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1.如果你想new一個(gè)Quene,你有幾種方式?他們之間的區(qū)別是什么?

2.Redis 是如何判斷數(shù)據(jù)是否過(guò)期的呢?

Redis 通過(guò)一個(gè)叫做過(guò)期字典(可以看作是 hash 表)來(lái)保存數(shù)據(jù)過(guò)期的時(shí)間。過(guò)期字典的鍵指向 Redis 數(shù)據(jù)庫(kù)中的某個(gè) key(鍵),過(guò)期字典的值是一個(gè) long long 類(lèi)型的整數(shù),這個(gè)整數(shù)保存了 key 所指向的數(shù)據(jù)庫(kù)鍵的過(guò)期時(shí)間(毫秒精度的 UNIX 時(shí)間戳)。

過(guò)期字典是存儲(chǔ)在 redisDb 這個(gè)結(jié)構(gòu)里的:

?typedef struct redisDb {...?dict *dict; ? ? //數(shù)據(jù)庫(kù)鍵空間,保存著數(shù)據(jù)庫(kù)中所有鍵值對(duì)dict *expires ? // 過(guò)期字典,保存著鍵的過(guò)期時(shí)間...} redisDb;

3.Redis中常用的過(guò)期數(shù)據(jù)的刪除策略就兩個(gè)(重要!自己造緩存輪子的時(shí)候需要格外考慮的東西):

  1. 惰性刪除 :只會(huì)在取出 key 的時(shí)候才對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)期檢查。這樣對(duì) CPU 最友好,但是可能會(huì)造成太多過(guò)期 key 沒(méi)有被刪除。

  2. 定期刪除 : 每隔一段時(shí)間抽取一批 key 執(zhí)行刪除過(guò)期 key 操作。并且,Redis 底層會(huì)通過(guò)限制刪除操作執(zhí)行的時(shí)長(zhǎng)和頻率來(lái)減少刪除操作對(duì) CPU 時(shí)間的影響。

定期刪除對(duì)內(nèi)存更加友好,惰性刪除對(duì) CPU 更加友好。兩者各有千秋,所以 Redis 采用的是 定期刪除+惰性/懶漢式刪除 。

4.Redis 事務(wù)支持原子性嗎?

Redis 事務(wù)在運(yùn)行錯(cuò)誤的情況下,除了執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤的命令外,其他命令都能正常執(zhí)行。并且,Redis 事務(wù)是不支持回滾(roll back)操作的。因此,Redis 事務(wù)其實(shí)是不滿足原子性的。

5.什么是緩存穿透?

緩存穿透說(shuō)簡(jiǎn)單點(diǎn)就是大量請(qǐng)求的 key 是不合理的,根本不存在于緩存中,也不存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中 。這就導(dǎo)致這些請(qǐng)求直接到了數(shù)據(jù)庫(kù)上,根本沒(méi)有經(jīng)過(guò)緩存這一層,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了巨大的壓力,可能直接就被這么多請(qǐng)求弄宕機(jī)了。

有哪些解決辦法?

最基本的就是首先做好參數(shù)校驗(yàn),一些不合法的參數(shù)請(qǐng)求直接拋出異常信息返回給客戶(hù)端。比如查詢(xún)的數(shù)據(jù)庫(kù) id 不能小于 0、傳入的郵箱格式不對(duì)的時(shí)候直接返回錯(cuò)誤消息給客戶(hù)端等等。

>>緩存無(wú)效 key

如果緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)都查不到某個(gè) key 的數(shù)據(jù)就寫(xiě)一個(gè)到 Redis 中去并設(shè)置過(guò)期時(shí)間,具體命令如下: SET key value EX 10086 。這種方式可以解決請(qǐng)求的 key 變化不頻繁的情況,如果黑客惡意攻擊,每次構(gòu)建不同的請(qǐng)求 key,會(huì)導(dǎo)致 Redis 中緩存大量無(wú)效的 key 。很明顯,這種方案并不能從根本上解決此問(wèn)題!

