这20道Redis经典面试题你还不会,就别去面试了!

一卷旌收千骑虏,万全身出百重围。这篇文章主要讲述这20道Redis经典面试题你还不会,就别去面试了!相关的知识,希望能为你提供帮助。
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当然个人整理的所有面试题都无偿分享,只求大伙一个点赞关注转发三连,这些文档都放在文末了,需要的同学可以自取
1\\. 什么是Redis?它主要用来什么的?Redis,英文全称是Remote Dictionary Server(远程字典服务),是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
与MySQL数据库不同的是,Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快,每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存,另外,Redis也经常用来做分布式锁。除此之外,Redis支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
2.说说Redis的基本数据结构类型大多数小伙伴都知道,Redis有以下这五种基本类型:
  • String(字符串)
  • Hash(哈希)
  • List(列表)
  • Set(集合)
  • zset(有序集合)
它还有三种特殊的数据结构类型
  • Geospatial
  • Hyperloglog
  • Bitmap
2.1 Redis 的五种基本数据类型
String(字符串)
  • 简介:String是Redis最基础的数据结构类型,它是二进制安全的,可以存储图片或者序列化的对象,值最大存储为512M
  • 简单使用举例:  set key value、get key等
  • 应用场景:共享session、分布式锁,计数器、限流。
  • 内部编码有3种,int(8字节长整型)/embstr(小于等于39字节字符串)/raw(大于39个字节字符串)
C语言的字符串是char[]实现的,而Redis使用SDS(simple dynamic string)  封装,sds源码如下:
struct sdshdr
unsigned int len; // 标记buf的长度
unsigned int free; //标记buf中未使用的元素个数
char buf[]; // 存放元素的坑


SDS 结构图如下:

Redis为什么选择SDS结构,而C语言原生的char[]不香吗?
举例其中一点,SDS中,O(1)时间复杂度,就可以获取字符串长度;而C 字符串,需要遍历整个字符串,时间复杂度为O(n)
Hash(哈希)
  • 简介:在Redis中,哈希类型是指v(值)本身又是一个键值对(k-v)结构
  • 简单使用举例:hset key field value  、hget key field
  • 内部编码:ziplist(压缩列表)  、hashtable(哈希表)
  • 应用场景:缓存用户信息等。
  • 注意点:如果开发使用hgetall,哈希元素比较多的话,可能导致Redis阻塞,可以使用hscan。而如果只是获取部分field,建议使用hmget。
字符串和哈希类型对比如下图:

List(列表)
  • 简介:列表(list)类型是用来存储多个有序的字符串,一个列表最多可以存储2^32-1个元素。
  • 简单实用举例:lpush key value [value ...]  、lrange key start end
  • 内部编码:ziplist(压缩列表)、linkedlist(链表)
  • 应用场景:消息队列,文章列表,
一图看懂list类型的插入与弹出:

list应用场景参考以下:
lpush+lpop=Stack(栈)
lpush+rpop=Queue(队列)
lpsh+ltrim=Capped Collection(有限集合)
lpush+brpop=Message Queue(消息队列)
Set(集合)
  • 简介:集合(set)类型也是用来保存多个的字符串元素,但是不允许重复元素
  • 简单使用举例:sadd key element [element ...]、smembers key
  • 内部编码:intset(整数集合)、hashtable(哈希表)
  • 注意点:smembers和lrange、hgetall都属于比较重的命令,如果元素过多存在阻塞Redis的可能性,可以使用sscan来完成。
  • 应用场景:用户标签,生成随机数抽奖、社交需求。
有序集合(zset)
  • 简介:已排序的字符串集合,同时元素不能重复
  • 简单格式举例:zadd key score member [score member ...],zrank key member
  • 底层内部编码:ziplist(压缩列表)、skiplist(跳跃表)
  • 应用场景:排行榜,社交需求(如用户点赞)。
2.2 Redis 的三种特殊数据类型
  • Geo:Redis3.2推出的,地理位置定位,用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作。
  • HyperLogLog:用来做基数统计算法的数据结构,如统计网站的UV。
  • Bitmaps :用一个比特位来映射某个元素的状态,在Redis中,它的底层是基于字符串类型实现的,可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组
3\\. Redis为什么这么快?
3.1 基于内存存储实现我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的,Redis基于内存存储实现的数据库,相对于数据存在磁盘的MySQL数据库,省去磁盘I/O的消耗。
3.2 高效的数据结构我们知道,Mysql索引为了提高效率,选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构,就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构& 内部编码图:

