Redis面试题整理

Redis

1、Redis主从集群

1.1、搭建主从集群

单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,就需要搭建主从集群,实现读写分离

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1.2、主从同步原理

当主从第一次同步连接或断开重连时,从节点都会发送psync请求,尝试数据同步:

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  • replicationID:每一个master节点都有自己的唯一id,简称replid
  • offset:repl_backlog中写入过的数据长度,写操作越多,offset值越大,主从的offset一致代表数据一致

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可以从一下几个方面来优化Redis主从就集群:

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启动无磁盘赋值,避免全量同步时的磁盘IO
  • Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量,如果实在时太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力

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总结:

1、简述全量同步和增量同步区别?

  • 全量同步:master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
  • 增量同步:slave提交自己的offset到master,master获取repl_baklog中slave的offset之后的命令给slave

2、什么时候执行全量同步?

  • slave节点第一次两节master时
  • slave节点断开时间太久,repl_baklog中的offset已经被覆盖时

3、什么时候执行增量同步?

  • slave节点断开又恢复,并且在repl_baklog中能找到offset时

1.3、哨兵原理

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的具体作业如下:

  • 监控:Sentinel会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障切换:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知:当集群发生故障转移时,Sentinel会将最新节点角色信息推送给Redis客户端

1.3.1、服务状态监控

Sentinel基于心跳机制检测服务状态,每隔1秒钟向集群的每个实例发送ping命令:

  • 主观下线:如果某Sentinel节点发现某实例未在规定时间内响应,则认为该实例主观下线
  • 客观下线:若超过指定数量(quorum)的Sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一般

1.3.2、选举新的master

一旦发现master故障,Sentinel需要在slave中选择一个作为新的master,选择依据是这样的:

  • 首先判断slave节点与master节点断开时间长短,如果超过指定值(down-after-milliseconds * 10)则会排除该slave节点
  • 然后判断slave节点的slave-priority值,越小优先级越高,如果是0则永不参与选举
  • 如果slave-priority一样,则判断slave节点的offset值,越大说明数据越新,优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高
1.3.3、如何实现故障转移

当选中了其中一个slave为新的master后,故障转移的步骤如下:

  • Sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令,让该节点成为master
  • Sentinel给所有其他slave发送slaveof 192.168.150.101 7002命令,让这些slave成为新的master从节点,开始从新的master上同步数据
  • 最后,Sentinel将故障节点标记为slave,当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

总结:

1、Sentinel的三个作用是什么?

  • 监控
  • 故障转移
  • 通知

2、Sentinel如何判断一个redis实例是否健康?

  • 每隔1秒发送一次ping命令,如果超过一定时间没有响应则认为是主观下线
  • 如果大多数Sentinel都认为实例主观下线,则判定服务下线

3、故障转移步骤有哪些?

  • 首先选定一个slave作为新的master,执行slaveof no one
  • 然后让所有节点都执行slaveof 新master
  • 修改故障节点,执行slaveof 新master

1.4、搭建哨兵集群

首先,停掉之前的redis集群:

# 老版本DockerCompose
docker-compose down# 新版本Docker
docker compose down

然后,配置文件sentinel.conf文件:

sentinel announce-ip "192.168.150.101"
sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000
sentinel failover-timeout hmaster 60000

说明:

  • sentinel announce-ip "192.168.150.101":声明当前sentinel的ip
  • sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2:指定集群的主节点信息
    • hmaster:主节点名称,自定义,任意写
    • 192.168.150.101 7001:主节点的ip和端口
    • 2:认定master下线时的quorum
  • sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000:声明master节点超时多久后被标记下线
  • sentinel failover-timeout hmaster 60000:在第一次故障转移失败后多久再次重试

我们在虚拟机的/root/redis目录下新建3个文件夹:s1s2s3:

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将sentinel.conf文件分别拷贝一份到3个文件夹中

接着修改docker-compose.yaml文件,内容如下:

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]s1:image: rediscontainer_name: s1volumes:- /root/redis/s1:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27001"]s2:image: rediscontainer_name: s2volumes:- /root/redis/s2:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27002"]s3:image: rediscontainer_name: s3volumes:- /root/redis/s3:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27003"]

直接运行命令,启动集群:

docker-compose up -d

运行结果:

我们以s1节点为例,查看其运行日志:

# Sentinel ID is 8e91bd24ea8e5eb2aee38f1cf796dcb26bb88acf
# +monitor master hmaster 192.168.150.101 7001 quorum 2
* +slave slave 192.168.150.101:7003 192.168.150.101 7003 @ hmaster 192.168.150.101 7001
* +sentinel sentinel 5bafeb97fc16a82b431c339f67b015a51dad5e4f 192.168.150.101 27002 @ hmaster 192.168.150.101 7001
* +sentinel sentinel 56546568a2f7977da36abd3d2d7324c6c3f06b8d 192.168.150.101 27003 @ hmaster 192.168.150.101 7001
* +slave slave 192.168.150.101:7002 192.168.150.101 7002 @ hmaster 192.168.150.101 7001