>>布隆過(guò)濾器

布隆過(guò)濾器是一個(gè)非常神奇的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過(guò)它我們可以非常方便地判斷一個(gè)給定數(shù)據(jù)是否存在于海量數(shù)據(jù)中。我們需要的就是判斷 key 是否合法,有沒(méi)有感覺(jué)布隆過(guò)濾器就是我們想要找的那個(gè)“人”。

具體是這樣做的:把所有可能存在的請(qǐng)求的值都存放在布隆過(guò)濾器中,當(dāng)用戶(hù)請(qǐng)求過(guò)來(lái),先判斷用戶(hù)發(fā)來(lái)的請(qǐng)求的值是否存在于布隆過(guò)濾器中。不存在的話,直接返回請(qǐng)求參數(shù)錯(cuò)誤信息給客戶(hù)端,存在的話才會(huì)走下面的流程。

加入布隆過(guò)濾器之后的緩存處理流程圖如下。

但是,需要注意的是布隆過(guò)濾器可能會(huì)存在誤判的情況??偨Y(jié)來(lái)說(shuō)就是: 布隆過(guò)濾器說(shuō)某個(gè)元素存在,小概率會(huì)誤判。布隆過(guò)濾器說(shuō)某個(gè)元素不在,那么這個(gè)元素一定不在。

6.什么是緩存擊穿?

緩存擊穿中,請(qǐng)求的 key 對(duì)應(yīng)的是 熱點(diǎn)數(shù)據(jù) ,該數(shù)據(jù) 存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中,但不存在于緩存中(通常是因?yàn)榫彺嬷械哪欠輸?shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)期) 。這就可能會(huì)導(dǎo)致瞬時(shí)大量的請(qǐng)求直接打到了數(shù)據(jù)庫(kù)上,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了巨大的壓力,可能直接就被這么多請(qǐng)求弄宕機(jī)了。

舉個(gè)例子 :秒殺進(jìn)行過(guò)程中,緩存中的某個(gè)秒殺商品的數(shù)據(jù)突然過(guò)期,這就導(dǎo)致瞬時(shí)大量對(duì)該商品的請(qǐng)求直接落到數(shù)據(jù)庫(kù)上,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了巨大的壓力。

有哪些解決辦法?

  • 設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期或者過(guò)期時(shí)間比較長(zhǎng)。

  • 針對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)提前預(yù)熱,將其存入緩存中并設(shè)置合理的過(guò)期時(shí)間比如秒殺場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)在秒殺結(jié)束之前不過(guò)期。

  • 請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)數(shù)據(jù)到緩存之前,先獲取互斥鎖,保證只有一個(gè)請(qǐng)求會(huì)落到數(shù)據(jù)庫(kù)上,減少數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。

# 緩存穿透和緩存擊穿有什么區(qū)別?

緩存穿透中,請(qǐng)求的 key 既不存在于緩存中,也不存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中。

緩存擊穿中,請(qǐng)求的 key 對(duì)應(yīng)的是 熱點(diǎn)數(shù)據(jù) ,該數(shù)據(jù) 存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中,但不存在于緩存中(通常是因?yàn)榫彺嬷械哪欠輸?shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)期)

7.什么是緩存雪崩?

我發(fā)現(xiàn)緩存雪崩這名字起的有點(diǎn)意思,哈哈。

實(shí)際上,緩存雪崩描述的就是這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景:緩存在同一時(shí)間大面積的失效,導(dǎo)致大量的請(qǐng)求都直接落到了數(shù)據(jù)庫(kù)上,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了巨大的壓力。 這就好比雪崩一樣,摧枯拉朽之勢(shì),數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力可想而知,可能直接就被這么多請(qǐng)求弄宕機(jī)了。

另外,緩存服務(wù)宕機(jī)也會(huì)導(dǎo)致緩存雪崩現(xiàn)象,導(dǎo)致所有的請(qǐng)求都落到了數(shù)據(jù)庫(kù)上。