SDS简单动态字符串
字符串长度处理:Redis获取字符串长度,时间复杂度为O(1),而C语言中,需要从头开始遍历,复杂度为O(n);
空间预分配:字符串修改越频繁的话,内存分配越频繁,就会消耗性能,而SDS修改和空间扩充,会额外分配未使用的空间,减少性能损耗。
惰性空间释放:SDS 缩短时,不是回收多余的内存空间,而是free记录下多余的空间,后续有变更,直接使用free中记录的空间,减少分配。
二进制安全:Redis可以存储一些二进制数据,在C语言中字符串遇到\\0会结束,而 SDS中标志字符串结束的是len属性。
字典Redis 作为 K-V 型内存数据库,所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表,比如HashMap,通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性,在O(1)时间复杂度就可以获得对应的值。
跳跃表
跳跃表是Redis特有的数据结构,就是在链表的基础上,增加多级索引提升查找效率。
跳跃表支持平均 O(logN),最坏 O(N)复杂度的节点查找,还可以通过顺序性操作批量处理节点。
3.3 合理的数据编码Redis 支持多种数据数据类型,每种基本类型,可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构,使用什么样编码,是redis设计者总结优化的结果。
String:如果存储数字的话,是用int类型的编码; 如果存储非数字,小于等于39字节的字符串,是embstr;大于39个字节,则是raw编码。
List:如果列表的元素个数小于512个,列表每个元素的值都小于64字节(默认),使用ziplist编码,否则使用linkedlist编码
Hash:哈希类型元素个数小于512个,所有值小于64字节的话,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。
Set:如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个,使用intset编码,否则使用hashtable编码。
Zset:当有序集合的元素个数小于128个,每个元素的值小于64字节时,使用ziplist编码,否则使用skiplist(跳跃表)编码
3.4 合理的线程模型I/O 多路复用

I/O 多路复用
多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求,而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且,Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件,不在网络I/O上浪费过多的时间。
什么是I/O多路复用?
I/O :网络 I/O
多路 :多个网络连接
复用:复用同一个线程。
IO多路复用其实就是一种同步IO模型,它实现了一个线程可以监视多个文件句柄;一旦某个文件句柄就绪,就能够通知应用程序进行相应的读写操作;而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序,交出cpu。
单线程模型
  • Redis是单线程模型的,而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程,如果某个命令执行过长(如hgetall命令),会造成阻塞。Redis是面向快速执行场景的数据库。,所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。
  • Redis 6.0 引入了多线程提速,它的执行命令操作内存的仍然是个单线程。
3.5 虚拟内存机制Redis直接自己构建了VM机制 ,不会像一般的系统会调用系统函数处理,会浪费一定的时间去移动和请求。
Redis的虚拟内存机制是啥呢?
虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中,从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离,使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。
4\\. 什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩?4.1 缓存穿透问题先来看一个常见的缓存使用方式:读请求来了,先查下缓存,缓存有值命中,就直接返回;缓存没命中,就去查数据库,然后把数据库的值更新到缓存,再返回。