可以看到sentinel已经联系到了7001这个节点,并且与其它几个哨兵也建立了链接。哨兵信息如下:

  • 27001Sentinel ID8e91bd24ea8e5eb2aee38f1cf796dcb26bb88acf
  • 27002Sentinel ID5bafeb97fc16a82b431c339f67b015a51dad5e4f
  • 27003Sentinel ID56546568a2f7977da36abd3d2d7324c6c3f06b8d

2、Redis分片集群

2.1、搭建分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:

  • 海量数据存储问题
  • 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题,分片集群特征:

  • 集群有多个master,每个master保存不同数据
  • 每个master都可以有多个slave节点
  • master之间通过ping检测彼此健康状态

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Redis分片集群最少也需要3个master节点,由于我们的机器性能有限,我们只给每个master配置1个slave,形成最小的分片集群:

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计划部署的节点信息如下:

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2.1.1、集群配置

分片集群中的Redis节点必须开启集群模式,一般在配置文件中添加下面参数:

port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

中有3个我们没见过的参数:

  • cluster-enabled:是否开启集群模式
  • cluster-config-file:集群模式的配置文件名称,无需手动创建,由集群自动维护
  • cluster-node-timeout:集群中节点之间心跳超时时间

一般搭建部署集群肯定是给每个节点都配置上述参数,不过考虑到我们计划用docker-compose部署,因此可以直接在启动命令中指定参数,偷个懒。

在虚拟机的/root目录下新建一个redis-cluster目录,然后在其中新建一个docker-compose.yaml文件,内容如下:

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r4:image: rediscontainer_name: r4network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7004", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r5:image: rediscontainer_name: r5network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7005", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r6:image: rediscontainer_name: r6network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7006", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]

注意:使用Docker部署Redis集群,network模式必须采用host

2.1.2、启动集群

进入/root/redis-cluster目录,使用命令启动redis:

docker-compose up -d

启动成功,可以通过命令查看启动进程:

ps -ef | grep redis
# 结果:
root       4822   4743  0 14:29 ?        00:00:02 redis-server *:7002 [cluster]
root       4827   4745  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7005 [cluster]
root       4897   4778  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7004 [cluster]
root       4903   4759  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7006 [cluster]
root       4905   4775  0 14:29 ?        00:00:02 redis-server *:7001 [cluster]
root       4912   4732  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7003 [cluster]

可以发现每个redis节点都以cluster模式运行。不过节点与节点之间并未建立连接。

接下来,我们使用命令创建集群:

# 进入任意节点容器
docker exec -it r1 bash
# 然后,执行命令
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 \
192.168.150.101:7001 192.168.150.101:7002 192.168.150.101:7003 \
192.168.150.101:7004 192.168.150.101:7005 192.168.150.101:7006

命令说明:

  • redis-cli --cluster:代表集群操作命令
  • create:代表是创建集群
  • --cluster-replicas 1:指定集群中每个master的副本个数为1
    • 此时节点总数 / (replicas + 1)得到的就是master的数量n。因此节点列表中的前n个节点就是master,其它节点都是slave节点,随机分配到不同master

输入命令后控制台会弹出下面的信息:

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这里展示了集群中master与slave节点分配情况,并询问你是否同意,节点信息如下:

  • 7001master,节点id后6位是da134f
  • 7002master,节点id后6位是862fa0
  • 7003master,节点id后6位是ad5083
  • 7004slave,节点id后6位是391f8b,认ad5083(7003)为master
  • 7005slave,节点id后6位是e152cd,认da134f(7001)为master
  • 7006slave,节点id后6位是4a018a,认862fa0(7002)为master

输入yes然后回车吗。会发现集群开始创建,并输出下列信息:

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接着,我们可以通过命令查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

结果:

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2.2、散列插槽

在Redis集群中,共有16384个hash slots,集群中的每一个master节点都会分配一定数量的hash slots:

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Redis数据不是与节点绑定,而是与插槽slot绑定。当我们读写数据时,Redis基于CRC16算法对key做hash运算1,得到的结果与16384取余,就计算出这个key的slot值。然后到slot所在的Redis节点执行读写操作.

redis在计算key的hash值是不一定是根据整个key计算,分两种情况:

  • 当key中包含{}中,根据{}之间的字符串计算hash slot
  • 当key中不包含{}时,则根据整个key字符串计算hash slot

例如:key是num,那么就根据num计算,如果是{itcast}num,则根据itcast计算。

总结:

Redis如何判断某个key应该在哪个实例?