舉個(gè)例子 :數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)在同一時(shí)間過(guò)期,這個(gè)時(shí)候突然有大量的請(qǐng)求需要訪問(wèn)這些過(guò)期的數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致大量的請(qǐng)求直接落到數(shù)據(jù)庫(kù)上,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了巨大的壓力。

# 有哪些解決辦法?

針對(duì) Redis 服務(wù)不可用的情況:

  1. 采用 Redis 集群,避免單機(jī)出現(xiàn)問(wèn)題整個(gè)緩存服務(wù)都沒(méi)辦法使用。

  2. 限流,避免同時(shí)處理大量的請(qǐng)求。

針對(duì)熱點(diǎn)緩存失效的情況:

  1. 設(shè)置不同的失效時(shí)間比如隨機(jī)設(shè)置緩存的失效時(shí)間。

  2. 緩存永不失效(不太推薦,實(shí)用性太差)。

  3. 設(shè)置二級(jí)緩存。

# 緩存雪崩和緩存擊穿有什么區(qū)別?

緩存雪崩和緩存擊穿比較像,但緩存雪崩導(dǎo)致的原因是緩存中的大量或者所有數(shù)據(jù)失效,緩存擊穿導(dǎo)致的原因主要是某個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不存在與緩存中(通常是因?yàn)榫彺嬷械哪欠輸?shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)期)

8.如果我想實(shí)現(xiàn)微信里邊的每天步數(shù)自動(dòng)排序的功能,Redis中那個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較合適?

Sorted Set

9.Redis持久化機(jī)制

Redis 不同于 Memcached 的很重要一點(diǎn)就是,Redis 支持持久化,而且支持 3 種持久化方式:

  • 快照(snapshotting,RDB)

  • 只追加文件(append-only file, AOF)

  • RDB 和 AOF 的混合持久化(Redis 4.0 新增)

如何選擇 RDB 和 AOF?

關(guān)于 RDB 和 AOF 的優(yōu)缺點(diǎn),官網(wǎng)上面也給了比較詳細(xì)的說(shuō)明Redis persistenceopen in new window,這里結(jié)合自己的理解簡(jiǎn)單總結(jié)一下。

RDB 比 AOF 優(yōu)秀的地方

  • RDB 文件存儲(chǔ)的內(nèi)容是經(jīng)過(guò)壓縮的二進(jìn)制數(shù)據(jù), 保存著某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)集,文件很小,適合做數(shù)據(jù)的備份,災(zāi)難恢復(fù)。AOF 文件存儲(chǔ)的是每一次寫(xiě)命令,類(lèi)似于 MySQL 的 binlog 日志,通常會(huì)比 RDB 文件大很多。當(dāng) AOF 變得太大時(shí),Redis 能夠在后臺(tái)自動(dòng)重寫(xiě) AOF。新的 AOF 文件和原有的 AOF 文件所保存的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)一樣,但體積更小。不過(guò), Redis 7.0 版本之前,如果在重寫(xiě)期間有寫(xiě)入命令,AOF 可能會(huì)使用大量?jī)?nèi)存,重寫(xiě)期間到達(dá)的所有寫(xiě)入命令都會(huì)寫(xiě)入磁盤(pán)兩次。

  • 使用 RDB 文件恢復(fù)數(shù)據(jù),直接解析還原數(shù)據(jù)即可,不需要一條一條地執(zhí)行命令,速度非???。而 AOF 則需要依次執(zhí)行每個(gè)寫(xiě)命令,速度非常慢。也就是說(shuō),與 AOF 相比,恢復(fù)大數(shù)據(jù)集的時(shí)候,RDB 速度更快。