缓存穿透:指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,进而给数据库带来压力。
通俗点说,读请求访问时,缓存和数据库都没有某个值,这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库,这就是缓存穿透。
缓存穿透一般都是这几种情况产生的:
  • 业务不合理的设计,比如大多数用户都没开守护,但是你的每个请求都去缓存,查询某个userid查询有没有守护。
  • 业务/运维/开发失误的操作,比如缓存和数据库的数据都被误删除了。
  • 黑客非法请求,比如黑客故意捏造大量非法请求,以读取不存在的业务数据。
如何避免缓存穿透呢?  一般有三种方法。
  • 1.如果是非法请求,我们在API入口,对参数进行校验,过滤非法值。
  • 2.如果查询数据库为空,我们可以给缓存设置个空值,或者默认值。但是如有有写请求进来的话,需要更新缓存哈,以保证缓存一致性,同时,最后给缓存设置适当的过期时间。(业务上比较常用,简单有效)
  • 3.使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时,先通过布隆过滤器判断值是否存在,存在才继续往下查。
布隆过滤器原理:它由初始值为0的位图数组和N个哈希函数组成。一个对一个key进行N个hash算法获取N个值,在比特数组中将这N个值散列后设定为1,然后查的时候如果特定的这几个位置都为1,那么布隆过滤器判断该key存在。
4.2 缓存雪奔问题缓存雪奔:  指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,请求都直接访问数据库,引起数据库压力过大甚至down机。
  • 缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的,对于这个原因,可通过均匀设置过期时间解决,即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值,5小时+0到1800秒酱紫。
  • Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群啦。
4.3 缓存击穿问题缓存击穿:  指热点key在某个时间点过期的时候,而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,从而大量的请求打到db。
缓存击穿看着有点像,其实它两区别是,缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机,缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别,是区别在于击穿针对某一热点key缓存,雪奔则是很多key。
解决方案就有两种:
  • 1.使用互斥锁方案。缓存失效时,不是立即去加载db数据,而是先使用某些带成功返回的原子操作命令,如(Redis的setnx)去操作,成功的时候,再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
  • 2\\. “永不过期”,是指没有设置过期时间,但是热点数据快要过期时,异步线程去更新和设置过期时间。
5\\. 什么是热Key问题,如何解决热key问题什么是热Key呢?在Redis中,我们把访问频率高的key,称为热点key。
如果某一热点key的请求到服务器主机时,由于请求量特别大,可能会导致主机资源不足,甚至宕机,从而影响正常的服务。

而热点Key是怎么产生的呢?主要原因有两个:
用户消费的数据远大于生产的数据,如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。
请求分片集中,超过单Redi服务器的性能,比如固定名称key,Hash落入同一台服务器,瞬间访问量极大,超过机器瓶颈,产生热点Key问题。
那么在日常开发中,如何识别到热点key呢?
凭经验判断哪些是热Key;
客户端统计上报;
服务代理层上报
如何解决热key问题?
Redis集群扩容:增加分片副本,均衡读流量;
将热key分散到不同的服务器中;
使用二级缓存,即JVM本地缓存,减少Redis的读请求。
6\\. Redis 过期策略和内存淘汰策略
6.1 Redis的过期策略我们在set key的时候,可以给它设置一个过期时间,比如expire key 60。指定这key60s后过期,60s后,redis是如何处理的嘛?我们先来介绍几种过期策略:
定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期
只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。
定期过期
每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。
  • 假设Redis当前存放30万个key,并且都设置了过期时间,如果你每隔100ms就去检查这全部的key,CPU负载会特别高,最后可能会挂掉。
  • 因此,redis采取的是定期过期,每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。
  • 但是呢,最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候,redis采用惰性删除。在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间并且已经过期了,此时就会删除。
但是呀,如果定期删除漏掉了很多过期的key,然后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存,直接会导致内存爆的。或者有些时候,业务量大起来了,redis的key被大量使用,内存直接不够了,运维小哥哥也忘记加大内存了。难道redis直接这样挂掉?不会的!Redis用8种内存淘汰策略保护自己~
6.2 Redis 内存淘汰策略
volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰;
allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰。
volatile-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,在过期的key中,使用LFU算法进行删除key。
allkeys-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LFU算法进行淘汰;
volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中,随机淘汰数据;。
allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中随机淘汰数据。
volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的key中,根据过期时间进行淘汰,越早过期的优先被淘汰;
noeviction:默认策略,当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
7.说说Redis的常用应用场景
  • 缓存
  • 排行榜
  • 计数器应用
  • 共享Session
  • 分布式锁
  • 社交网络
  • 消息队列
  • 位操作
7.1 缓存我们一提到redis,自然而然就想到缓存,国内外中大型的网站都离不开缓存。合理的利用缓存,比如缓存热点数据,不仅可以提升网站的访问速度,还可以降低数据库DB的压力。并且,Redis相比于memcached,还提供了丰富的数据结构,并且提供RDB和AOF等持久化机制,强的一批。
7.2 排行榜当今互联网应用,有各种各样的排行榜,如电商网站的月度销量排行榜、社交APP的礼物排行榜、小程序的投票排行榜等等。Redis提供的zset数据类型能够实现这些复杂的排行榜。
比如,用户每天上传视频,获得点赞的排行榜可以这样设计:
  • 1.用户Jay上传一个视频,获得6个赞,可以酱紫:
zadd user:ranking:2021-03-03 Jay 3

