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迹_Jason
2021-02-08

Redis面试题

# Redis 面试指南

[TOC]

# Redis 有什么优点？

1. 速度快

因为数据存在内存中，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) 。

2. 支持丰富数据类型

支持 String ，List，Set，Sorted Set，Hash 五种基础的数据结构。

在基础的数据结构之上，还提供 Bitmap (opens new window)、HyperLogLog (opens new window)、GEO (opens new window) 等高级的数据结构。

3. 丰富的特性

  • 订阅发布 Pub / Sub 功能
  • Key 过期策略
  • 事务
  • 支持多个 DB
  • 计数

Redis 5.0 增加了 Stream 功能，一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列，提供类似 Kafka 的功能。

4. 持久化存储

Redis 提供 RDB 和 AOF 两种数据的持久化存储方案，解决内存数据库最担心的万一 Redis 挂掉，数据会消失掉。

5、高可用

内置 Redis Sentinel ，提供高可用方案，实现主从故障自动转移。

内置 Redis Cluster ，提供集群方案，实现基于槽的分片方案，从而支持更大的 Redis 规模。

# Redis 和 Memcached 的区别有哪些？

1. Redis 支持复杂的数据结构

  • Memcached 仅提供简单的字符串。
  • Redis 提供复杂的数据结构，丰富的数据操作。

2. Redis 原生支持集群模式

  • 在 Redis3.x 版本中，官方便能支持 Cluster 模式。
  • Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。

3. 性能对比

  • Redis 只使用单核，而 Memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 Redis在存储小数据时比 Memcached 性能更高。
  • 在 100k 以上的数据中，Memcached 性能要高于 Redis 。虽然 Redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。

4. 内存管理机制不同

相比来说，Redis 的内存管理机制，会更加简单。

  • Redis 采用的是包装的 malloc/free ，使用时现场申请的方式。
  • Memcached 采用的是 Slab Allocation 机制管理内存，预分配的内存池的方式。

如果对比两者的内存使用效率：

  • 简单的 Key-Value 存储的话，Memcached 的内存利用率更高，可以使用类似内存池。
  • 如果 Redis 采用 hash 结构来做 key-value 存储，由于其组合式的压缩， 其内存利用率会高于 Memcached 。

5. 网络 IO 模型

  • Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型，原型上接近 Nignx 。
  • Redis 使用单线程的 IO 复用模型，自己封装了一个简单的 AeEvent 事件处理框架，主要实现了 epoll ， kqueue 和 select ，更接近 Apache 早期的模式。

6. 持久化存储

  • Memcached 不支持持久化存储，重启时，数据被清空。
  • Redis 支持持久化存储，重启时，可以恢复已持久化的数据。

# 请说说 Redis 的线程模型？

Redis 是非阻塞 IO ，多路复用

# 什么是非阻塞多路 I/O 复用机制？

I/O 多路复用实际上是指多个连接的管理可以在同一进程。多路是指网络连接，复用只是同一个线程。在网络服务中，I/O 多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理，处理的方式由业务代码来决定，该方法就会返回可读 / 写的 FD 个数。 Redis 使用 epoll 作为 I/O 多路复用技术的实现，再加上 Redis 自身的事件处理模型将 epoll 的 read、write、close 等都转换成事件，不在网络 I/O 上浪费过多的时间，从而实现对多个 FD 读写的监控，提高性能。

# 讲一下文件事件处理器的结构包含哪些？

  • 多个 Socket 。
  • IO 多路复用程序。
  • 文件事件分派器。
  • 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）。

# 讲一下客户端与 redis 的一次通信过程？

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  • 客户端 Socket01 向 Redis 的 Server Socket 请求建立连接，此时 Server Socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该事件压入队列中。文件事件分派器从队列获取该事件，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 Socket01，并将该 Socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。
  • 假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 Redis 中的 Socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将事件压入队列，此时事件分派器从队列中获取到该事件，由于前面 Socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 Socket01 的 set key value 并在自己内存中完成 set key value 的设置。操作完成后，它会将 Socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。
  • 如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 Redis 中的 Socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok，之后解除 Socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

# 为什么 Redis 单线程模型也能效率这么高？

1、C 语言实现。

2、纯内存操作。

3、基于非阻塞的 IO 多路复用机制。

4、单线程，避免了多线程的频繁上下文切换问题。

5、丰富的数据结构。

# Redis 有哪些持久化的方式？

RDB 和 AOF

  • RDB 将数据库的快照（snapshot）以二进制的方式保存到磁盘中。
  • AOF 则以协议文本的方式，将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件，以此达到记录数据库状态的目的。

# 讲一下 RDB 实现持久化实现方式？

保存

rdbSave 函数负责将内存中的数据库数据以 RDB 格式保存到磁盘中， 如果 RDB 文件已存在， 那么新的 RDB 文件将替换已有的 RDB 文件。

在保存 RDB 文件期间， 主进程会被阻塞， 直到保存完成为止。

加载

当 Redis 服务器启动时， rdbLoad 函数就会被执行， 它读取 RDB 文件， 并将文件中的数据库数据载入到内存中。

在载入期间， 服务器每载入 1000 个键就处理一次所有已到达的请求， 不过只有 PUBLISH 、 SUBSCRIBE 、 PSUBSCRIBE 、 UNSUBSCRIBE 、 PUNSUBSCRIBE 五个命令的请求会被正确地处理， 其他命令一律返回错误。 等到载入完成之后， 服务器才会开始正常处理所有命令。

# Save 与 BGSave 的区别？

SAVE (opens new window) 和 BGSAVE (opens new window) 两个命令都会调用 rdbSave 函数，但它们调用的方式各有不同：

  • SAVE (opens new window) 直接调用 rdbSave ，阻塞 Redis 主进程，直到保存完成为止。在主进程阻塞期间，服务器不能处理客户端的任何请求。
  • BGSAVE (opens new window) 则 fork 出一个子进程，子进程负责调用 rdbSave ，并在保存完成之后向主进程发送信号，通知保存已完成。因为 rdbSave 在子进程被调用，所以 Redis 服务器在 BGSAVE (opens new window) 执行期间仍然可以继续处理客户端的请求。

# 在执行 BGREWRITEAOF时，AOF 的相关操作会受影响吗？

不会，因为 AOF 写入由后台线程完成， 而 BGREWRITEAOF (opens new window) 则由子进程完成， 所以在 SAVE (opens new window) 执行的过程中， AOF 写入和 BGREWRITEAOF (opens new window) 可以同时进行。

# BGREWRITEAOF 和 BGSAVE 可以同时执行吗？

不可以，两个命令在操作方面并没有什么冲突的地方， 不能同时执行它们只是一个性能方面的考虑： 并发出两个子进程， 并且两个子进程都同时进行大量的磁盘写入操作， 这怎么想都不会是一个好主意。

# AOF 同步方式是怎样的？

Redis 将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件。

除了 SELECT (opens new window) 命令是 AOF 程序自己加上去的之外， 其他命令都是之前我们在终端里执行的命令。

同步命令到 AOF 文件的整个过程可以分为三个阶段：

  1. 命令传播：Redis 将执行完的命令、命令的参数、命令的参数个数等信息发送到 AOF 程序中。
  2. 缓存追加：AOF 程序根据接收到的命令数据，将命令转换为网络通讯协议的格式，然后将协议内容追加到服务器的 AOF 缓存中。
  3. 文件写入和保存：AOF 缓存中的内容被写入到 AOF 文件末尾，如果设定的 AOF 保存条件被满足的话， fsync 函数或者 fdatasync 函数会被调用，将写入的内容真正地保存到磁盘中。

# AOF 中缓存追加请概述一下？

将命令从字符串对象转换回原来的协议文本，协议文本生成之后， 它会被追加到 redis.h/redisServer 结构的 aof_buf 末尾。

整个缓存追加过程可以分为以下三步：

  1. 接受命令、命令的参数、以及参数的个数、所使用的数据库等信息。
  2. 将命令还原成 Redis 网络通讯协议。
  3. 将协议文本追加到 aof_buf 末尾。

# AOF 中文件写入和保存步骤的操作请概述一下？

每当服务器常规任务函数被执行、 或者事件处理器被执行时， aof.c/flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作：

WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件。

SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

AOF 保存模式有哪些？

  1. AOF_FSYNC_NO ：不保存。

  2. AOF_FSYNC_EVERYSEC ：每一秒钟保存一次。

  3. AOF_FSYNC_ALWAYS ：每执行一个命令保存一次。

  4. 不保存：WRITE 都会被执行， 但 SAVE 会被略过，只有在 Redis 被关闭、AOF 功能被关闭、系统的写缓存被刷新的三个场景下，才会触发 Save 操作，而且该 Save 操作时会引起 Redis 主进程阻塞

  5. 每一秒钟保存一次：原则上每隔一秒钟就会执行一次， 因为 SAVE 操作是由后台子线程调用的， 所以它不会引起服务器主进程阻塞。 这种模式最多丢失不多于 2 秒的数据。

  6. 每执行一个命令保存一次：在这种模式下，每次执行完一个命令之后， WRITE 和 SAVE 都会被执行。因为 SAVE 是由 Redis 主进程执行的，所以在 SAVE 执行期间，主进程会被阻塞，不能接受命令请求。性能最差。

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# AOF 文件的读取和数据还原步骤？

Redis 读取 AOF 文件并还原数据库的详细步骤如下：

  1. 创建一个不带网络连接的伪客户端（fake client）。
  2. 读取 AOF 所保存的文本，并根据内容还原出命令、命令的参数以及命令的个数。
  3. 根据命令、命令的参数和命令的个数，使用伪客户端执行该命令。
  4. 执行 2 和 3 ，直到 AOF 文件中的所有命令执行完毕。

# AOF 重写是为了解决什么问题？

解决AOF 文件越来越大的问题。随着运行时间的流逝， AOF 文件会变得越来越大。对 AOF 文件进行重写（rewrite）： 创建一个新的 AOF 文件来代替原有的 AOF 文件， 新 AOF 文件和原有 AOF 文件保存的数据库状态完全一样， 但新 AOF 文件的体积小于等于原有 AOF 文件的体积。

# 如何实现 AOF 重写的实现方案？

根据键的类型， 使用适当的写入命令来重现键的当前值， 这就是 AOF 重写的实现原理。

Redis 不希望 AOF 重写造成服务器无法处理请求， 所以 Redis 决定将 AOF 重写程序放到**（后台）子进程**里执行。

不过， 使用子进程也有一个问题需要解决： 因为子进程在进行 AOF 重写期间， 主进程还需要继续处理命令， 而新的命令可能对现有的数据进行修改， 这会让当前数据库的数据和重写后的 AOF 文件中的数据不一致。

为了解决这个问题， Redis 增加了一个 AOF 重写缓存， 这个缓存在 fork 出子进程之后开始启用， Redis 主进程在接到新的写命令之后， 除了会将这个写命令的协议内容追加到现有的 AOF 文件之外， 还会追加到这个缓存中。

当子进程在执行 AOF 重写时， 主进程需要执行以下三个工作：

  1. 处理命令请求。
  2. 将写命令追加到现有的 AOF 文件中。
  3. 将写命令追加到 AOF 重写缓存中。

# AOF 后台重写的触发条件？

AOF 重写可以由用户通过调用 BGREWRITEAOF (opens new window) 手动触发。

# 使用子进程，而不使用线程，有什么优势？

子进程带有主进程的数据副本，使用子进程而不是线程，可以在避免锁的情况下，保证数据的安全性。

# Redis 有几种数据“过期”策略？

  • 被动删除：当读/写一个已经过期的 key 时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期 key 。
  • 主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以 Redis 会定期主动淘汰一批已过期的 key 。
  • 主动删除：当前已用内存超过 maxmemory 限定时，触发主动清理策略，即 「数据“淘汰”策略」 (opens new window) 。

# Redis 有哪几种数据“淘汰”策略？

  1. volatile-lru
  2. volatile-ttl
  3. volatile-random
  4. allkeys-lru
  5. allkeys-random
  6. 【默认策略】no-enviction，不启动淘汰策略，直接返回错误
  7. volatile-lfu
  8. allkeys-lfu

# 为什么 Redis 可以做分布式锁？

Redis能做分布式锁是因为Redis的命令(不包括事务)遵循原子性。保证了在多个实例竞争一个锁时，只有其中一个实例能获取到锁。

# 有哪些可以作为分布式锁呢？

ZK，MySQL

  • 从可靠性上来说，Zookeeper 分布式锁好于 Redis 分布式锁。
  • 从性能上来说，Redis 分布式锁好于 Zookeeper 分布式锁。

ZK的分布式锁实现方式？

  • 使用 ZK 的临时节点和有序节点，每个线程获取锁就是在 ZK 创建一个临时有序的节点，比如在 /lock/ 目录下。
  • 创建节点成功后，获取 /lock 目录下的所有临时节点，再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点。
  • 如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点，则认为获取锁成功。
  • 如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点，则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。

# 如何使用 Redis 实现分布式锁？

  1. setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间) ，如果返回1，则获取锁成功；如果返回0则没有获取到锁，转向2。

  2. get(lockkey)获取值oldExpireTime ，并将这个value值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向3。

  3. 计算newExpireTime=当前时间+过期超时时间，然后getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前lockkey的值currentExpireTime。

  4. 判断currentExpireTime与oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前getset设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。

  5. 在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行delete释放锁；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再锁进行处理。

https://blog.csdn.net/abbc7758521/article/details/77990048

# 如何防止锁丢失呢

Redis 分布式锁丢失问题，Redlock 方案。需要至少在 N/2 + 1 Redis 节点获得锁成功。

在 Redis 的分布式环境中，我们假设有 N 个 Redis master 。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制。

http://svip.iocoder.cn/Redisson/RedLock/?self

# 什么是 Redis 事务？

MULTI / EXEC / DISCARD / WATCH。

假设我们通过 WATCH 命令在事务执行之前监控了多个 keys ，倘若在 WATCH 之后有任何 Key 的值发生了变化，EXEC 命令执行的事务都将被放弃，同时返回 nil 应答以通知调用者事务执行失败。

和关系型数据库中的事务相比，在 Redis 事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。

watch key1 key2 ... : 监视一或多个key,如果在事务执行之前，被监视的key被其他命令改动，则事务被打断 （ 类似乐观锁 ）

multi : 标记一个事务块的开始（ queued ）

exec : 执行所有事务块的命令 （ 一旦执行exec后，之前加的监控锁都会被取消掉 ）

discard : 取消事务，放弃事务块中的所有命令

unwatch : 取消watch对所有key的监控

# 说说 Redis 都有哪些应用场景？

  • 缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
  • 共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
  • 消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
  • 分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。

# 如何解决 Redis 缓存穿透和缓存雪崩问题

缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。

预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个方面进行着手：

  • 1、使用 Redis 高可用架构：使用 Redis 集群来保证 Redis 服务不会挂掉
  • 2、缓存时间不一致： 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效
  • 3、限流降级策略：有一定的备案，比如个性推荐服务不可用了，换成热点数据推荐服务

缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中**，这会导致请求全部落到数据库上**，有可能出现数据库宕机的情况。

预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：

  • 1、缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
  • 2、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。布隆过滤器有一定的误判，所以需要你的业务允许一定的容错性。

**缓存击穿:**对于设置了过期时间的 key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对 这个 Key 有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并 回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。

解决方案:

  1. **使用互斥锁: **当缓存失效时，不立即去 load db，先使用如Redis的setnx去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db 的操作并回设缓存，否则重试get缓存的 方法。

  2. 永远不过期: 物理不过期，但逻辑过期 (后台异步线程去刷新)。

# Redis 数据结构底层实现有哪几种

  1. 简单动态字符串 ：保存字符串数据
  2. 链表 ：列表键存储
  3. 字典 ：redis 自身字典实现，hash 碰撞的时候采用链地址法，通过 rehash 方式，将哈希表的负载因子维持在一个合理的范围之内
  4. 跳跃表：一个是实现有序集合键，另外一个是在集群节点中用作内部数据结构。
  5. 整数集合： 集合键存储
  6. 压缩列表： 列表键和哈希键
  7. 对象

拓展阅读：https://www.cnblogs.com/jaycekon/p/6227442.html

# 缓存与数据库不一致怎么办

假设采用的主存分离，读写分离的数据库，

如果一个线程 A 先删除缓存数据，然后将数据写入到主库当中，这个时候，主库和从库同步没有完成，线程 B 从缓存当中读取数据失败，从从库当中读取到旧数据，然后更新至缓存，这个时候，缓存当中的就是旧的数据。

发生上述不一致的原因在于，主从库数据不一致问题，加入了缓存之后，主从不一致的时 间被拉长了

处理思路：在从库有数据更新之后，将缓存当中的数据也同时进行更新，即当从库发生了数据更新之后，向缓存发出删除，淘汰这段时间写入的旧数据。

# 主从数据库不一致如何解决

场景描述，对于主从库，读写分离，如果主从库更新同步有时差，就会导致主从库数据的 不一致

  1. 忽略这个数据不一致，在数据一致性要求不高的业务下，未必需要时时一致性

  2. 强制读主库，使用一个高可用的主库，数据库读写都在主库，添加一个缓存，提升数据读取的性能。

  3. 选择性读主库，添加一个缓存，用来记录必须读主库的数据，将哪个库，哪个表，哪个主键，作为缓存的 key，设置缓存失效的时间为主从库同步的时间，如果缓存当中有这个数据，直接读取主库，如果缓存当中没有这个主键，就到对应的从库中读取。

# 使用 Redis 做过异步队列吗，是如何实现的

使用 list 类型保存数据信息，rpush 生产消息，lpop 消费消息，当 lpop 没有消息时，可以 sleep 一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想 sleep 的话，可以使用 blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。redis 可以通过 pub/sub 主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。

# Redis 如何实现延时队列

使用 sortedset，使用时间戳做 score, 消息内容作为 key,调用 zadd 来生产消息，消费者 使用 zrangbyscore 获取 n 秒之前的数据做轮询处理。

# Redis 集群模式

cluser

redis-cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他节点连接。redis-cluster是一种服务端分片技术。

  • 各个节点是相互独立的
  • 客户端只需连接其中一台机器就可以实现服务

redis-cluster特点：

  1. 每个节点都和n-1个节点通信，这被称为集群总线（cluster bus）。它们使用特殊的端口号，即对外服务端口号加10000。所以要维护好这个集群的每个节点信息，不然会导致整个集群不可用，其内部采用特殊的二进制协议优化传输速度和带宽。
  2. redis-cluster把所有的物理节点映射到[0,16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value。
  3. 集群预分好16384个桶，当需要在redis集群中插入数据时，根据CRC16(KEY) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中。
  4. 客户端与redis节点直连，不需要连接集群所有的节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
  5. redis-trib.rb脚本（rub语言）为集群的管理工具，比如自动添加节点，规划槽位，迁移数据等一系列操作。
  6. 节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。

整个cluster被看做是一个整体，客户端可连接任意一个节点进行操作，当客户端操作的key没有分配在该节点上时，redis会返回转向指令，指向正确的节点。

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。

Sentinel哨兵

  • 由 Sentinel 对 Master、Slave 进行管理
  • 当 Master 下线时，先由 Sentinel 标记主观下线，在通过 slave 确认之后，标记为客观下线

Sentinel（哨兵）是Redis的高可用性解决方案：由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统可以监视任意多个主服务器以及这些主服务器下的所有从服务器，并在被监视的主服务器进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器。

Sentinel的工作方式

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。

如果一个实例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。

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。

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。

在一般情况下，每个Sentinel会以每10秒一次的频率向它所知的所有Master、Slave发送INFO命令。

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。

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命令返回有效值，Master的主观下线状态就会被移除。

REDIS SHARDING有哪些做法

实现基础都是通过哈希函数将键名转化为一个数字，然后取mod运算，转化成一个比如0-4的数字，映射到第几台redis服务器。

  • 客户端实现数据分片，多数redis客户端都有这个功能，缺点是客户端需要实时知道集群节点的信息。如果增加新节点，客户端也要调整。
  • 服务端实现，对业务透明。使用redis-cluster 自动分片。集群内部将所有key映射到 16384 个Slot中，一个key属于哪个槽（Slot）由CRC16 MOD 16384 计算。
  • 通过引入中间件实现，twitter开源的Twemproxy可以实现，对业务透明。

# 消息队列

Redis 消息队列的优点是什么？

使用轻量级、低延迟、高并发

Redis 作为消息队列存在的问题？

无法实现消息堆积和回溯，可靠性低，会存在数据丢失。

Redis 消息队列适合什么场景？

对消息到达率没有高要求，可有可无，允许数据丢失

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