AOF 比 RDB 優(yōu)秀的地方

  • RDB 的數(shù)據(jù)安全性不如 AOF,沒(méi)有辦法實(shí)時(shí)或者秒級(jí)持久化數(shù)據(jù)。生成 RDB 文件的過(guò)程是比較繁重的, 雖然 BGSAVE 子進(jìn)程寫(xiě)入 RDB 文件的工作不會(huì)阻塞主線程,但會(huì)對(duì)機(jī)器的 CPU 資源和內(nèi)存資源產(chǎn)生影響,嚴(yán)重的情況下甚至?xí)苯影?Redis 服務(wù)干宕機(jī)。AOF 支持秒級(jí)數(shù)據(jù)丟失(取決 fsync 策略,如果是 everysec,最多丟失 1 秒的數(shù)據(jù)),僅僅是追加命令到 AOF 文件,操作輕量。

  • RDB 文件是以特定的二進(jìn)制格式保存的,并且在 Redis 版本演進(jìn)中有多個(gè)版本的 RDB,所以存在老版本的 Redis 服務(wù)不兼容新版本的 RDB 格式的問(wèn)題。

  • AOF 以一種易于理解和解析的格式包含所有操作的日志。你可以輕松地導(dǎo)出 AOF 文件進(jìn)行分析,你也可以直接操作 AOF 文件來(lái)解決一些問(wèn)題。比如,如果執(zhí)行FLUSHALL命令意外地刷新了所有內(nèi)容后,只要 AOF 文件沒(méi)有被重寫(xiě),刪除最新命令并重啟即可恢復(fù)之前的狀態(tài)。

綜上

  • Redis 保存的數(shù)據(jù)丟失一些也沒(méi)什么影響的話,可以選擇使用 RDB。

  • 不建議單獨(dú)使用 AOF,因?yàn)闀r(shí)不時(shí)地創(chuàng)建一個(gè) RDB 快照可以進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)備份、更快的重啟以及解決 AOF 引擎錯(cuò)誤。

  • 如果保存的數(shù)據(jù)要求安全性比較高的話,建議同時(shí)開(kāi)啟 RDB 和 AOF 持久化或者開(kāi)啟 RDB 和 AOF 混合持久化。

10.什么是內(nèi)存碎片?

你可以將內(nèi)存碎片簡(jiǎn)單地理解為那些不可用的空閑內(nèi)存。

舉個(gè)例子:操作系統(tǒng)為你分配了 32 字節(jié)的連續(xù)內(nèi)存空間,而你存儲(chǔ)數(shù)據(jù)實(shí)際只需要使用 24 字節(jié)內(nèi)存空間,那這多余出來(lái)的 8 字節(jié)內(nèi)存空間如果后續(xù)沒(méi)辦法再被分配存儲(chǔ)其他數(shù)據(jù)的話,就可以被稱(chēng)為內(nèi)存碎片。

Redis 內(nèi)存碎片雖然不會(huì)影響 Redis 性能,但是會(huì)增加內(nèi)存消耗。

為什么會(huì)有 Redis 內(nèi)存碎片?

Redis 內(nèi)存碎片產(chǎn)生比較常見(jiàn)的 2 個(gè)原因:

1、Redis 存儲(chǔ)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)候向操作系統(tǒng)申請(qǐng)的內(nèi)存空間可能會(huì)大于數(shù)據(jù)實(shí)際需要的存儲(chǔ)空間。

2、頻繁修改 Redis 中的數(shù)據(jù)也會(huì)產(chǎn)生內(nèi)存碎片。

如何清理 Redis 內(nèi)存碎片?