  • 2.过了一段时间,再获得一个赞,可以这样:
zincrby user:ranking:2021-03-03 Jay 1

  • 3.如果某个用户John作弊,需要删除该用户:
zrem user:ranking:2021-03-03 John

  • 4.展示获取赞数最多的3个用户
zrevrangebyrank user:ranking:2021-03-03 0 2

7.3 计数器应用各大网站、APP应用经常需要计数器的功能,如短视频的播放数、电商网站的浏览数。这些播放数、浏览数一般要求实时的,每一次播放和浏览都要做加1的操作,如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好,可以说是计数器系统的重要选择。
7.4 共享Session如果一个分布式Web服务将用户的Session信息保存在各自服务器,用户刷新一次可能就需要重新登录了,这样显然有问题。实际上,可以使用Redis将用户的Session进行集中管理,每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。
7.5 分布式锁几乎每个互联网公司中都使用了分布式部署,分布式服务下,就会遇到对同一个资源的并发访问的技术难题,如秒杀、下单减库存等场景。
  • 用synchronize或者reentrantlock本地锁肯定是不行的。
  • 如果是并发量不大话,使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现没啥问题。
  • 但是在并发量高的场合中,利用数据库锁来控制资源的并发访问,会影响数据库的性能。
  • 实际上,可以用Redis的setnx来实现分布式的锁。
7.6 社交网络赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能,由于社交网站访问量通常比较大,而且传统的关系型数据不太适保存 这种类型的数据,Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。
7.7 消息队列消息队列是大型网站必用中间件,如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件,主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能,能实现一个简单的消息队列系统。另外,这个不能和专业的消息中间件相比。
7.8 位操作用于数据量上亿的场景下,例如几亿用户系统的签到,去重登录次数统计,某用户是否在线状态等等。腾讯10亿用户,要几个毫秒内查询到某个用户是否在线,能怎么做?千万别说给每个用户建立一个key,然后挨个记(你可以算一下需要的内存会很恐怖,而且这种类似的需求很多。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是:redis内构建一个足够长的数组,每个数组元素只能是0和1两个值,然后这个数组的下标index用来表示用户id(必须是数字哈),那么很显然,这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值(0和1)来构建一个记忆系统。
8\\. Redis 的持久化机制有哪些?优缺点说说Redis是基于内存的非关系型K-V数据库,既然它是基于内存的,如果Redis服务器挂了,数据就会丢失。为了避免数据丢失了,Redis提供了持久化,即把数据保存到磁盘。
Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制,它持久化文件加载流程如下:

8.1 RDBRDB,就是把内存数据以快照的形式保存到磁盘上。
什么是快照?可以这样理解,给当前时刻的数据,拍一张照片,然后保存下来。
RDB持久化,是指在指定的时间间隔内,执行指定次数的写操作,将内存中的数据集快照写入磁盘中,它是Redis默认的持久化方式。执行完操作后,在指定目录下会生成一个dump.rdb文件,Redis 重启的时候,通过加载dump.rdb文件来恢复数据。RDB触发机制主要有以下几种:

RDB 的优点
  • 适合大规模的数据恢复场景,如备份,全量复制等
RDB缺点
  • 没办法做到实时持久化/秒级持久化。
  • 新老版本存在RDB格式兼容问题
AOFAOF(append only file)  持久化,采用日志的形式来记录每个写操作,追加到文件中,重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。默认是不开启的。
AOF的工作流程如下:

AOF的优点
  • 数据的一致性和完整性更高
AOF的缺点
  • AOF记录的内容越多,文件越大,数据恢复变慢。
9.怎么实现Redis的高可用?我们在项目中使用Redis,肯定不会是单点部署Redis服务的。因为,单点部署一旦宕机,就不可用了。为了实现高可用,通常的做法是,将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上,其中一台挂了也可以继续提供服务。Redis 实现高可用有三种部署模式:主从模式,哨兵模式,集群模式。
9.1 主从模式主从模式中,Redis部署了多台机器,有主节点,负责读写操作,有从节点,只负责读操作。从节点的数据来自主节点,实现原理就是主从复制机制
主从复制包括全量复制,增量复制两种。一般当slave第一次启动连接master,或者认为是第一次连接,就采用全量复制,全量复制流程如下:

  • 1.slave发送sync命令到master。
  • 2.master接收到SYNC命令后,执行bgsave命令,生成RDB全量文件。
  • 3.master使用缓冲区,记录RDB快照生成期间的所有写命令。
  • 4.master执行完bgsave后,向所有slave发送RDB快照文件。
  • 5.slave收到RDB快照文件后,载入、解析收到的快照。
  • 6.master使用缓冲区,记录RDB同步期间生成的所有写的命令。
  • 7.master快照发送完毕后,开始向slave发送缓冲区中的写命令;
  • 8.salve接受命令请求,并执行来自master缓冲区的写命令
redis2.8版本之后,已经使用psync来替代sync,因为sync命令非常消耗系统资源,psync的效率更高。
slave与master全量同步之后,master上的数据,如果再次发生更新,就会触发增量复制。
当master节点发生数据增减时,就会触发replicationFeedSalves()函数,接下来在 Master节点上调用的每一个命令会使用replicationFeedSlaves()来同步到Slave节点。执行此函数之前呢,master节点会判断用户执行的命令是否有数据更新,如果有数据更新的话,并且slave节点不为空,就会执行此函数。这个函数作用就是:把用户执行的命令发送到所有的slave节点,让slave节点执行。流程如下:

9.2 哨兵模式主从模式中,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址。显然,多数业务场景都不能接受这种故障处理方式。Redis从2.8开始正式提供了Redis Sentinel(哨兵)架构来解决这个问题。
哨兵模式,由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统,它可以监视所有的Redis主节点和从节点,并在被监视的主节点进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从节点升级为新的主节点。但是呢,一个哨兵进程对Redis节点进行监控,就可能会出现问题(单点问题),因此,可以使用多个哨兵来进行监控Redis节点,并且各个哨兵之间还会进行监控。

