redis哨兵故障转移及实现1、如果发现偏移量都一样，这个时候 Redis 会默认选择 runid 最小的节点 。生产环境部署技巧：哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移 ， 也就是启动其中一个 slave node 为 master node。
2、哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵 ， 实现redis集群的故障转移 。哨兵负责监控集群状态，当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点 。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致 。
3、这种集群方式在运行时存在一些问题：Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。
4、集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知 ， 如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了 ， 会自动转移到slave node上 。
5、需要特别注意的是，客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障 ， 被哨兵主观下线后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作 。
6、当集群内某个节点出现问题时，需要通过一种健壮的方式保证识别出节点是否发生了故障 。Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等 。
redis主要解决了什么问题1、redis是内存数据库 ， 访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（SessionCache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache） 。
2、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
3、都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？下面开始一步一步的解释下 。
如何避免Redis集群脑裂?设置为0关闭该功能 。redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点 ， 这时会有大量数据丢失 。
【redis集群怎么防止脑裂 redis脑裂解决方案】且ping的延迟时间小于等于第二个参数，那么master就会拒绝写请求，配置了这两个参数之后，如果发生集群脑裂 ， 原先的master节点接收到客户端的写入请求会拒绝，就可以减少数据同步之后的数据丢失 。
为了避免这种情况 ， 在业务应用中使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令，把数据的过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据 。
上面就是redis的两种分布式模式故障检测的方案 。大致可以归结为，监视节点会和被监视节点进行通讯 ， 感知被监视节点的状态；监视节点之间也会进行通讯，同步信息 。
分布式锁的一些细节问题,值得收藏锁的释放问题：多个客户端竞争同一把锁时 ， 会出现一个客户端释放了锁，但别的客户端并没有释放的情况 。这会导致别的客户端无法获取到锁 ， 从而无法继续执行后续的操作 。
但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问 。
上面这个分布式锁的实现中，大体能够满足了一般的分布式集群竞争锁的需求 。这里说的一般性场景是指集群规模不大，一般在10台机器以内 。
与分布式锁对应的是【单机锁】，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量而产生数据问题，通常会使用一把锁来实现【互斥】，其使用范围是在【同一个进程中】 。（同一个进程内存是共享的 ， 以争抢同一段内存，来判断是否抢到锁） 。
redis常见报错及解决?1、三个节点修改哨兵配置文件sentinel.conf 。先启动三个服务器的redis 。启动时会出现警告，提示socket连接数设置的太低了 ， 需要修改后重启服务就不会有警告提示 。注意启动的顺序 。
2、使用 WATCH 命令：WATCH 命令可以监听一个或多个键，如果在事务执行期间这些键被其他客户端修改 ， 事务会被中断并返回错误 。
3、错误原因：redis连接池lettuce存在bug，服务器网关把长连接关闭了 。
4、针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种 。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
脑裂以及Redis主从同步中的坑1、所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求 。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据 。
2、因为 master - slave的复制是异步 的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了 ， 此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了 。
3、redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点跟redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区 ， 此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点 。
4、redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失 。
5、主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器 。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点 。
6、部分的重同步过程：主服务器通过向从服务器传播命令来更新从服务器的状态，保持主从服务器一致，而从服务器通过向主服务器发送命令来进行心跳检测 ， 以及命令丢失检测 。
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