Redis4.0-RC3 版本以后自帶了內(nèi)存整理,可以避免內(nèi)存碎片率過(guò)大的問(wèn)題。

直接通過(guò) config set 命令將 activedefrag 配置項(xiàng)設(shè)置為 yes 即可。

?config set activedefrag yes

具體什么時(shí)候清理需要通過(guò)下面兩個(gè)參數(shù)控制:

?# 內(nèi)存碎片占用空間達(dá)到 500mb 的時(shí)候開(kāi)始清理config set active-defrag-ignore-bytes 500mb# 內(nèi)存碎片率大于 1.5 的時(shí)候開(kāi)始清理config set active-defrag-threshold-lower 50

通過(guò) Redis 自動(dòng)內(nèi)存碎片清理機(jī)制可能會(huì)對(duì) Redis 的性能產(chǎn)生影響,我們可以通過(guò)下面兩個(gè)參數(shù)來(lái)減少對(duì) Redis 性能的影響:

?# 內(nèi)存碎片清理所占用 CPU 時(shí)間的比例不低于 20%config set active-defrag-cycle-min 20# 內(nèi)存碎片清理所占用 CPU 時(shí)間的比例不高于 50%config set active-defrag-cycle-max 50

另外,重啟節(jié)點(diǎn)可以做到內(nèi)存碎片重新整理。如果你采用的是高可用架構(gòu)的 Redis 集群的話,你可以將碎片率過(guò)高的主節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為從節(jié)點(diǎn),以便進(jìn)行安全重啟。

11.MongoDB 有什么特點(diǎn)?

  • 數(shù)據(jù)記錄被存儲(chǔ)為文檔 :MongoDB 中的記錄就是一個(gè) BSON 文檔,它是由鍵值對(duì)組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類(lèi)似于 JSON 對(duì)象,是 MongoDB 中的基本數(shù)據(jù)單元。

  • 模式自由 :集合的概念類(lèi)似 MySQL 里的表,但它不需要定義任何模式,能夠用更少的數(shù)據(jù)對(duì)象表現(xiàn)復(fù)雜的領(lǐng)域模型對(duì)象。

  • 支持多種查詢(xún)方式 :MongoDB 查詢(xún) API 支持讀寫(xiě)操作 (CRUD)以及數(shù)據(jù)聚合、文本搜索和地理空間查詢(xún)。

  • 支持 ACID 事務(wù) :NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持事務(wù),為了可擴(kuò)展和高性能進(jìn)行了權(quán)衡。不過(guò),也有例外,MongoDB 就支持事務(wù)。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣,MongoDB 事務(wù)同樣具有 ACID 特性。MongoDB 單文檔原生支持原子性,也具備事務(wù)的特性。MongoDB 4.0 加入了對(duì)多文檔事務(wù)的支持,但只支持復(fù)制集部署模式下的事務(wù),也就是說(shuō)事務(wù)的作用域限制為一個(gè)副本集內(nèi)。MongoDB 4.2 引入了分布式事務(wù),增加了對(duì)分片集群上多文檔事務(wù)的支持,并合并了對(duì)副本集上多文檔事務(wù)的現(xiàn)有支持。

  • 高效的二進(jìn)制存儲(chǔ) :存儲(chǔ)在集合中的文檔,是以鍵值對(duì)的形式存在的。鍵用于唯一標(biāo)識(shí)一個(gè)文檔,一般是 ObjectId 類(lèi)型,值是以 BSON 形式存在的。BSON = Binary JSON, 是在 JSON 基礎(chǔ)上加了一些類(lèi)型及元數(shù)據(jù)描述的格式。

  • 自帶數(shù)據(jù)壓縮功能 :存儲(chǔ)同樣的數(shù)據(jù)所需的資源更少。

  • 支持 mapreduce :通過(guò)分治的方式完成復(fù)雜的聚合任務(wù)。不過(guò),從 MongoDB 5.0 開(kāi)始,map-reduce 已經(jīng)不被官方推薦使用了,替代方案是 聚合管道open in new window。聚合管道提供比 map-reduce 更好的性能和可用性。

  • 支持多種類(lèi)型的索引 :MongoDB 支持多種類(lèi)型的索引,包括單字段索引、復(fù)合索引、多鍵索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等,每種類(lèi)型的索引有不同的使用場(chǎng)合。