Sentinel哨兵模式
简单来说,哨兵模式就三个作用:
  • 发送命令,等待Redis服务器(包括主服务器和从服务器)返回监控其运行状态;
  • 哨兵监测到主节点宕机,会自动将从节点切换成主节点,然后通过发布订阅模式通知其他的从节点,修改配置文件,让它们切换主机;
  • 哨兵之间还会相互监控,从而达到高可用。
故障切换的过程是怎样的呢
假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行 failover 过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行 failover 操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言,一切都是透明的。
哨兵的工作模式如下:
  1. 每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master,Slave以及其他Sentinel实例发送一个 PING命令。
  2. 如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel标记为主观下线。
  3. 如果一个Master被标记为主观下线,则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。
  4. 当有足够数量的 Sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态, 则Master会被标记为客观下线。
  5. 在一般情况下, 每个 Sentinel 会以每10秒一次的频率向它已知的所有Master,Slave发送 INFO 命令。
  6. 当Master被 Sentinel 标记为客观下线时,Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次
  7. 若没有足够数量的 Sentinel同意Master已经下线, Master的客观下线状态就会被移除;若Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复, Master 的主观下线状态就会被移除。
9.3 Cluster集群模式哨兵模式基于主从模式,实现读写分离,它还可以自动切换,系统可用性更高。但是它每个节点存储的数据是一样的,浪费内存,并且不好在线扩容。因此,Cluster集群应运而生,它在Redis3.0加入的,实现了Redis的分布式存储。对数据进行分片,也就是说每台Redis节点上存储不同的内容,来解决在线扩容的问题。并且,它也提供复制和故障转移的功能。
Cluster集群节点的通讯一个Redis集群由多个节点组成,各个节点之间是怎么通信的呢?通过Gossip协议!
Redis Cluster集群通过Gossip协议进行通信,节点之前不断交换信息,交换的信息内容包括节点出现故障、新节点加入、主从节点变更信息、slot信息等等。常用的Gossip消息分为4种,分别是:ping、pong、meet、fail。

meet消息:通知新节点加入。消息发送者通知接收者加入到当前集群,meet消息通信正常完成后,接收节点会加入到集群中并进行周期性的ping、pong消息交换。
ping消息:集群内交换最频繁的消息,集群内每个节点每秒向多个其他节点发送ping消息,用于检测节点是否在线和交换彼此状态信息。
pong消息:当接收到ping、meet消息时,作为响应消息回复给发送方确认消息正常通信。pong消息内部封装了自身状态数据。节点也可以向集群内广播自身的pong消息来通知整个集群对自身状态进行更新。
fail消息:当节点判定集群内另一个节点下线时,会向集群内广播一个fail消息,其他节点接收到fail消息之后把对应节点更新为下线状态。
特别的,每个节点是通过集群总线(cluster bus)  与其他的节点进行通信的。通讯时,使用特殊的端口号,即对外服务端口号加10000。例如如果某个node的端口号是6379,那么它与其它nodes通信的端口号是 16379。nodes 之间的通信采用特殊的二进制协议。
Hash Slot插槽算法既然是分布式存储,Cluster集群使用的分布式算法是一致性Hash嘛?并不是,而是Hash Slot插槽算法。
插槽算法把整个数据库被分为16384个slot(槽),每个进入Redis的键值对,根据key进行散列,分配到这16384插槽中的一个。使用的哈希映射也比较简单,用CRC16算法计算出一个16 位的值,再对16384取模。数据库中的每个键都属于这16384个槽的其中一个,集群中的每个节点都可以处理这16384个槽。
集群中的每个节点负责一部分的hash槽,比如当前集群有A、B、C个节点,每个节点上的哈希槽数 =16384/3,那么就有:
  • 节点A负责0~5460号哈希槽
  • 节点B负责5461~10922号哈希槽
  • 节点C负责10923~16383号哈希槽
Redis Cluster集群Redis Cluster集群中,需要确保16384个槽对应的node都正常工作,如果某个node出现故障,它负责的slot也会失效,整个集群将不能工作。
因此为了保证高可用,Cluster集群引入了主从复制,一个主节点对应一个或者多个从节点。当其它主节点 ping 一个主节点 A 时,如果半数以上的主节点与 A 通信超时,那么认为主节点 A 宕机了。如果主节点宕机时,就会启用从节点。
在Redis的每一个节点上,都有两个玩意,一个是插槽(slot),它的取值范围是0~16383。另外一个是cluster,可以理解为一个集群管理的插件。当我们存取的key到达时,Redis 会根据CRC16算法得出一个16 bit的值,然后把结果对16384取模。酱紫每个key都会对应一个编号在 0~16383 之间的哈希槽,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
虽然数据是分开存储在不同节点上的,但是对客户端来说,整个集群Cluster,被看做一个整体。客户端端连接任意一个node,看起来跟操作单实例的Redis一样。当客户端操作的key没有被分配到正确的node节点时,Redis会返回转向指令,最后指向正确的node,这就有点像浏览器页面的302 重定向跳转。

