Java-中间件-2

1.12 如何实现Redis的高可用？

参考答案

实现Redis的高可用，主要有哨兵和集群两种方式。

哨兵：

Redis Sentinel（哨兵）是一个分布式架构，它包含若干个哨兵节点和数据节点。每个哨兵节点会对数据节点和其余的哨兵节点进行监控，当发现节点不可达时，会对节点做下线标识。如果被标识的是主节点，它就会与其他的哨兵节点进行协商，当多数哨兵节点都认为主节点不可达时，它们便会选举出一个哨兵节点来完成自动故障转移的工作，同时还会将这个变化实时地通知给应用方。整个过程是自动的，不需要人工介入，有效地解决了Redis的高可用问题！

一组哨兵可以监控一个主节点，也可以同时监控多个主节点，两种情况的拓扑结构如下图：

哨兵节点包含如下的特征：

1. 哨兵节点会定期监控数据节点，其他哨兵节点是否可达；

2. 哨兵节点会将故障转移的结果通知给应用方；

3. 哨兵节点可以将从节点晋升为主节点，并维护后续正确的主从关系；

4. 哨兵模式下，客户端连接的是哨兵节点集合，从中获取主节点信息；

5. 节点的故障判断是由多个哨兵节点共同完成的，可有效地防止误判；

6. 哨兵节点集合是由多个哨兵节点组成的，即使个别哨兵节点不可用，整个集合依然是健壮的；

7. 哨兵节点也是独立的Redis节点，是特殊的Redis节点，它们不存储数据，只支持部分命令。

集群：

Redis集群采用虚拟槽分区来实现数据分片，它把所有的键根据哈希函数映射到0-16383整数槽内，计算公式为slot=CRC16(key)&16383，每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。虚拟槽分区具有如下特点：

1. 解耦数据和节点之间的关系，简化了节点扩容和收缩的难度；

2. 节点自身维护槽的映射关系，不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据；

3. 支持节点、槽、键之间的映射查询，用于数据路由，在线伸缩等场景。

Redis集群中数据的分片逻辑如下图：

1.13 Redis的主从同步是如何实现的？

参考答案

从2.8版本开始，Redis使用psync命令完成主从数据同步，同步过程分为全量复制和部分复制。全量复制一般用于初次复制的场景，部分复制则用于处理因网络中断等原因造成数据丢失的场景。psync命令需要以下参数的支持：

1. 复制偏移量：主节点处理写命令后，会把命令长度做累加记录，从节点在接收到写命令后，也会做累加记录；从节点会每秒钟上报一次自身的复制偏移量给主节点，而主节点则会保存从节点的复制偏移量。

2. 积压缓冲区：保存在主节点上的一个固定长度的队列，默认大小为1M，当主节点有连接的从节点时被创建；主节点处理写命令时，不但会把命令发送给从节点，还会写入积压缓冲区；缓冲区是先进先出的队列，可以保存最近已复制的数据，用于部分复制和命令丢失的数据补救。

3. 主节点运行ID：每个Redis节点启动后，都会动态分配一个40位的十六进制字符串作为运行ID；如果使用IP和端口的方式标识主节点，那么主节点重启变更了数据集（RDB/AOF），从节点再基于复制偏移量复制数据将是不安全的，因此当主节点的运行ID变化后，从节点将做全量复制。

psync命令的执行过程以及返回结果，如下图：

全量复制的过程，如下图：

部分复制的过程，如下图：

1.14 Redis为什么存的快，内存断电数据怎么恢复？

参考答案

Redis存的快是因为它的数据都存放在内存里，并且为了保证数据的安全性，Redis还提供了三种数据的持久化机制，即RDB持久化、AOF持久化、RDB-AOF混合持久化。若服务器断电，那么我们可以利用持久化文件，对数据进行恢复。理论上来说，AOF/RDB-AOF持久化可以将丢失数据的窗口控制在1S之内。

1.15 说一说Redis的缓存淘汰策略

参考答案

当写入数据将导致超出maxmemory限制时，Redis会采用maxmemory-policy所指定的策略进行数据淘汰，该策略一共包含如下8种选项：

其中，volatile前缀代表从设置了过期时间的键中淘汰数据，allkeys前缀代表从所有的键中淘汰数据。关于后缀，ttl代表选择过期时间最小的键，random代表随机选择键，需要我们额外关注的是lru和lfu后缀，它们分别代表采用lru算法和lfu算法来淘汰数据。

LRU（Least Recently Used）是按照最近最少使用原则来筛选数据，即最不常用的数据会被筛选出来！

• 标准LRU：把所有的数据组成一个链表，表头和表尾分别表示MRU和LRU端，即最常使用端和最少使用端。刚被访问的数据会被移动到MRU端，而新增的数据也是刚被访问的数据，也会被移动到MRU端。当链表的空间被占满时，它会删除LRU端的数据。
• 近似LRU：Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（LRU）。Redis执行写入操作时，若发现内存超出maxmemory，就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key，然后淘汰掉最旧的key，若淘汰后内存依然超出限制，则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项，设置近似LRU每次采样的数据个数，该配置