分片；客户端分片 (Smart Client) 。以上三种方案各有利弊。

5、查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成。

6、使用方法和普通redis无任何区别，设置好它下属的多个redis实例后，使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求 并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回twemproxy。

Q3: lr为什么用sigmoid函数.这个函数有什么优点和缺点?为什么不用其他函数...

1、容易饱和：当输入值较大或较小时，sigmoid函数的输出接近于0或1，导致神经元饱和，使得梯度更新变得缓慢。

2、然而，Sigmoid 函数也有一些缺点 ：- Sigmoid 函数在变量取绝对值非常大的正值或负值时会出现饱和现象，意味着函数会变得很平，并且对输入的微小改变会变得不敏感。

3、挤压性质的激活函数，如sigmoid函数，可以使得模型的输出范围有限且挤压到一定的数值范围内，这个特性有利于神经网络进行数据训练和参数调整，从而提高模型的训练效率和精度。

4、这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0，1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。

5、sigmoid函数单调连续，输出范围有限，所以数据在传递的过程中不容易发散 由于输出范围为(0， 1)，所以可以在二分类的模型做为输出层，输出表示概率。

6、为了引入决策的不确定性，我们必须给每一种平均消费金额给予一个打分。这个打分在0到1之间。也可以理解为是决策的概率。我们完全可以把平均消费金额作为sigmoid函数的输入，从而将任意金额映射到0到1之间。

Q4: 什么是一致性哈希?

一致性哈希算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）算法。其设计目标是为了解决因特网中的热点（Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。

环割法（一致性 hash）环割法的原理如下： 初始化的时候生成分片数量 X × 环割数量 N 的固定方式编号的字符串，例如 SHARD-1-NODE-1，并计算所有 X×N 个字符串的所有 hash 值。

一致性hash算法的原理 一致性hash用于对hash算法的改进，后端服务器在配置的server的数量发生变化后，同一个upstream server接收到的请求会的数量和server数量变化之间会有变化。

答案是有的：一致性hash。先了解下一致性hash， 例子中四个节点一般都是用节点前缀 +（ip+端口）.hahcode%n作为名称。一致性hash 是个可以理解为圆形，这个圆形称为hash环，环上可以最多建立2的32次方减1个节点。

将数据视为一个顺序增长的文件，并将这个文件按照某一固定的大小划分为若干数据块，不同的数据块分不到不同的服务器上。4）一致性哈希：令该哈希函数输出值域为一个封闭的环，哈希函数输出的最大值是最小值的前序。

Q5: redis的RDB和AOF两种持久化机制优缺点分析

RDB 默认的保存文件为 dump.rdb，优点是以二进制存储的，因此 占用的空间更小 、数据存储更紧凑，并且与 AOF 相比，RDB 具备 更快的重启恢复能力 。

RDB机制的优点是持久化的文件相对较小，且恢复数据的速度相对较快。AOF：AOF是一种日志持久化机制，它记录了Redis服务器所执行的所有写操作。

AOF的优点在于比RDB更安全，一般不会出现数据丢失的现象，就算出现了数量也不会太大，当然了，官方是推荐同时开启AOF和RDB的；而缺点是AOF持久化的速度相比RDB要慢，存储的是一个文本文件，到了后期文件会比较大，传输困难。

Redis的持久性开销可以较高，也可以进行调整以降低开销，这取决于它的持久性配置和使用场景。Redis提供了两种持久性选项：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis的数据会更加快速。AOF，存放的是指令日志，做数据恢复的时候，要回放和执行所有的指令日志，从而恢复内存中的所有数据。

RDB持久化和AOF持久化的区别：存储数据RDB持久化保存键空间的所有键值对(包括过期字典中的数据)，并以二进制形式保存，符合rdb文件规范，根据不同数据类型会有不同处理。

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