  • 支持 failover :提供自動(dòng)故障恢復(fù)的功能,主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí),自動(dòng)從從節(jié)點(diǎn)中選舉出一個(gè)新的主節(jié)點(diǎn),確保集群的正常使用,這對(duì)于客戶(hù)端來(lái)說(shuō)是無(wú)感知的。

  • 支持分片集群 :MongoDB 支持集群自動(dòng)切分?jǐn)?shù)據(jù),讓集群存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù),具備更強(qiáng)的性能。在數(shù)據(jù)插入和更新時(shí),能夠自動(dòng)路由和存儲(chǔ)。

  • 支持存儲(chǔ)大文件 :MongoDB 的單文檔存儲(chǔ)空間要求不超過(guò) 16MB。對(duì)于超過(guò) 16MB 的大文件,MongoDB 提供了 GridFS 來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ),通過(guò) GridFS,可以將大型數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理,然后將這些切分后的小文檔保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中

12.MongoDB 適合什么應(yīng)用場(chǎng)景?

MongoDB 的優(yōu)勢(shì)在于其數(shù)據(jù)模型和存儲(chǔ)引擎的靈活性、架構(gòu)的可擴(kuò)展性以及對(duì)強(qiáng)大的索引支持。

選用 MongoDB 應(yīng)該充分考慮 MongoDB 的優(yōu)勢(shì),結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目的需求來(lái)決定:

  • 隨著項(xiàng)目的發(fā)展,使用類(lèi) JSON 格式(BSON)保存數(shù)據(jù)是否滿足項(xiàng)目需求?MongoDB 中的記錄就是一個(gè) BSON 文檔,它是由鍵值對(duì)組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類(lèi)似于 JSON 對(duì)象,是 MongoDB 中的基本數(shù)據(jù)單元。

  • 是否需要大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)?是否需要快速水平擴(kuò)展?MongoDB 支持分片集群,可以很方便地添加更多的節(jié)點(diǎn)(實(shí)例),讓集群存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù),具備更強(qiáng)的性能。

  • 是否需要更多類(lèi)型索引來(lái)滿足更多應(yīng)用場(chǎng)景?MongoDB 支持多種類(lèi)型的索引,包括單字段索引、復(fù)合索引、多鍵索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等,每種類(lèi)型的索引有不同的使用場(chǎng)合。

13. MongoDB 支持哪些存儲(chǔ)引擎?

與 MySQL 一樣,MongoDB 采用的也是 插件式的存儲(chǔ)引擎架構(gòu) ,支持不同類(lèi)型的存儲(chǔ)引擎,不同的存儲(chǔ)引擎解決不同場(chǎng)景的問(wèn)題。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)或集合時(shí),可以指定存儲(chǔ)引擎。

插件式的存儲(chǔ)引擎架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn) Server 層和存儲(chǔ)引擎層的解耦,可以支持多種存儲(chǔ)引擎,如MySQL既可以支持B-Tree結(jié)構(gòu)的InnoDB存儲(chǔ)引擎,還可以支持LSM結(jié)構(gòu)的RocksDB存儲(chǔ)引擎。

現(xiàn)在主要有下面這兩種存儲(chǔ)引擎:

  • WiredTiger 存儲(chǔ)引擎 :自 MongoDB 3.2 以后,默認(rèn)的存儲(chǔ)引擎為 WiredTiger 存儲(chǔ)引擎open in new window 。非常適合大多數(shù)工作負(fù)載,建議用于新部署。WiredTiger 提供文檔級(jí)并發(fā)模型、檢查點(diǎn)和數(shù)據(jù)壓縮(后文會(huì)介紹到)等功能。

  • In-Memory 存儲(chǔ)引擎 :In-Memory 存儲(chǔ)引擎open in new window在 MongoDB Enterprise 中可用。它不是將文檔存儲(chǔ)在磁盤(pán)上,而是將它們保留在內(nèi)存中以獲得更可預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)延遲。

http://www.risenshineclean.com/news/8123.html

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