  • 将16384个插槽分配到不同的实例
  • 根据key的有效部分计算哈希值,对16384取余
  • 余数作为插槽,寻找插槽所在实例即可

3、Redis数据结构

3.1、RedisObject

Redis中的任意数据类型的值和键都会被封装为一个RedisObject,也叫做Redis对象,源码如下:

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Redis中会根据存储的数据类型不同,选择不同的编码方式,共包含12种不同类型:

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Redis中会根据存储的数据类型不同,选择不同的编码方式。每种数据类型的使用的编码方式如下:

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3.2、SkipList

**SkipList(跳表)**首先是链表,但与传统链表相比有几点差异:

  • 元素按照升序排列存储
  • 节点可能包含多个指针,指针跨度不同。

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SkipList的特点:

  • 跳跃表是一个有序的双向链表
  • 每个节点都可以包含多层指针,层数是1到32之间的随机数
  • 不同层指针到下一个节点的跨度不同,层数越高,跨度越大
  • 增删改查效率与红黑树基本一致,实现却更简单。但空间复杂度更高

3.3、SortedSet

SortedSet数据结构的特点是:

  • 每组数据都包含score和member
  • member唯一
  • 可根据score排序

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总结:SortedSet的底层数据结构是怎样的?

  • 首先SortedSet需要能存储score和member值,而且要快捷的根据member查询score,因此底层有一个哈希白哦,以member为键,以score为value
  • 其次SortedSet还需要能根据score排序,因此底层还维护了一个跳表
  • 当需要根据member查询score时,就去哈希表中查询
  • 当需要根据score排序查询时,则基于跳表查询

4、Redis内存回收

4.1、过期KEY处理

Redis提供了expire命令,给key设置TTL(存活时间):

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可以发现,当key的TTL到期以后,再次访问name返回的是null,说明这个key已经不存在了,对应的内存也得到了释放。从而起到内存回收的目的。

这里有两个问题需要思考:

1、Redis是如何知道一个key是否过期呢?

Redis的本身是键值型数据库,其所有数据都存在一个redisDB的结构体中,其中包含两个哈希表:

  • dict:保存Redis中所有的键值对
  • expires:保存Redis中所有的设置了过期时间的KEY及其到期时间(写入时间+TTL)

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2、是不是TTl到期就立即删除了呢?

Redis并不会实时监测key的过期时间,在key过期后立刻删除,而是采用两种延迟删除的策略:

  • 惰性删除:当有命令需要操作一个key的时候,检查该key的存活时间,如果已经过期才执行删除
  • 周期删除:通过一个定时任务,周期型的抽样部分有TTL的key,如果过期则执行删除

周期删除的定时任务执行周期有两种:

  • SLOW模式:默认执行频率为每秒10次,但每次执行时长不能超过25ms,瘦server.hz参数影响
  • FAST模式:频率不固定,跟随Redis内部IO时间循环执行。两次任务之间间隔不低于2ms,执行时长不超过1ms

4.2、内存淘汰策略

内存淘汰:就是当Redis内存使用达到设置的阈值时,Redis主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程

Redis会在每次处理客户端命令时都会对内存使用情况做判断,如果必要则执行内存淘汰。内存淘汰的策略有:

  • negeviction:不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是这种策略
  • volatile-ttl:对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值,TTl值越小越先被淘汰
  • allkeys-random:对全体key,随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
  • volatile-random:对设置了TTL的key,随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选
  • allkeys-lru:对全体key,基于LRU算法进行淘汰
  • volatile-lru:对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰
  • allkeys-lfu:对全体key,基于LFU算法进行淘汰
  • volatile-lfu:对设置了TTL的key,基于LFU算法进行淘汰

比较容易混淆的有两个:

  • LRU(Least Recently Used),最近最少使用,用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高
  • LFU(Least Frequently Used),最少频率使用,会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高

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5、Redis缓存

5.1、缓存一致性

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缓存一致性策略的最佳实践方案:

  1. 低一致性需求:使用Redis的key过期清理方案
  2. 高一致性需求:主动更新,并以超时剔除作为兜底方案
    • 读操作:
      • 缓存命中则直接返回
      • 缓存未命中则查询数据库,并写入缓存,设定超时时间
    • 写操作:
      • 先写数据库,然后再删除缓存
      • 要确保数据库与缓存操作的原子性

5.2、缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在数据库中根本不存在,从而导致请求穿透缓存,直接打到数据库的问题。

常见的解决方案有两种:

