20個Redis經典面試題彙總及答案（分享）

本篇文章給大家整理了20道經典Redis面試題，希望對大家有幫助。

1. 什麼是Redis？它主要用來什麼的？

Redis，英文全稱是Remote Dictionary Server（遠端字典服務），是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支援網路、可基於記憶體亦可持久化的紀錄檔型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。

與MySQL資料庫不同的是，Redis的資料是存在記憶體中的。它的讀寫速度非常快，每秒可以處理超過10萬次讀寫操作。因此redis被廣泛應用於快取，另外，Redis也經常用來做分散式鎖。除此之外，Redis支援事務、持久化、LUA 指令碼、LRU 驅動事件、多種叢集方案。

2.說說Redis的基本資料結構型別

大多數小夥伴都知道，Redis有以下這五種基本型別：

String（字串）
Hash（雜湊）
List（列表）
Set（集合）
zset（有序集合）

它還有三種特殊的資料結構型別

Geospatial
Hyperloglog
Bitmap

2.1 Redis 的五種基本資料型別

String（字串）

簡介:String是Redis最基礎的資料結構型別，它是二進位制安全的，可以儲存圖片或者序列化的物件，值最大儲存為512M
簡單使用舉例: set key value、get key等
應用場景：共用session、分散式鎖，計數器、限流。
內部編碼有3種，int（8位元組長整型）/embstr（小於等於39位元組字串）/raw（大於39個位元組字串）

C語言的字串是char[]實現的，而Redis使用SDS（simple dynamic string） 封裝，sds原始碼如下：

struct sdshdr{
  unsigned int len; // 標記buf的長度
  unsigned int free; //標記buf中未使用的元素個數
  char buf[]; // 存放元素的坑
}
登入後複製

SDS 結構圖如下：

Redis為什麼選擇SDS結構，而C語言原生的char[]不香嗎？

舉例其中一點，SDS中，O(1)時間複雜度，就可以獲取字串長度；而C 字串，需要遍歷整個字串，時間複雜度為O(n)

Hash（雜湊）

簡介：在Redis中，雜湊型別是指v（值）本身又是一個鍵值對（k-v）結構
簡單使用舉例：hset key field value 、hget key field
內部編碼：ziplist（壓縮列表） 、hashtable（雜湊表）
應用場景：快取使用者資訊等。
注意點：如果開發使用hgetall，雜湊元素比較多的話，可能導致Redis阻塞，可以使用hscan。而如果只是獲取部分field，建議使用hmget。

字串和雜湊型別對比如下圖：

List（列表）

簡介：列表（list）型別是用來儲存多個有序的字串，一個列表最多可以儲存2^32-1個元素。
簡單實用舉例：lpush key value [value ...] 、lrange key start end
內部編碼：ziplist（壓縮列表）、linkedlist（連結串列）
應用場景：訊息佇列，文章列表,

一圖看懂list型別的插入與彈出：

list應用場景參考以下：

lpush+lpop=Stack（棧）
lpush+rpop=Queue（佇列）
lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）
lpush+brpop=Message Queue（訊息佇列）

Set（集合）

簡介：集合（set）型別也是用來儲存多個的字串元素，但是不允許重複元素
簡單使用舉例：sadd key element [element ...]、smembers key
內部編碼：intset（整數集合）、hashtable（雜湊表）
注意點：smembers和lrange、hgetall都屬於比較重的命令，如果元素過多存在阻塞Redis的可能性，可以使用sscan來完成。
應用場景：使用者標籤,生成亂數抽獎、社交需求。

有序集合（zset）

簡介：已排序的字串集合，同時元素不能重複
簡單格式舉例：zadd key score member [score member ...]，zrank key member
底層內部編碼：ziplist（壓縮列表）、skiplist（跳躍表）
應用場景：排行榜，社交需求（如使用者點贊）。

2.2 Redis 的三種特殊資料型別

Geo：Redis3.2推出的，地理位置定位，用於儲存地理位置資訊，並對儲存的資訊進行操作。
HyperLogLog：用來做基數統計演演算法的資料結構，如統計網站的UV。
Bitmaps ：用一個位元位來對映某個元素的狀態，在Redis中，它的底層是基於字串型別實現的，可以把bitmaps成作一個以位元位為單位的陣列

3. Redis為什麼這麼快？

Redis為什麼這麼快

3.1 基於記憶體儲存實現

我們都知道記憶體讀寫是比在磁碟快很多的，Redis基於記憶體儲存實現的資料庫，相對於資料存在磁碟的MySQL資料庫，省去磁碟I/O的消耗。

3.2 高效的資料結構

我們知道，Mysql索引為了提高效率，選擇了B+樹的資料結構。其實合理的資料結構，就是可以讓你的應用/程式更快。先看下Redis的資料結構&內部編碼圖：

SDS簡單動態字串

字串長度處理：Redis獲取字串長度，時間複雜度為O(1)，而C語言中，需要從頭開始遍歷，複雜度為O（n）;
空間預分配：字串修改越頻繁的話，記憶體分配越頻繁，就會消耗效能，而SDS修改和空間擴充，會額外分配未使用的空間，減少效能損耗。
惰性空間釋放：SDS 縮短時，不是回收多餘的記憶體空間，而是free記錄下多餘的空間，後續有變更，直接使用free中記錄的空間，減少分配。
二進位制安全：Redis可以儲存一些二進位制資料，在C語言中字串遇到'\0'會結束，而 SDS中標誌字串結束的是len屬性。

字典

Redis 作為 K-V 型記憶體資料庫，所有的鍵值就是用字典來儲存。字典就是雜湊表，比如HashMap，通過key就可以直接獲取到對應的value。而雜湊表的特性，在O（1）時間複雜度就可以獲得對應的值。

跳躍表

跳躍表是Redis特有的資料結構，就是在連結串列的基礎上，增加多級索引提升查詢效率。
跳躍表支援平均 O（logN）,最壞 O（N）複雜度的節點查詢，還可以通過順序性操作批次處理節點。

3.3 合理的資料編碼

Redis 支援多種資料資料型別，每種基本型別，可能對多種資料結構。什麼時候,使用什麼樣資料結構，使用什麼樣編碼，是redis設計者總結優化的結果。

String：如果儲存數位的話，是用int型別的編碼;如果儲存非數位，小於等於39位元組的字串，是embstr；大於39個位元組，則是raw編碼。
List：如果列表的元素個數小於512個，列表每個元素的值都小於64位元組（預設），使用ziplist編碼，否則使用linkedlist編碼
Hash：雜湊型別元素個數小於512個，所有值小於64位元組的話，使用ziplist編碼,否則使用hashtable編碼。
Set：如果集合中的元素都是整數且元素個數小於512個，使用intset編碼，否則使用hashtable編碼。
Zset：當有序集合的元素個數小於128個，每個元素的值小於64位元組時，使用ziplist編碼，否則使用skiplist（跳躍表）編碼

3.4 合理的執行緒模型

I/O 多路複用

I/O 多路複用

多路I/O複用技術可以讓單個執行緒高效的處理多個連線請求，而Redis使用用epoll作為I/O多路複用技術的實現。並且，Redis自身的事件處理模型將epoll中的連線、讀寫、關閉都轉換為事件，不在網路I/O上浪費過多的時間。

什麼是I/O多路複用？

I/O ：網路 I/O
多路：多個網路連線
複用：複用同一個執行緒。
IO多路複用其實就是一種同步IO模型，它實現了一個執行緒可以監視多個檔案控制程式碼；一旦某個檔案控制程式碼就緒，就能夠通知應用程式進行相應的讀寫操作；而沒有檔案控制程式碼就緒時,就會阻塞應用程式，交出cpu。

單執行緒模型

Redis是單執行緒模型的，而單執行緒避免了CPU不必要的上下文切換和競爭鎖的消耗。也正因為是單執行緒，如果某個命令執行過長（如hgetall命令），會造成阻塞。Redis是面向快速執行場景的資料庫。，所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。
Redis 6.0 引入了多執行緒提速，它的執行命令操作記憶體的仍然是個單執行緒。

3.5 虛擬記憶體機制

Redis直接自己構建了VM機制，不會像一般的系統會呼叫系統函數處理，會浪費一定的時間去移動和請求。

Redis的虛擬記憶體機制是啥呢？

虛擬記憶體機制就是暫時把不經常存取的資料(冷資料)從記憶體交換到磁碟中，從而騰出寶貴的記憶體空間用於其它需要存取的資料(熱資料)。通過VM功能可以實現冷熱資料分離，使熱資料仍在記憶體中、冷資料儲存到磁碟。這樣就可以避免因為記憶體不足而造成存取速度下降的問題。

4. 什麼是快取擊穿、快取穿透、快取雪崩？

4.1 快取穿透問題

先來看一個常見的快取使用方式：讀請求來了，先查下快取，快取有值命中，就直接返回；快取沒命中，就去查資料庫，然後把資料庫的值更新到快取，再返回。

讀取快取

快取穿透：指查詢一個一定不存在的資料，由於快取是不命中時需要從資料庫查詢，查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到資料庫去查詢，進而給資料庫帶來壓力。

通俗點說，讀請求存取時，快取和資料庫都沒有某個值，這樣就會導致每次對這個值的查詢請求都會穿透到資料庫，這就是快取穿透。

快取穿透一般都是這幾種情況產生的：

業務不合理的設計，比如大多數使用者都沒開守護，但是你的每個請求都去快取，查詢某個userid查詢有沒有守護。
業務/運維/開發失誤的操作，比如快取和資料庫的資料都被誤刪除了。
駭客非法請求攻擊，比如駭客故意捏造大量非法請求，以讀取不存在的業務資料。

如何避免快取穿透呢？ 一般有三種方法。

1.如果是非法請求，我們在API入口，對引數進行校驗，過濾非法值。
2.如果查詢資料庫為空，我們可以給快取設定個空值，或者預設值。但是如有有寫請求進來的話，需要更新快取哈，以保證快取一致性，同時，最後給快取設定適當的過期時間。（業務上比較常用，簡單有效）
3.使用布隆過濾器快速判斷資料是否存在。即一個查詢請求過來時，先通過布隆過濾器判斷值是否存在，存在才繼續往下查。

布隆過濾器原理：它由初始值為0的點陣圖陣列和N個雜湊函陣列成。一個對一個key進行N個hash演演算法獲取N個值，在位元陣列中將這N個值雜湊後設定為1，然後查的時候如果特定的這幾個位置都為1，那麼布隆過濾器判斷該key存在。

4.2 快取雪奔問題

快取雪奔： 指快取中資料大批次到過期時間，而查詢資料量巨大，請求都直接存取資料庫，引起資料庫壓力過大甚至down機。

快取雪奔一般是由於大量資料同時過期造成的，對於這個原因，可通過均勻設定過期時間解決，即讓過期時間相對離散一點。如採用一個較大固定值+一個較小的隨機值，5小時+0到1800秒醬紫。
Redis 故障宕機也可能引起快取雪奔。這就需要構造Redis高可用叢集啦。

4.3 快取擊穿問題

快取擊穿： 指熱點key在某個時間點過期的時候，而恰好在這個時間點對這個Key有大量的並行請求過來，從而大量的請求打到db。

快取擊穿看著有點像，其實它兩區別是，快取雪奔是指資料庫壓力過大甚至down機，快取擊穿只是大量並行請求到了DB資料庫層面。可以認為擊穿是快取雪奔的一個子集吧。有些文章認為它倆區別，是區別在於擊穿針對某一熱點key快取，雪奔則是很多key。

解決方案就有兩種：

1.使用互斥鎖方案。快取失效時，不是立即去載入db資料，而是先使用某些帶成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的時候，再去載入db資料庫資料和設定快取。否則就去重試獲取快取。
2. 「永不過期」，是指沒有設定過期時間，但是熱點資料快要過期時，非同步執行緒去更新和設定過期時間。

5. 什麼是熱Key問題，如何解決熱key問題

什麼是熱Key呢？在Redis中，我們把存取頻率高的key，稱為熱點key。

如果某一熱點key的請求到伺服器主機時，由於請求量特別大，可能會導致主機資源不足，甚至宕機，從而影響正常的服務。

而熱點Key是怎麼產生的呢？主要原因有兩個：

使用者消費的資料遠大於生產的資料，如秒殺、熱點新聞等讀多寫少的場景。
請求分片集中，超過單Redi伺服器的效能，比如固定名稱key，Hash落入同一臺伺服器，瞬間存取量極大，超過機器瓶頸，產生熱點Key問題。

那麼在日常開發中，如何識別到熱點key呢？

憑經驗判斷哪些是熱Key；
使用者端統計上報；
服務代理層上報

如何解決熱key問題？

Redis叢集擴容：增加分片副本，均衡讀流量；
將熱key分散到不同的伺服器中；
使用二級快取，即JVM本地快取,減少Redis的讀請求。

6. Redis 過期策略和記憶體淘汰策略

6.1 Redis的過期策略

我們在set key的時候，可以給它設定一個過期時間，比如expire key 60。指定這key60s後過期，60s後，redis是如何處理的嘛？我們先來介紹幾種過期策略：

定時過期

每個設定過期時間的key都需要建立一個定時器，到過期時間就會立即對key進行清除。該策略可以立即清除過期的資料，對記憶體很友好；但是會佔用大量的CPU資源去處理過期的資料，從而影響快取的響應時間和吞吐量。

惰性過期

只有當存取一個key時，才會判斷該key是否已過期，過期則清除。該策略可以最大化地節省CPU資源，卻對記憶體非常不友好。極端情況可能出現大量的過期key沒有再次被存取，從而不會被清除，佔用大量記憶體。

定期過期

每隔一定的時間，會掃描一定數量的資料庫的expires字典中一定數量的key，並清除其中已過期的key。該策略是前兩者的一個折中方案。通過調整定時掃描的時間間隔和每次掃描的限定耗時，可以在不同情況下使得CPU和記憶體資源達到最優的平衡效果。
expires字典會儲存所有設定了過期時間的key的過期時間資料，其中，key是指向鍵空間中的某個鍵的指標，value是該鍵的毫秒精度的UNIX時間戳表示的過期時間。鍵空間是指該Redis叢集中儲存的所有鍵。

Redis中同時使用了惰性過期和定期過期兩種過期策略。

假設Redis當前存放30萬個key，並且都設定了過期時間，如果你每隔100ms就去檢查這全部的key，CPU負載會特別高，最後可能會掛掉。
因此，redis採取的是定期過期，每隔100ms就隨機抽取一定數量的key來檢查和刪除的。
但是呢，最後可能會有很多已經過期的key沒被刪除。這時候，redis採用惰性刪除。在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下，這個key如果設定了過期時間並且已經過期了，此時就會刪除。

但是呀，如果定期刪除漏掉了很多過期的key，然後也沒走惰性刪除。就會有很多過期key積在記憶體記憶體，直接會導致記憶體爆的。或者有些時候，業務量大起來了，redis的key被大量使用，記憶體直接不夠了，運維小哥哥也忘記加大記憶體了。難道redis直接這樣掛掉？不會的！Redis用8種記憶體淘汰策略保護自己~

6.2 Redis 記憶體淘汰策略

volatile-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，從設定了過期時間的key中使用LRU（最近最少使用）演演算法進行淘汰；
allkeys-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，從所有key中使用LRU（最近最少使用）演演算法進行淘汰。
volatile-lfu：4.0版本新增，當記憶體不足以容納新寫入資料時，在過期的key中，使用LFU演演算法進行刪除key。
allkeys-lfu：4.0版本新增，當記憶體不足以容納新寫入資料時，從所有key中使用LFU演演算法進行淘汰；
volatile-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，從設定了過期時間的key中，隨機淘汰資料；。
allkeys-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，從所有key中隨機淘汰資料。
volatile-ttl：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的key中，根據過期時間進行淘汰，越早過期的優先被淘汰；
noeviction：預設策略，當記憶體不足以容納新寫入資料時，新寫入操作會報錯。

7.說說Redis的常用應用場景

快取
排行榜
計數器應用
共用Session
分散式鎖
社群網路
訊息佇列
位元運算

7.1 快取

我們一提到redis，自然而然就想到快取，國內外中大型的網站都離不開快取。合理的利用快取，比如快取熱點資料，不僅可以提升網站的存取速度，還可以降低資料庫DB的壓力。並且，Redis相比於memcached，還提供了豐富的資料結構，並且提供RDB和AOF等持久化機制，強的一批。

7.2 排行榜

當今網際網路應用，有各種各樣的排行榜，如電商網站的月度銷量排行榜、社交APP的禮物排行榜、小程式的投票排行榜等等。Redis提供的zset資料型別能夠實現這些複雜的排行榜。

比如，使用者每天上傳視訊，獲得點讚的排行榜可以這樣設計：

1.使用者Jay上傳一個視訊，獲得6個贊，可以醬紫：

zadd user:ranking:2021-03-03 Jay 3
登入後複製

2.過了一段時間，再獲得一個贊，可以這樣：

zincrby user:ranking:2021-03-03 Jay 1
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3.如果某個使用者John作弊，需要刪除該使用者：

zrem user:ranking:2021-03-03 John
登入後複製

4.展示獲取贊數最多的3個使用者

zrevrangebyrank user:ranking:2021-03-03 0 2
登入後複製

7.3 計數器應用

各大網站、APP應用經常需要計數器的功能，如短視訊的播放數、電商網站的瀏覽數。這些播放數、瀏覽數一般要求實時的，每一次播放和瀏覽都要做加1的操作，如果並行量很大對於傳統關係型資料的效能是一種挑戰。Redis天然支援計數功能而且計數的效能也非常好，可以說是計數器系統的重要選擇。

7.4 共用Session

如果一個分散式Web服務將使用者的Session資訊儲存在各自伺服器，使用者重新整理一次可能就需要重新登入了，這樣顯然有問題。實際上，可以使用Redis將使用者的Session進行集中管理，每次使用者更新或者查詢登入資訊都直接從Redis中集中獲取。

7.5 分散式鎖

幾乎每個網際網路公司中都使用了分散式部署，分散式服務下，就會遇到對同一個資源的並行存取的技術難題，如秒殺、下單減庫存等場景。

用synchronize或者reentrantlock本地鎖肯定是不行的。
如果是並行量不大話，使用資料庫的悲觀鎖、樂觀鎖來實現沒啥問題。
但是在並行量高的場合中，利用資料庫鎖來控制資源的並行存取，會影響資料庫的效能。
實際上，可以用Redis的setnx來實現分散式的鎖。

7.6 社群網路

贊/踩、粉絲、共同好友/喜好、推播、下拉重新整理等是社群網站的必備功能，由於社群網站存取量通常比較大，而且傳統的關係型資料不太適儲存這種型別的資料，Redis提供的資料結構可以相對比較容易地實現這些功能。

7.7 訊息佇列

訊息佇列是大型網站必用中介軟體，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的訊息佇列中介軟體，主要用於業務解耦、流量削峰及非同步處理實時性低的業務。Redis提供了釋出/訂閱及阻塞佇列功能，能實現一個簡單的訊息佇列系統。另外，這個不能和專業的訊息中介軟體相比。

7.8 位元運算

用於資料量上億的場景下，例如幾億使用者系統的簽到，去重登入次數統計，某使用者是否線上狀態等等。騰訊10億使用者，要幾個毫秒內查詢到某個使用者是否線上，能怎麼做？千萬別說給每個使用者建立一個key，然後挨個記（你可以算一下需要的記憶體會很恐怖，而且這種類似的需求很多。這裡要用到位元運算——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是：redis內構建一個足夠長的陣列，每個陣列元素只能是0和1兩個值，然後這個陣列的下標index用來表示使用者id（必須是數位哈），那麼很顯然，這個幾億長的大陣列就能通過下標和元素值（0和1）來構建一個記憶系統。

8. Redis 的持久化機制有哪些？優缺點說說

Redis是基於記憶體的非關係型K-V資料庫，既然它是基於記憶體的，如果Redis伺服器掛了，資料就會丟失。為了避免資料丟失了，Redis提供了持久化，即把資料儲存到磁碟。

Redis提供了RDB和AOF兩種持久化機制，它持久化檔案載入流程如下：

8.1 RDB

RDB，就是把記憶體資料以快照的形式儲存到磁碟上。

什麼是快照?可以這樣理解，給當前時刻的資料，拍一張照片，然後儲存下來。

RDB持久化，是指在指定的時間間隔內，執行指定次數的寫操作，將記憶體中的資料集快照寫入磁碟中，它是Redis預設的持久化方式。執行完操作後，在指定目錄下會生成一個dump.rdb檔案，Redis 重新啟動的時候，通過載入dump.rdb檔案來恢復資料。RDB觸發機制主要有以下幾種：

RDB 的優點

適合大規模的資料恢復場景，如備份，全量複製等

RDB缺點

沒辦法做到實時持久化/秒級持久化。
新老版本存在RDB格式相容問題

AOF

AOF（append only file） 持久化，採用紀錄檔的形式來記錄每個寫操作，追加到檔案中，重新啟動時再重新執行AOF檔案中的命令來恢復資料。它主要解決資料持久化的實時性問題。預設是不開啟的。

AOF的工作流程如下：

AOF的優點

資料的一致性和完整性更高

AOF的缺點

AOF記錄的內容越多，檔案越大，資料恢復變慢。

9.怎麼實現Redis的高可用？

我們在專案中使用Redis，肯定不會是單點部署Redis服務的。因為，單點部署一旦宕機，就不可用了。為了實現高可用，通常的做法是，將資料庫複製多個副本以部署在不同的伺服器上，其中一臺掛了也可以繼續提供服務。Redis 實現高可用有三種部署模式：主從模式，哨兵模式，叢集模式。

9.1 主從模式

主從模式中，Redis部署了多臺機器，有主節點，負責讀寫操作，有從節點，只負責讀操作。從節點的資料來自主節點，實現原理就是主從複製機制

主從複製包括全量複製，增量複製兩種。一般當slave第一次啟動連線master，或者認為是第一次連線，就採用全量複製，全量複製流程如下：

1.slave傳送sync命令到master。
2.master接收到SYNC命令後，執行bgsave命令，生成RDB全量檔案。
3.master使用緩衝區，記錄RDB快照生成期間的所有寫命令。
4.master執行完bgsave後，向所有slave傳送RDB快照檔案。
5.slave收到RDB快照檔案後，載入、解析收到的快照。
6.master使用緩衝區，記錄RDB同步期間生成的所有寫的命令。
7.master快照傳送完畢後，開始向slave傳送緩衝區中的寫命令;
8.salve接受命令請求，並執行來自master緩衝區的寫命令

redis2.8版本之後，已經使用psync來替代sync，因為sync命令非常消耗系統資源，psync的效率更高。

slave與master全量同步之後，master上的資料，如果再次發生更新，就會觸發增量複製。

當master節點發生資料增減時，就會觸發replicationFeedSalves()函數，接下來在 Master節點上呼叫的每一個命令會使用replicationFeedSlaves()來同步到Slave節點。執行此函數之前呢，master節點會判斷使用者執行的命令是否有資料更新，如果有資料更新的話，並且slave節點不為空，就會執行此函數。這個函數作用就是：把使用者執行的命令傳送到所有的slave節點，讓slave節點執行。流程如下：

9.2 哨兵模式

主從模式中，一旦主節點由於故障不能提供服務，需要人工將從節點晉升為主節點，同時還要通知應用方更新主節點地址。顯然，多數業務場景都不能接受這種故障處理方式。Redis從2.8開始正式提供了Redis Sentinel（哨兵）架構來解決這個問題。

哨兵模式，由一個或多個Sentinel範例組成的Sentinel系統，它可以監視所有的Redis主節點和從節點，並在被監視的主節點進入下線狀態時，自動將下線主伺服器屬下的某個從節點升級為新的主節點。但是呢，一個哨兵程序對Redis節點進行監控，就可能會出現問題（單點問題），因此，可以使用多個哨兵來進行監控Redis節點，並且各個哨兵之間還會進行監控。

Sentinel哨兵模式

簡單來說，哨兵模式就三個作用：

傳送命令，等待Redis伺服器（包括主伺服器和從伺服器）返回監控其執行狀態；
哨兵監測到主節點宕機，會自動將從節點切換成主節點，然後通過釋出訂閱模式通知其他的從節點，修改組態檔，讓它們切換主機；
哨兵之間還會相互監控，從而達到高可用。

故障切換的過程是怎樣的呢

假設主伺服器宕機，哨兵1先檢測到這個結果，系統並不會馬上進行 failover 過程，僅僅是哨兵1主觀的認為主伺服器不可用，這個現象成為主觀下線。當後面的哨兵也檢測到主伺服器不可用，並且數量達到一定值時，那麼哨兵之間就會進行一次投票，投票的結果由一個哨兵發起，進行 failover 操作。切換成功後，就會通過釋出訂閱模式，讓各個哨兵把自己監控的從伺服器實現切換主機，這個過程稱為客觀下線。這樣對於使用者端而言，一切都是透明的。

哨兵的工作模式如下：

每個Sentinel以每秒鐘一次的頻率向它所知的Master，Slave以及其他Sentinel範例傳送一個 PING命令。
如果一個範例（instance）距離最後一次有效回覆 PING 命令的時間超過 down-after-milliseconds 選項所指定的值，則這個範例會被 Sentinel標記為主觀下線。
如果一個Master被標記為主觀下線，則正在監視這個Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的頻率確認Master的確進入了主觀下線狀態。
當有足夠數量的 Sentinel（大於等於組態檔指定的值）在指定的時間範圍內確認Master的確進入了主觀下線狀態，則Master會被標記為客觀下線。
在一般情況下，每個 Sentinel 會以每10秒一次的頻率向它已知的所有Master，Slave傳送 INFO 命令。
當Master被 Sentinel 標記為客觀下線時，Sentinel 向下線的 Master 的所有 Slave 傳送 INFO 命令的頻率會從 10 秒一次改為每秒一次
若沒有足夠數量的 Sentinel同意Master已經下線， Master的客觀下線狀態就會被移除；若Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回覆， Master 的主觀下線狀態就會被移除。

9.3 Cluster叢集模式

哨兵模式基於主從模式，實現讀寫分離，它還可以自動切換，系統可用性更高。但是它每個節點儲存的資料是一樣的，浪費記憶體，並且不好線上擴容。因此，Cluster叢集應運而生，它在Redis3.0加入的，實現了Redis的分散式儲存。對資料進行分片，也就是說每臺Redis節點上儲存不同的內容，來解決線上擴容的問題。並且，它也提供複製和故障轉移的功能。

Cluster叢集節點的通訊

一個Redis叢集由多個節點組成，各個節點之間是怎麼通訊的呢？通過Gossip協定！

Redis Cluster叢集通過Gossip協定進行通訊，節點之前不斷交換資訊，交換的資訊內容包括節點出現故障、新節點加入、主從節點變更資訊、slot資訊等等。常用的Gossip訊息分為4種，分別是：ping、pong、meet、fail。

meet訊息：通知新節點加入。訊息傳送者通知接收者加入到當前叢集，meet訊息通訊正常完成後，接收節點會加入到叢集中並進行週期性的ping、pong訊息交換。
ping訊息：叢集內交換最頻繁的訊息，叢集內每個節點每秒向多個其他節點傳送ping訊息，用於檢測節點是否線上和交換彼此狀態資訊。
pong訊息：當接收到ping、meet訊息時，作為響應訊息回覆給傳送方確認訊息正常通訊。pong訊息內部封裝了自身狀態資料。節點也可以向叢集內廣播自身的pong訊息來通知整個叢集對自身狀態進行更新。
fail訊息：當節點判定叢集內另一個節點下線時，會向叢集內廣播一個fail訊息，其他節點接收到fail訊息之後把對應節點更新為下線狀態。

特別的，每個節點是通過叢集匯流排(cluster bus) 與其他的節點進行通訊的。通訊時，使用特殊的埠號，即對外伺服器埠號加10000。例如如果某個node的埠號是6379，那麼它與其它nodes通訊的埠號是 16379。nodes 之間的通訊採用特殊的二進位制協定。

Hash Slot插槽演演算法

既然是分散式儲存，Cluster叢集使用的分散式演演算法是一致性Hash嘛？並不是，而是Hash Slot插槽演演算法。

插槽演演算法把整個資料庫被分為16384個slot（槽），每個進入Redis的鍵值對，根據key進行雜湊，分配到這16384插槽中的一個。使用的雜湊對映也比較簡單，用CRC16演演算法計算出一個16 位的值，再對16384取模。資料庫中的每個鍵都屬於這16384個槽的其中一個，叢集中的每個節點都可以處理這16384個槽。

叢集中的每個節點負責一部分的hash槽，比如當前叢集有A、B、C個節點，每個節點上的雜湊槽數 =16384/3，那麼就有：

節點A負責0~5460號雜湊槽
節點B負責5461~10922號雜湊槽
節點C負責10923~16383號雜湊槽

Redis Cluster叢集

Redis Cluster叢集中，需要確保16384個槽對應的node都正常工作，如果某個node出現故障，它負責的slot也會失效，整個叢集將不能工作。

因此為了保證高可用，Cluster叢集引入了主從複製，一個主節點對應一個或者多個從節點。當其它主節點 ping 一個主節點 A 時，如果半數以上的主節點與 A 通訊超時，那麼認為主節點 A 宕機了。如果主節點宕機時，就會啟用從節點。

在Redis的每一個節點上，都有兩個玩意，一個是插槽（slot），它的取值範圍是0~16383。另外一個是cluster，可以理解為一個叢集管理的外掛。當我們存取的key到達時，Redis 會根據CRC16演演算法得出一個16 bit的值，然後把結果對16384取模。醬紫每個key都會對應一個編號在 0~16383 之間的雜湊槽，通過這個值，去找到對應的插槽所對應的節點，然後直接自動跳轉到這個對應的節點上進行存取操作。

雖然資料是分開儲存在不同節點上的，但是對使用者端來說，整個叢集Cluster，被看做一個整體。使用者端端連線任意一個node，看起來跟操作單範例的Redis一樣。當用戶端操作的key沒有被分配到正確的node節點時，Redis會返回轉向指令，最後指向正確的node，這就有點像瀏覽器頁面的302 重定向跳轉。

故障轉移

Redis叢集實現了高可用，當叢集內節點出現故障時，通過故障轉移，以保證叢集正常對外提供服務。

redis叢集通過ping/pong訊息，實現故障發現。這個環境包括主觀下線和客觀下線。

主觀下線： 某個節點認為另一個節點不可用，即下線狀態，這個狀態並不是最終的故障判定，只能代表一個節點的意見，可能存在誤判情況。

主觀下線

客觀下線： 指標記一個節點真正的下線，叢集內多個節點都認為該節點不可用，從而達成共識的結果。如果是持有槽的主節點故障，需要為該節點進行故障轉移。

假如節點A標記節點B為主觀下線，一段時間後，節點A通過訊息把節點B的狀態發到其它節點，當節點C接受到訊息並解析出訊息體時，如果發現節點B的pfail狀態時，會觸發客觀下線流程；
當下線為主節點時，此時Redis Cluster叢集為統計持有槽的主節點投票，看投票數是否達到一半，當下線報告統計數大於一半時，被標記為客觀下線狀態。

流程如下：

客觀下線

故障恢復：故障發現後，如果下線節點的是主節點，則需要在它的從節點中選一個替換它，以保證叢集的高可用。流程如下：

資格檢查：檢查從節點是否具備替換故障主節點的條件。
準備選舉時間：資格檢查通過後，更新觸發故障選舉時間。
發起選舉：到了故障選舉時間，進行選舉。
選舉投票：只有持有槽的主節點才有票，從節點收集到足夠的選票（大於一半），觸發替換主節點操作

10. 使用過Redis分散式鎖嘛？有哪些注意點呢？

分散式鎖，是控制分散式系統不同程序共同存取共用資源的一種鎖的實現。秒殺下單、搶紅包等等業務場景，都需要用到分散式鎖，我們專案中經常使用Redis作為分散式鎖。

選了Redis分散式鎖的幾種實現方法，大家來討論下，看有沒有啥問題哈。

命令setnx + expire分開寫
setnx + value值是過期時間
set的擴充套件命令（set ex px nx）
set ex px nx + 校驗唯一隨機值,再刪除

10.1 命令setnx + expire分開寫

if（jedis.setnx(key,lock_value) == 1）{ //加鎖
    expire（key，100）; //設定過期時間
    try {
        do something  //業務請求
    }catch(){
　　}
　　finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}
登入後複製

如果執行完setnx加鎖，正要執行expire設定過期時間時，程序crash掉或者要重新啟動維護了，那這個鎖就「長生不老」了，別的執行緒永遠獲取不到鎖啦，所以分散式鎖不能這麼實現。

10.2 setnx + value值是過期時間

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系統時間+設定的過期時間
String expiresStr = String.valueOf(expires);
 
// 如果當前鎖不存在，返回加鎖成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果鎖已經存在，獲取鎖的過期時間
String currentValueStr = jedis.get(key);
 
// 如果獲取到的過期時間，小於系統當前時間，表示已經過期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
 
     // 鎖已過期，獲取上一個鎖的過期時間，並設定現在鎖的過期時間（不瞭解redis的getSet命令的小夥伴，可以去官網看下哈）
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
     
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考慮多執行緒並行的情況，只有一個執行緒的設定值和當前值相同，它才可以加鎖
         return true;
    }
}
         
//其他情況，均返回加鎖失敗
return false;
}
登入後複製

筆者看過有開發小夥伴是這麼實現分散式鎖的，但是這種方案也有這些缺點：

過期時間是使用者端自己生成的，分散式環境下，每個使用者端的時間必須同步。
沒有儲存持有者的唯一標識，可能被別的使用者端釋放/解鎖。
鎖過期的時候，並行多個使用者端同時請求過來，都執行了jedis.getSet()，最終只能有一個使用者端加鎖成功，但是該使用者端鎖的過期時間，可能被別的使用者端覆蓋。

10.3：set的擴充套件命令（set ex px nx）（注意可能存在的問題）

if（jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業務處理
    }catch(){
　　}
　　finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}
登入後複製

這個方案可能存在這樣的問題：

鎖過期釋放了，業務還沒執行完。
鎖被別的執行緒誤刪。

10.4 set ex px nx + 校驗唯一隨機值,再刪除

if（jedis.set(key, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業務處理
    }catch(){
　　}
　　finally {
       //判斷是不是當前執行緒加的鎖,是才釋放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key))) {
        jedis.del(key); //釋放鎖
        }
    }
}
登入後複製

在這裡，判斷當前執行緒加的鎖和釋放鎖是不是一個原子操作。如果呼叫jedis.del()釋放鎖的時候，可能這把鎖已經不屬於當前使用者端，會解除他人加的鎖。

一般也是用lua指令碼代替。lua指令碼如下：

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0
end;
登入後複製

這種方式比較不錯了，一般情況下，已經可以使用這種實現方式。但是存在鎖過期釋放了，業務還沒執行完的問題（實際上，估算個業務處理的時間，一般沒啥問題了）。

11. 使用過Redisson嘛？說說它的原理

分散式鎖可能存在鎖過期釋放，業務沒執行完的問題。有些小夥伴認為，稍微把鎖過期時間設定長一些就可以啦。其實我們設想一下，是否可以給獲得鎖的執行緒，開啟一個定時守護執行緒，每隔一段時間檢查鎖是否還存在，存在則對鎖的過期時間延長，防止鎖過期提前釋放。

當前開源框架Redisson就解決了這個分散式鎖問題。我們一起來看下Redisson底層原理是怎樣的吧：

只要執行緒一加鎖成功，就會啟動一個watch dog看門狗，它是一個後臺執行緒，會每隔10秒檢查一下，如果執行緒1還持有鎖，那麼就會不斷的延長鎖key的生存時間。因此，Redisson就是使用Redisson解決了鎖過期釋放，業務沒執行完問題。

12. 什麼是Redlock演演算法

Redis一般都是叢集部署的，假設資料在主從同步過程，主節點掛了，Redis分散式鎖可能會有哪些問題呢？一起來看些這個流程圖：

如果執行緒一在Redis的master節點上拿到了鎖，但是加鎖的key還沒同步到slave節點。恰好這時，master節點發生故障，一個slave節點就會升級為master節點。執行緒二就可以獲取同個key的鎖啦，但執行緒一也已經拿到鎖了，鎖的安全性就沒了。

為了解決這個問題，Redis作者 antirez提出一種高階的分散式鎖演演算法：Redlock。Redlock核心思想是這樣的：

搞多個Redis master部署，以保證它們不會同時宕掉。並且這些master節點是完全相互獨立的，相互之間不存在資料同步。同時，需要確保在這多個master範例上，是與在Redis單範例，使用相同方法來獲取和釋放鎖。

我們假設當前有5個Redis master節點，在5臺伺服器上面執行這些Redis範例。

RedLock的實現步驟:如下

1.獲取當前時間，以毫秒為單位。
2.按順序向5個master節點請求加鎖。使用者端設定網路連線和響應超時時間，並且超時時間要小於鎖的失效時間。（假設鎖自動失效時間為10秒，則超時時間一般在5-50毫秒之間,我們就假設超時時間是50ms吧）。如果超時，跳過該master節點，儘快去嘗試下一個master節點。
3.使用者端使用當前時間減去開始獲取鎖時間（即步驟1記錄的時間），得到獲取鎖使用的時間。當且僅當超過一半（N/2+1，這裡是5/2+1=3個節點）的Redis master節點都獲得鎖，並且使用的時間小於鎖失效時間時，鎖才算獲取成功。（如上圖，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
如果取到了鎖，key的真正有效時間就變啦，需要減去獲取鎖所使用的時間。
如果獲取鎖失敗（沒有在至少N/2+1個master範例取到鎖，有或者獲取鎖時間已經超過了有效時間），使用者端要在所有的master節點上解鎖（即便有些master節點根本就沒有加鎖成功，也需要解鎖，以防止有些漏網之魚）。

簡化下步驟就是：

按順序向5個master節點請求加鎖
根據設定的超時時間來判斷，是不是要跳過該master節點。
如果大於等於三個節點加鎖成功，並且使用的時間小於鎖的有效期，即可認定加鎖成功啦。
如果獲取鎖失敗，解鎖！

13. Redis的跳躍表

跳躍表

跳躍表是有序集合zset的底層實現之一
跳躍表支援平均O（logN）,最壞 O（N）複雜度的節點查詢，還可以通過順序性操作批次處理節點。
跳躍表實現由zskiplist和zskiplistNode兩個結構組成，其中zskiplist用於儲存跳躍表資訊（如表頭節點、表尾節點、長度），而zskiplistNode則用於表示跳躍表節點。
跳躍表就是在連結串列的基礎上，增加多級索引提升查詢效率。

14. MySQL與Redis 如何保證雙寫一致性

快取延時雙刪
刪除快取重試機制
讀取biglog非同步刪除快取

14.1 延時雙刪？

什麼是延時雙刪呢？流程圖如下：

延時雙刪流程

先刪除快取
再更新資料庫
休眠一會（比如1秒），再次刪除快取。

這個休眠一會，一般多久呢？都是1秒？

這個休眠時間 = 讀業務邏輯資料的耗時 + 幾百毫秒。為了確保讀請求結束，寫請求可以刪除讀請求可能帶來的快取髒資料。

這種方案還算可以，只有休眠那一會（比如就那1秒），可能有髒資料，一般業務也會接受的。但是如果第二次刪除快取失敗呢？快取和資料庫的資料還是可能不一致，對吧？給Key設定一個自然的expire過期時間，讓它自動過期怎樣？那業務要接受過期時間內，資料的不一致咯？還是有其他更佳方案呢？

14.2 刪除快取重試機制

因為延時雙刪可能會存在第二步的刪除快取失敗，導致的資料不一致問題。可以使用這個方案優化：刪除失敗就多刪除幾次呀,保證刪除快取成功就可以了呀~ 所以可以引入刪除快取重試機制

刪除快取重試流程

寫請求更新資料庫
快取因為某些原因，刪除失敗
把刪除失敗的key放到訊息佇列
消費訊息佇列的訊息，獲取要刪除的key
重試刪除快取操作

14.3 讀取biglog非同步刪除快取

重試刪除快取機制還可以吧，就是會造成好多業務程式碼入侵。其實，還可以這樣優化：通過資料庫的binlog來非同步淘汰key。

以mysql為例吧

可以使用阿里的canal將binlog紀錄檔採集傳送到MQ佇列裡面
然後通過ACK機制確認處理這條更新訊息，刪除快取，保證資料快取一致性

15. 為什麼Redis 6.0 之後改多執行緒呢？

Redis6.0之前，Redis在處理使用者端的請求時，包括讀socket、解析、執行、寫socket等都由一個順序序列的主執行緒處理，這就是所謂的「單執行緒」。
Redis6.0之前為什麼一直不使用多執行緒？使用Redis時，幾乎不存在CPU成為瓶頸的情況， Redis主要受限於記憶體和網路。例如在一個普通的Linux系統上，Redis通過使用pipelining每秒可以處理100萬個請求，所以如果應用程式主要使用O(N)或O(log(N))的命令，它幾乎不會佔用太多CPU。

redis使用多執行緒並非是完全摒棄單執行緒，redis還是使用單執行緒模型來處理使用者端的請求，只是使用多執行緒來處理資料的讀寫和協定解析，執行命令還是使用單執行緒。

這樣做的目的是因為redis的效能瓶頸在於網路IO而非CPU，使用多執行緒能提升IO讀寫的效率，從而整體提高redis的效能。

16. 聊聊Redis 事務機制

Redis通過MULTI、EXEC、WATCH等一組命令集合，來實現事務機制。事務支援一次執行多個命令，一個事務中所有命令都會被序列化。在事務執行過程，會按照順序序列化執行佇列中的命令，其他使用者端提交的命令請求不會插入到事務執行命令序列中。

簡言之，Redis事務就是順序性、一次性、排他性的執行一個佇列中的一系列命令。

Redis執行事務的流程如下：

開始事務（MULTI）
命令入隊
執行事務（EXEC）、復原事務（DISCARD ）

17. Redis的Hash 衝突怎麼辦

Redis 作為一個K-V的記憶體資料庫，它使用用一張全域性的雜湊來儲存所有的鍵值對。這張雜湊表，有多個雜湊桶組成，雜湊桶中的entry元素儲存了key和value指標，其中*key指向了實際的鍵，*value指向了實際的值。

雜湊表查詢速率很快的，有點類似於Java中的HashMap，它讓我們在O(1) 的時間複雜度快速找到鍵值對。首先通過key計算雜湊值，找到對應的雜湊桶位置，然後定位到entry，在entry找到對應的資料。

什麼是雜湊衝突？

雜湊衝突：通過不同的key，計算出一樣的雜湊值，導致落在同一個雜湊桶中。

Redis為了解決雜湊衝突，採用了鏈式雜湊。鏈式雜湊是指同一個雜湊桶中，多個元素用一個連結串列來儲存，它們之間依次用指標連線。

有些讀者可能還會有疑問：雜湊衝突鏈上的元素只能通過指標逐一查詢再操作。當往雜湊表插入資料很多，衝突也會越多，衝突連結串列就會越長，那查詢效率就會降低了。

為了保持高效，Redis 會對雜湊表做rehash操作，也就是增加雜湊桶，減少衝突。為了rehash更高效，Redis還預設使用了兩個全域性雜湊表，一個用於當前使用，稱為主雜湊表，一個用於擴容，稱為備用雜湊表。

18. 在生成 RDB期間，Redis 可以同時處理寫請求麼？

可以的，Redis提供兩個指令生成RDB，分別是save和bgsave。

如果是save指令，會阻塞，因為是主執行緒執行的。
如果是bgsave指令，是fork一個子程序來寫入RDB檔案的，快照持久化完全交給子程序來處理，父程序則可以繼續處理使用者端的請求。

19. Redis底層，使用的什麼協定?

RESP，英文全稱是Redis Serialization Protocol,它是專門為redis設計的一套序列化協定. 這個協定其實在redis的1.2版本時就已經出現了,但是到了redis2.0才最終成為redis通訊協定的標準。

RESP主要有實現簡單、解析速度快、可讀性好等優點。

20. 布隆過濾器

應對快取穿透問題，我們可以使用布隆過濾器。布隆過濾器是什麼呢？

布隆過濾器是一種佔用空間很小的資料結構，它由一個很長的二進位制向量和一組Hash對映函陣列成，它用於檢索一個元素是否在一個集合中，空間效率和查詢時間都比一般的演演算法要好的多，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

布隆過濾器原理是？假設我們有個集合A，A中有n個元素。利用k個雜湊雜湊函數，將A中的每個元素對映到一個長度為a位的陣列B中的不同位置上，這些位置上的二進位制數均設定為1。如果待檢查的元素，經過這k個雜湊雜湊函數的對映後，發現其k個位置上的二進位制數全部為1，這個元素很可能屬於集合A，反之，一定不屬於集合A。

來看個簡單例子吧，假設集合A有3個元素，分別為{d1,d2,d3}。有1個雜湊函數，為Hash1。現在將A的每個元素對映到長度為16位元陣列B。

我們現在把d1對映過來，假設Hash1（d1）= 2，我們就把陣列B中，下標為2的格子改成1，如下：

我們現在把d2也對映過來，假設Hash1（d2）= 5，我們把陣列B中，下標為5的格子也改成1，如下：

接著我們把d3也對映過來，假設Hash1（d3）也等於 2，它也是把下標為2的格子標1：

因此，我們要確認一個元素dn是否在集合A裡，我們只要算出Hash1（dn）得到的索引下標，只要是0，那就表示這個元素不在集合A，如果索引下標是1呢？那該元素可能是A中的某一個元素。因為你看，d1和d3得到的下標值，都可能是1，還可能是其他別的數對映的，布隆過濾器是存在這個缺點的：會存在hash碰撞導致的假陽性，判斷存在誤差。

如何減少這種誤差呢？

搞多幾個雜湊函數對映，降低雜湊碰撞的概率
同時增加B陣列的bit長度，可以增大hash函數生成的資料的範圍，也可以降低雜湊碰撞的概率

我們又增加一個Hash2雜湊對映函數，假設Hash2（d1）=6,Hash2（d3）=8,它倆不就不衝突了嘛，如下：

即使存在誤差，我們可以發現，布隆過濾器並沒有存放完整的資料，它只是運用一系列雜湊對映函數計算出位置，然後填充二進位制向量。如果數量很大的話，布隆過濾器通過極少的錯誤率，換取了儲存空間的極大節省，還是挺划算的。

目前布隆過濾器已經有相應實現的開源類庫啦，如Google的Guava類庫，Twitter的 Algebird 類庫，信手拈來即可，或者基於Redis自帶的Bitmaps自行實現設計也是可以的。

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