redis高级（面试题一）

一、Redis持久化机制有哪些？有什么区别？

[1、RDB(redis database)](#1、RDB(redis database))

2、AOF

3、区别

二、redis的主从集群有什么用？

1、什么是redis的主从集群

2、为什么要使用redis主从集群（也就是有什么用）

一、Redis持久化机制有哪些？有什么区别？

redis提供了两种持久化机制：RDB(redis database)和AOF(append-only file)。这两种机制各有优缺点使用不同的场景。

1、RDB(redis database)

RDB是一种快照持久化方式他会在指定的时间间隔内将redis的数据集保存到一个二进制文件中。

特点：

高效：RDB 文件是一个紧凑的二进制文件，适合用于备份和恢复。
**快速恢复：**由于是全量数据快照，恢复速度较快。
**性能影响：**在生成RDB文件时，redis会分出一个紫禁城来进行持久化操作，父进程继续处理客户端请求，因此对性能影响较小。

对应有如下三种配置：

XML 复制代码

save 900 1           # 900秒内至少有1个key发生变化，则执行RDB
save 300 10          # 300秒内至少有10个key发生变化，则执行RDB
save 60 10000        # 60秒内至少有10000个key发生变化，则执行RDB

缺点：

数据丢失风险：如果在两次快照之间发生故障，这段时间内的数据将会丢失。
内存消耗：生成 RDB 文件时，需要占用额外的内存。

2、AOF

AOF是一种日志持久化方式，他会将redis执行的每个写操作追加到一个日志文件中。

特点：

数据完整性：AOF 记录了所有的写操作，因此数据完整性较高，即使发生故障，也可以通过重放日志文件来恢复数据。
**灵活性：**AOF提供了多种同步策略，可以根据需求选择不同的数据安全和性能平衡。

配置有三种第一种是always一直开启这种比较耗性能，第二种是everyseconds每秒执行，这种可能会丢失数据，但是丢失只会丢失一秒内的数据。另一种是no不开启。

缺点：

文件体积大：AOF 文件通常比 RDB 文件大，因为它记录了所有的写操作。
恢复速度慢：由于需要重放所有的写操作，恢复速度较慢。

3、区别

特性	RDB	AOF
数据完整性	较低（可能丢失两次快照间的数据）	较高（记录所有写操作）
文件体积	较小（二进制快照）	较大（记录所有写操作）
恢复速度	较快（全量数据快照）	较慢（需要重放日志）
性能影响	较小（fork子进程）	较大（频繁写日志）
适用场景	数据备份、快速恢复	数据完整性要求高

二、redis的主从集群有什么用？

1、什么是redis的主从集群

redis主从集群结构如图：

在该图中有一个redis集群，集群中有一个master节点，两个slave节点，当我们通过redis的java客户端访问主从集群是，应该做好路由。

如果是写操作，应该访问master节点，master会自动将数据同步给两个slave节点
如果是读操作，建议访问各个slave节点，从而分担并发压力

2、为什么要使用redis主从集群（也就是有什么用）

单节点的redis的并发能力是有上限的，要进一步tigaoredis的并发能力就需要搭建主从集群，从而实现读写分离，从而实现提高redis的读功能的高并发。

三、redis的哨兵集群有什么用？

1、什么是redis的哨兵集群

redis提供了哨兵(sentilel)机制来监控主从集群状态，确保集群的高可用性。哨兵集群的原理图如下：

2、哨兵的作用

状态监控 ：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作。
**故障恢复：**如果master故障，sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后会成为slave。
**状态通知：**sentinel充当redis客户端的服务发现来源，当集群发生failover时，会将最新的集群信息推送给redis的客户端。

sentinel如何知道一个redis节点是否宕机的？

sentinel基于心跳机制检测服务状态，每隔一秒向集群的每个节点发送ping命令，并通过实力的响应结果来做出判断：

主观下线（sdown）：如果某sentinel节点发现某Redis节点未在规定时间响应，则认为该节点主观下线。
**客观下线：**若超过指定数量的sentinel都认为该节点主观下线，则该节点客观下线。通常为大于一半时认为该节点客观下线，sentinel节点数量至少三台。

如图：

3、总结

Sentinel的三个作用是什么？

集群监控
故障恢复
状态通知

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相向则认为是主观下线（sdown）
如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务客观下线（odown）

故障转移步骤有哪些？

首先要在sentinel中选出一个leader，由leader执行failover
选定一个slave作为新的master，执行slaveof noone，切换到master模式
然后让所有节点都执行slaveof 新master
修改故障节点配置，添加slaveof 新master

sentinel选举leader的依据是什么？

票数超过sentinel节点数量1半
票数超过quorum数量
一般情况下最先发起failover的节点会当选

sentinel从slave中选取master的依据是什么？

首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过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（默认都是1）。
如果slave-prority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run_id大小，越小优先级越高（通过info server可以查看run_id）。

四、redis分片集群有什么用？

1、什么是分片集群？

分片的意思，就是把数据拆分存储到不同节点，这样整个集群的存储数据量就更大了。

redis分片集群的结构如图：

分片集群特征：

集群中有多个master，每个master保存不同分片数据，解决海量数据存储问题
每个master都可以由多个slave节点，确保高可用。
master之间通过ping监测彼此状态，类似哨兵作用。
客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到数据所在节点。

2、分片集群的作用？

分片集群主要是用来解决两个问题

海量数据存储
高并发写

3、总结

1. redis分片集群的原理？

redis利用散列插槽的方式实现数据分片，在redis集群中共有16384个散列插槽，集群中的每一个节点都会分配一定数量的散列插槽。具体的分配在创建集群时就已经指定了。

2. redis分片集群如何判断某个key应该在哪一个实例？

将16384个插槽分配到不同的实例
根据key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. 如何将同一类型的数据固定的保存在同一个redis实例中？

Redis计算key的插槽值时会判断key中是否包含{}，如果有则基于{}内的字符计算插槽
数据的key中可以加入{类型}，例如key都以{typeId}为前缀，这样同类型数据计算的插槽一定相同