  • 缓存空对象(最常见)
    • 优点:实现简单,维护方便
    • 缺点:额外消耗缓存

  • 布隆过滤
    • 布隆过滤式一种数据统计的算法,用于检索一个元素是否存在一个集合中。但是布隆过滤无需存储元素到集合,而是把元素映射到一个很长的二进制数位上。
      • 首先需要一个很长的二进制数,默认每一位都是0
      • 然后需要N个不同算法的哈希函数
      • 将集合中的元素根据N个哈希函数做运算,得到N个数字,然后将每个数字对应的bit位标记为1
      • 要判断某个元素是否存在,只需要把元素按照上述方式运算,判断对应的bit位是否为1即可
    • 优点:内存占用较少,没有多余key
    • 缺点:
      • 实现复杂
      • 存在误判可能(它判断不存在一定不存在,它判断存在不一定存在)

5.3、缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力

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解决方案:

  • 给不同的Key的TTL添加随机值
  • 利用Redis集群提高服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存(浏览器缓存、Nginx缓存(更新频率低)、JVM本地缓存、Redis缓存、数据库)

5.4、缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务比较复杂的key突然失效了,无效的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

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常见解决方案有两种;

  • 互斥锁
    • 优点:
      • 没有额外的内存消耗
      • 保持一致性
      • 实现简单
    • 缺点:
      • 线程需要等待,性能受影响
      • 可能会有死锁的风险

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  • 逻辑过期
    • 优点:
      • 线程无需等待,性能较好
    • 缺点:
      • 不保证一致性
      • 有额外内存消耗
      • 实现复杂

[外链图片转存中...(img-JdVVzKdg-1726037450581)]

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目录 1 Java11安装2 配置2.1 JavaHome配置2.2 CLASSPATH配置PATH路径配置 3 验证 1 Java11安装 从官网下载Java11安装包&#xff1a;jdk-11_windows-x64_bin.exe,安装时选择安装到D:\Java目录。 安装完目录结构如下&#xff1a; 2 配置 2.1 JavaHome配置 如下图所示配置JAV…

【c++实现】统计上升四元组

&#x1f308;个人主页&#xff1a;Yui_ &#x1f308;Linux专栏&#xff1a;Linux &#x1f308;C语言笔记专栏&#xff1a;C语言笔记 &#x1f308;数据结构专栏&#xff1a;数据结构 &#x1f308;C专栏&#xff1a;C 文章目录 1. 题目描述2. 解释3. DP前缀和枚举 1. 题目描…

鸿蒙交互事件开发04——手势事件

1 概 述 手势事件是移动应用开发中最常见的事件之一&#xff0c;鸿蒙提供了一些方法来绑定手势事件。通过给各个组件绑定不同的手势事件&#xff0c;并设计事件的响应方式&#xff0c;当手势识别成功时&#xff0c;ArkUI框架将通过事件回调通知组件手势识别的结果。 …

ARM32开发——DMA内存到内存

&#x1f3ac; 秋野酱&#xff1a;《个人主页》 &#x1f525; 个人专栏:《Java专栏》《Python专栏》 ⛺️心若有所向往,何惧道阻且长 文章目录 需求数据交互流程开发流程依赖引入DMA初始DMA传输请求完整代码 关心的内容DMA初始化DMA初始化DMA数据传输请求完整代码 DMA中断开启…

Ruoyi Cloud 本地启动

参考 http://doc.ruoyi.vip/ https://gitee.com/y_project/RuoYi-Cloud https://blog.csdn.net/cs_dnzk/article/details/135289966 https://doc.ruoyi.vip/ruoyi-cloud/cloud/seata.html#%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E4%BB%8B%E7%BB%8D 拉取代码本地跑通 用 git 从 ruoyi 微服务版仓…

sqli-labs靶场自动化利用工具——第6关

文章目录 概要整体架构流程技术细节执行效果小结 概要 Sqli-Labs靶场对于网安专业的学生或正在学习网安的朋友来说并不陌生&#xff0c;或者说已经很熟悉。那有没有朋友想过自己开发一个测试脚本能实现自动化化测试sqli-labs呢&#xff1f;可能有些人会说不是有sqlmap&#…

已成功入职华为,总结精选50个大模型高频面试题(附答案)

觉得中大厂面试太难的&#xff0c;完全就是自己没准备充分&#xff0c;技术不到位&#xff0c;没准备的面试完全是浪费时间&#xff0c;更是对自己的不负责! . 今天我给大家分享一下我整理的**《精选50个大模型高频面试题》** 大模型面试专题和答案&#xff0c;其中大部分都是面…

做统计(蓝桥杯初级)

系列文章目录 e&#xff0c;新系列没有目录&#xff09; 文章目录 系列文章目录前言一、个人名片二、描述三、输入输出以及代码示例1.输入输入样例&#xff1a; 2.输出输出样例&#xff1a; 3.代码示例 四、思路总结 前言 今天我们来做《做统计》 一、个人名片 个人主页&…