故障转移Redis集群实现了高可用,当集群内节点出现故障时,通过故障转移,以保证集群正常对外提供服务。
redis集群通过ping/pong消息,实现故障发现。这个环境包括主观下线和客观下线。
主观下线:  某个节点认为另一个节点不可用,即下线状态,这个状态并不是最终的故障判定,只能代表一个节点的意见,可能存在误判情况。

主观下线
客观下线:  指标记一个节点真正的下线,集群内多个节点都认为该节点不可用,从而达成共识的结果。如果是持有槽的主节点故障,需要为该节点进行故障转移。
  • 假如节点A标记节点B为主观下线,一段时间后,节点A通过消息把节点B的状态发到其它节点,当节点C接受到消息并解析出消息体时,如果发现节点B的pfail状态时,会触发客观下线流程;
  • 当下线为主节点时,此时Redis Cluster集群为统计持有槽的主节点投票,看投票数是否达到一半,当下线报告统计数大于一半时,被标记为客观下线状态。
流程如下:

客观下线
故障恢复:故障发现后,如果下线节点的是主节点,则需要在它的从节点中选一个替换它,以保证集群的高可用。流程如下:

  • 资格检查:检查从节点是否具备替换故障主节点的条件。
  • 准备选举时间:资格检查通过后,更新触发故障选举时间。
  • 发起选举:到了故障选举时间,进行选举。
  • 选举投票:只有持有槽的主节点才有票,从节点收集到足够的选票(大于一半),触发替换主节点操作
10\\. 使用过Redis分布式锁嘛?有哪些注意点呢?分布式锁,是控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁,我们项目中经常使用Redis作为分布式锁。
选了Redis分布式锁的几种实现方法,大家来讨论下,看有没有啥问题哈。
  • 命令setnx + expire分开写
  • setnx + value值是过期时间
  • set的扩展命令(set ex px nx)
  • set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除
10.1 命令setnx + expire分开写
if(jedis.setnx(key,lock_value) == 1) //加锁
expire(key,100); //设置过期时间
try
do something//业务请求
catch()

finally
jedis.del(key); //释放锁



如果执行完setnx加锁,正要执行expire设置过期时间时,进程crash掉或者要重启维护了,那这个锁就“长生不老”了,别的线程永远获取不到锁啦,所以分布式锁不能这么实现。
10.2 setnx + value值是过期时间
long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果当前锁不存在,返回加锁成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1)
return true;

// 如果锁已经存在,获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key);

// 如果获取到的过期时间,小于系统当前时间,表示已经过期
if (currentValueStr != null & & Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis())

// 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间(不了解redis的getSet命令的小伙伴,可以去官网看下哈)
String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);

if (oldValueStr != null & & oldValueStr.equals(currentValueStr))
// 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才可以加锁
return true;



//其他情况,均返回加锁失败
return false;


笔者看过有开发小伙伴是这么实现分布式锁的,但是这种方案也有这些缺点:
  • 过期时间是客户端自己生成的,分布式环境下,每个客户端的时间必须同步。
  • 没有保存持有者的唯一标识,可能被别的客户端释放/解锁。
  • 锁过期的时候,并发多个客户端同时请求过来,都执行了jedis.getSet(),最终只能有一个客户端加锁成功,但是该客户端锁的过期时间,可能被别的客户端覆盖。
10.3:set的扩展命令(set ex px nx)(注意可能存在的问题)
if(jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1) //加锁
try
do something//业务处理
catch()

finally
jedis.del(key); //释放锁



【这20道Redis经典面试题你还不会,就别去面试了!】这个方案可能存在这样的问题: