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一、主从复制

1.实现主从作用

        单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。主节点用来写的操作，从节点用来读操作，并且主节点发生写操作后，会把数据同步给从节点。

2.主从数据同步的原理

（1）主从全量同步

1.原理解释

        解释一下主从全量同步流程图（如下图）。第一步，从节点执行命令建立连接。第二步，向主节点请求数据同步。第三步，主节点判断是否是第一次同步。第四步，是第一次同步的话，就返回主节点的数据版本信息给从节点，从节点会保存，如果以前同步过就不用第四步这些操作了。第五步，主节点执行命令bgsave命令，生成RDB文件，然后发送给从节点。第六步，从节点会清空本地数据，加载主节点传过来的RDB文件。第七步，如果这时主节点有数据的修改，但是并没有同步过去，所以主节点会用repl_baklog文件记录RDB期间的所有命令，并发送给从节点。第八步，从节点会执行接收到的命令进行数据的同步。

        第三步主节点是如何判断是不是第一次同步从节点的呢？通过replid来判断的。

        第七步repl_baklog为什么能够同步呢？通过记录offset来判断的。

2.关键词的意思

        Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid。

        offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

        RDB可以看我以前的贴子，下方链接可以跳转：

Redis篇之数据持久化https://blog.csdn.net/weixin_53094999/article/details/136047400?spm=1001.2014.3001.5501

（2）主从增量同步

        增量同步触发的时机：slave重启或后期数据变化。

        主要就是先判断replid，然后把获取repl_baklog中的offset后的数据，发送给从节点执行。

二、哨兵模式

1.为什么要使用哨兵

        Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

2.哨兵的结构和作用

        监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作.

        自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主。

        通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端。

3.服务状态监控

（1）心跳机制

        Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

        主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。

        客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

（2） 哨兵选主

        哨兵选主规则：

        首先判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排该从节点。

        然后判断从节点的slave-priority值，越小优先级越高。

        如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大优先级越高。

        最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

4.脑裂问题

（1）概念

        脑裂问题：当一个集群内部的节点间由于网络故障、硬件故障或其他原因导致部分节点无法与其他节点正常通信时，集群可能会分裂成两个或多个独立运行的部分，每个部分都认为自己是整个集群的有效子集，并继续提供服务。会导致数据的不一致。

（2）如何解决

        redis中有两个配置参数：

        min-replicas-to-write 1   表示最少的salve节点为1个

        min-replicas-max-lag 5  表示数据复制和同步的延迟不能超过5秒

三、分片集群

1.为什么要使用分片集群

        主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

                1. 海量数据存储问题。

                2. 高并发写的问题。

        使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

                1. 集群中有多个master，每个master保存不同数据。

                2. 每个master都可以有多个slave节点。

                3. master之间通过ping监测彼此健康状态。

                4. 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点。

                                            

2.数据读写怎么完成呢

        Redis 分片集群引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

        左边是根据key来计算hash值，然后进行对哪个节点的读写操作。

        右边是通过自定义的{aaa}有效部分来计算hash值，然后读写固定的节点。

四、有关面试的问题

1.主从复制

面试官：Redis集群有哪些方案, 知道嘛 ?

候选人：在Redis中提供的集群方案总共有三种：主从复制、哨兵模式、Redis分片集群。

面试官：那你来介绍一下主从同步。

候选人：单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，可以搭建主从集群，实现读写分离。一般都是一主多从，主节点负责写数据，从节点负责读数据，主节点写入数据之后，需要把数据同步到从节点中。

面试官：能说一下，主从同步数据的流程。

候选人：主从同步分为了两个阶段，一个是全量同步，一个是增量同步。

全量同步是指从节点第一次与主节点建立连接的时候使用全量同步，流程是这样的：

第一：从节点请求主节点同步数据，其中从节点会携带自己的replication id和offset偏移量。

第二：主节点判断是否是第一次请求，主要判断的依据就是，主节点与从节点是否是同一个replication id，如果不是，就说明是第一次同步，那主节点就会把自己的replication id和offset发送给从节点，让从节点与主节点的信息保持一致。

第三：在同时主节点会执行bgsave，生成rdb文件后，发送给从节点去执行，从节点先把自己的数据清空，然后执行主节点发送过来的rdb文件，这样就保持了一致。

当然，如果在rdb生成执行期间，依然有请求到了主节点，而主节点会以命令的方式记录到缓冲区，缓冲区是一个日志文件，最后把这个日志文件发送给从节点，这样就能保证主节点与从节点完全一致了，后期再同步数据的时候，都是依赖于这个日志文件，这个就是全量同步。

增量同步指的是，当从节点服务重启之后，数据就不一致了，所以这个时候，从节点会请求主节点同步数据，主节点还是判断不是第一次请求，不是第一次就获取从节点的offset值，然后主节点从命令日志中获取offset值之后的数据，发送给从节点进行数据同步。

2.哨兵模式

面试官：怎么保证Redis的高并发高可用。

候选人：首先可以搭建主从集群，再加上使用redis中的哨兵模式，哨兵模式可以实现主从集群的自动故障恢复，里面就包含了对主从服务的监控、自动故障恢复、通知；如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主；同时Sentinel也充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端，所以一般项目都会采用哨兵的模式来保证redis的高并发高可用。

面试官：你们使用redis是单点还是集群，哪种集群。

候选人：我们当时使用的是主从（1主1从）加哨兵。一般单节点不超过10G内存，如果Redis内存不足则可以给不同服务分配独立的Redis主从节点。尽量不做分片集群。因为集群维护起来比较麻烦，并且集群之间的心跳检测和数据通信会消耗大量的网络带宽，也没有办法使用lua脚本和事务

面试官：redis集群脑裂，该怎么解决呢？

候选人：这个在项目很少见，不过脑裂的问题是这样的，我们现在用的是redis的哨兵模式集群的

有的时候由于网络等原因可能会出现脑裂的情况，就是说，由于redis master节点和redis salve节点和sentinel处于不同的网络分区，使得sentinel没有能够心跳感知到master，所以通过选举的方式提升了一个salve为master，这样就存在了两个master，就像大脑分裂了一样，这样会导致客户端还在old master那里写入数据，新节点无法同步数据，当网络恢复后，sentinel会将old master降为salve，这时再从新master同步数据，这会导致old master中的大量数据丢失。

关于解决的话，我记得在redis的配置中可以设置：第一可以设置最少的salve节点个数，比如设置至少要有一个从节点才能同步数据，第二个可以设置主从数据复制和同步的延迟时间，达不到要求就拒绝请求，就可以避免大量的数据丢失。

3.分片集群

面试官：redis的分片集群有什么作用。

候选人：分片集群主要解决的是，海量数据存储的问题，集群中有多个master，每个master保存不同数据，并且还可以给每个master设置多个slave节点，就可以继续增大集群的高并发能力。同时每个master之间通过ping监测彼此健康状态，就类似于哨兵模式了。当客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点。

面试官：Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的？

候选人：在redis集群中是这样的，Redis 集群引入了哈希槽的概念，有 16384 个哈希槽，集群中每个主节点绑定了一定范围的哈希槽范围， key通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，通过槽找到对应的节点进行存储。取值的逻辑是一样的。