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充溢寒气的互联网怎么在面试中脱颖而出，平常堆集很重要，八股文更不能少！下面带来的这篇 Redis 问答期望能够在你的 offer 上增添一把。

在 Web 运用开展的初期阶段，一个网站的拜访量自身就不是很高，直接运用联系型数据库就能够应付绝大部分场景。可是跟着互联网年代的兴起，人们关于网站拜访速度有着越来越高的要求，直接运用联系型数据库的计划在功用上就出现了瓶颈。因而在客户端与数据层之间就需求一个缓存层来分担恳求压力，而 Redis 作为一款优秀的缓存中间件，在企业级架构中占有重要的地位，因而 Redis 也作为面试的必问项。

刨根问底 Redis， 面试过程真好使

本文经过30个问题，由浅入深，最大程度上覆盖整个Redis的问答内容

刨根问底 Redis， 面试过程真好使

刨根问底 Redis， 面试过程真好使

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、键值对型的数据存储体系。运用C言语编写，恪守BSD协议，可依据内存也可耐久化的日志型数据库，供给了多种言语的API，被广泛用于数据库、缓存和音讯中间件。而且支撑多种类型的数据结构，用于应对各种不同场景。能够存储多种不同类型值之间的映射，支撑业务，耐久化，LUA 脚本以及多种集群计划等。

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长处：

  1. 完全依据内存操作，功用极高，读写速度快，Redis 能够支撑超越 100KB/s 的读写速率
  2. 支撑高并发，支撑10万级别的并发读写
  3. 支撑主从形式，支撑读写别离与散布式
  4. 具有丰富的数据类型与丰富的特性（发布订阅形式）
  5. 支撑耐久化操作，不会丢掉数据

缺陷：

  1. 数据库容量受到物理内存的约束，不能完结海量数据的高功用读写
  2. 相比联系型数据库，不支撑杂乱逻辑查询，且存储结构相对简略
  3. 虽然供给耐久化才能，但实际更多是一个 disk-backed 功用，与传统意义上的耐久化有所差异

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Memcache 也是一个开源、高功用、散布式内存目标缓存体系。一切数据均存储在内存中，在服务器重启之后就会消失，需求重新加载数据，选用 hash 表的方法将一切数据缓存在内存中，选用 LRU 算法来逐渐把过期的数据铲除去。

  1. 数据类型：Memcache 仅支撑字符串类型，Redis 支撑 5 种不同的数据类型
  2. 数据耐久化：Memcache 不支撑耐久化，Redis 支撑两种耐久化战略，RDB 快照 和 AOF 日志
  3. 散布式：Memcache 不支撑散布式，只能在客户端运用一致性哈希的方法来完结散布式存储，Redis3.0 之后可在服务端构建散布式存储，Redis集群没有中心节点，各个节点地位相等，具有线性可伸缩的功用。
  4. 内存办理机制：Memcache数据量不能超出体系内存，但能够调整内存巨细，筛选战略选用LRU算法。Redis添加了 VM 特性，完结了物理内存的约束，它们之间底层完结方法以及客户端之间通讯的运用协议不相同。
  5. 数据巨细约束：Memcache 单个 key-value 巨细有约束，一个Value最大容量为 1MB，Redis 最大容量为512 MB

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基本数据类型：

  • String（字符串）
  • Hash（哈希）
  • List（列表）
  • Set（调集）
  • ZSet（Sorted Set 有序调集）

高级数据类型：

  • HyperLogLog：用来做基数计算的算法，在输入元素的数量或体积十分大时，核算基数所需的空间总是固定的，而且是很小的。HyperLogLog 只会依据输入元素来核算基数，而不会存储输入元素自身
  • Geo：用来地理方位的存储和核算
  • BitMap：实际上不是特别的存储结构，本质上是二进制字符串，能够进行位操作，常用于计算日活跃用户等

扩展： geohash经过算法将1个定位的经度和纬度2个数值，转换成1个hash字符串。假如2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。

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Redis 底层完结了简略动态字符串的类型（Simple Dynamic String，SDS）来表明 String 类型。没有直接运用C言语定义的字符串类型。

SDS 完结相关于C言语String方法的进步

  1. 防止缓冲区移除。对字符修改时，能够依据 len 特色查看空间是否满意要求
  2. 获取字符串长度的杂乱度较低
  3. 削减内存分配次数
  4. 兼容C字符串函数，能够重用C言语库的一部分函数

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Redis 直接以内存的方法存储能够到达最快的读写速度，假如敞开了耐久化则经过异步的方法将数据写入磁盘，因而Redis 具有快速和数据耐久化的特征。

在内存中操作自身就比从磁盘操作更快，且不受磁盘I/O速度的影响。假如不将数据放在内存中而是保存到磁盘，磁盘I/O速度会严重影响到Redis 的功用，而数据集巨细假如到达了内存的最大限定值则不能持续刺进新值。

假如打开了虚拟内存功用，当内存用尽时，Redis就会把那些不经常运用的数据存储到磁盘，假如Redis中的虚拟内存被禁了，它就会操作体系的虚拟内存（交流内存），但这时Redis的功用会急剧下降。假如装备了筛选机制，会依据已装备的数据筛选机制来筛选旧数据。

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1、尽或许运用哈希表（hash 数据结构） ：Redis 在储存小于100个字段的Hash结构上，其存储功率是十分高的。所以在不需求调集（set）操作或 list 的push/pop 操作的时分，尽或许运用 hash 结构。

2、依据业务场景，考虑运用 BitMap

3、充分运用同享目标池：Redis 启动时会主动创立【0-9999】的整数目标池，关于 0-9999的内部整数类型的元素，整数值目标都会直接引证整数目标池中的目标，因而尽量运用 0-9999 整数目标可节省内存。

4、合理运用内存回收战略：过期数据铲除、expire 设置数据过期时刻等

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Redis 能够用来完结散布式锁的指令有 INCR、SETNX、SET，并运用过期时刻指令 expire 作为辅助

方法1：运用 INCR

假如 key 不存在，则初始化值为 0，然后再运用 INCR 进行加 1 操作。后续用户假如获取到的值大于等于 1，说明现已被其他线程加锁。当持有锁的用户在履行完使命后，运用 DECR 指令将 key 的值减 1，则表明开释锁。

方法2：运用 SETNX

先运用 setnx 来争抢锁，抢到之后运用 expire 设置一个过期时刻防止未能开释锁。setnx 的意义是假如 key 不存在，则将key设置为 value，回来 1。假如已存在，则不做任何操作，回来 0。

方法3：运用 SET

set 指令有十分杂乱的参数，恰当于合成了 setnx 和 expire 两条指令的功用。其指令格局如：set($Key,$value, array('nx', 'ex'=>$ttl))。

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  1. 完全依据内存
  2. 数据结构简略，操作便利，而且不同数据结构能够应关于不同场景
  3. 选用单线程（网络恳求模块运用单线程，其他模块仍用了多线程），防止了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或多线程切换导致CPU耗费，不需求考虑各种锁的问题。
  4. 运用多路I/O复用模型，为非堵塞I/O
  5. Redis 自身设定了 VM 机制，没有运用 OS 的Swap，能够完结冷热数据别离，防止因为内存不足而形成拜访速度下降的问题

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1、RDB（Redis DataBase）耐久化

RDB 是 Redis 中默认的耐久化机制，依照一定的时刻将内存中的数据以快照的方法保存到磁盘中，它会产生一个特别类型的文件 .rdb 文件，一同能够经过装备文件中的 save 参数来定义快照的周期

在 RDB 中有两个中心概念 fork 和 cow，在履行备份的流程如下：

在履行bgsave的时分，Redis 会 fork 主进程得到一个新的子进程，子进程是同享主进程内存数据的，会将数据写到磁盘上的一个暂时的 .rdb 文件中，当子进程写完暂时文件后，会将原来的 .rdb 文件替换掉，这个就是 fork 的概念。那 cow 全称是 copy-on-write ，当主进程履行读操作的时分是拜访同享内存的，而主进程履行写操作的时分，则会拷贝一份数据，履行写操作。

长处

  1. 只要一个文件 dump.rdb ，便利耐久化
  2. 容错性好，一个文件能够保存到安全的磁盘
  3. 完结了功用最大化，fork 单独子进程来完结耐久化，让主进程持续处理指令，主进程不进行任何 I/O 操作，从而确保了Redis的高功用
  4. RDB 是一个紧凑紧缩的二进制文化，RDB重启时的加载功率比AOF耐久化更高，在数据量大时更显着

缺陷

  1. 或许出现数据丢掉，在两次RDB耐久化的时刻距离中，假如出现宕机，则会丢掉这段时刻中的数据
  2. 因为RDB是经过fork子进程来帮忙完结数据耐久化，假如当数据集较大时，或许会导致整个服务器间歇性暂停服务

2、AOF（Append Only File）耐久化

AOF 全称是 Append Only File（追加文件）。当 Redis 处理每一个写指令都会记录在 AOF 文件中，能够看做是指令日志文件。该方法需求设置 AOF 的同步选项，因为对文件进行写入并不会马大将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区中，同步选项有三种装备项选择：

  • always：同步刷盘，牢靠性高，但功用影响较大
  • everysec：每秒刷盘，功用适中，最多丢掉 1 秒的数据
  • no：操作体系控制，功用最好，牢靠性最差

为了处理 AOF 文件体检不断增大的问题，用户能够向 Redis 发送 bgrewriteaof 指令，能够将 AOF 文件进行紧缩，也能够选择主动触发，在装备文件中装备

auto-aof-rewrite-precentage100
auto-aof-rewrite-min-zise64mb

长处

  1. 完结耐久化，数据安全，AOF耐久化能够装备 appendfsync 特色为 always，每进行一次指令操作就记录到AOF文件中一次，数据最多丢掉一次
  2. 经过 append 形式写文件，即使半途服务器宕机，能够经过 Redis-check-aof 工具处理数据一致性问题
  3. AOF 机制的 rewrite 形式。AOF 文件的文件巨细触碰到临界点时，rewrite 形式会被运转，重写内存中的一切数据，从而缩小文件体积

缺陷

  1. AOF 文件大，通常比 RDB 文件大许多
  2. 比 RDB 耐久化启动功率低，数据集大的时分较为显着
  3. AOF 文件体积或许迅速变大，需求守时履行重写操作来下降文件体积

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方法1：守时删去

在设置 Key 的过期时刻的一同，会创立一个守时器 timer，守时器在 Key 过期时刻来暂时，会当即履行对 Key 的删去操作

特色： 对内存友爱，对 CPU 不友爱。存在较多过期键时，运用守时器删去过期键会占用恰当一部分CPU

方法2：惰性删去

key 不运用时不论 key 过不过期，只会在每次运用的时分再查看 Key 是否过期，假如过期的话就会删去该 Key。

特色： 对 CPU 友爱，对内存不友爱。不会花费额外的CPU资源来检测Key是否过期，但假如存在较多未运用且过期的Key时，所占用的内存就不会得到开释

方法3：守时删去

每隔一段时刻就会对数据库进行一次查看，删去里面的过期Key，而查看多少个数据库，则由算法决议

特色： 守时删去是对上面两种过期战略的折中，也就是对内存友爱和CPU友爱的折中方法。每隔一段时刻履行一次删去过期键使命，并经过约束操作的时长和频率来削减对CPU时刻的占用。

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Redis 主从同步分为增量同步和全量同步Redis 会先测验进行增量同步，假如不成功则会进行全量同步。

增量同步：

Slave 初始化后开端正常作业时主服务器产生的写操作同步到从服务器的过程。增量同步的过程首要是主服务器每履行一个写指令就会向从服务器发送相同的写指令。

全量同步：

Slave 初始化时它会发送一个 psync 指令到主服务器，假如是第一次同步，主服务器会做一次bgsave，并一同将后续的修改操作记录到内存 buffer 中，待 bgsave 完结后再将 RDB 文件全量同步到从服务器，从服务器接收完结后会将 RDB 快照加载到内存然后写入到本地磁盘，处理完结后，再告诉主服务器将期间修改的操作记录同步到仿制节点进行重放就完结了整个全量同步过程。

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在Redis中，最大运用内存巨细由Redis.conf中的参数maxmemory决议，默认值为0，表明不约束，这时实际恰当于当时体系的内存。但假如跟着数据的添加，假如对内存中的数据没有办理机制，那么数据集巨细到达或超越最大内存的巨细时，则会形成Redis溃散。因而需求内存数据筛选机制。

设有过期时刻

  1. volatile-lru：测验回收最少运用的键
  2. volatile-random：回收随机的键
  3. volatile-ttl：优先回收存活时刻较短的键

没有过期时刻

  1. allkey-lru：测验回收最少运用的键
  2. allkeys-random：回收随机的键
  3. noeviction：当内存到达约束而且客户端测验履行新增，会回来错误

筛选战略的规矩

  • 假如数据出现幂律散布，也就是一部分数据拜访频率高，一部分数据拜访频率低，则运用 allKeys-lru
  • 假如数据出现相等散布，也就是一切的数据拜访频率大体相同，则运用 allKeys-random
  • 关于 lru 战略，Redis中并不会精确的删去一切键中最近最少运用的键，而是随机抽取5个键（个数由参数maxmemory-samples决议，默认值是5），删去这5个键中最近最少运用的键。

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问题1：缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库上都没有的数据，导致一切恳求都落到数据库上，形成数据库短时刻内承受很多的恳求而导致宕机

处理：

  1. 运用布隆过滤器：将查询的参数都存储到一个 bitmap 中，在查询缓存前，假如 bitmap 存在则进行底层缓存的数据查询，假如不存在则进行阻拦，不再进行缓存的数据查询
  2. 缓存空目标：假如数据库查询的为空，则依然把这个数据缓存并设置过期时刻，当屡次拜访的时分能够直接回来成果，防止形成屡次拜访数据库，但要确保当数据库有数据时及时更新缓存。

问题2：缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时刻到期），就会导致一切恳求都落到数据库上，形成数据库段时刻内承受很多的恳求而宕机

处理：

  1. 设置热点数据永不过期
  2. 能够运用互斥锁更新，确保同一进程中针对同一个数据不会并发恳求到 DB，减小DB的压力
  3. 运用随机退避方法，失效时随机 sleep 一个很短的时刻，再次查询，假如失利再履行更新

问题3：缓存雪崩

缓存雪崩是指很多缓存同一时刻内大面积失效，后面的恳求都会落到数据库上，形成数据库段时刻无法承受很多的恳求而宕掉

处理：

  1. 在缓存失效后，经过加锁或许行列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个Key只允许一个线程查询和写缓存，其他线程等候
  2. 经过缓存 reload 机制，预先去更新缓存，在行将产生高并发拜访前手动触发加载缓存
  3. 关于不同的key设置不同的过期时刻，让缓存失效的时刻点尽量均匀，比如咱们能够在原有的失效时刻基础上添加一个随机值，比如1~5分钟随机，这样每一个缓存的过期时刻的重复率就会下降。
  4. 设置二级缓存，或许双缓存战略。

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缓存降级，其实都应该是指服务降级。在拜访量剧增、服务呼应出现问题（如呼应推迟或不呼应）或非中心服务影响到中心流程的功用的情况下，依然需求确保中心服务可用，虽然或许一些非首要服务不可用，这时就能够采取服务降级战略。

服务降级的最终目的是确保中心服务可用，即使是有损的。服务降级应当事先确定好降级计划，确定哪些服务是能够降级的，哪些服务是不可降级的。依据当时业务情况及流量对一些服务和页面有战略的降级，以此开释服务器资源以确保中心服务的正常运转。

降级往往会指定不同的级别，面对不同的反常等级履行不同的处理。依据服务方法：能够拒接服务，能够推迟服务，也能够随机供给服务。依据服务范围：能够暂时禁用某些功用或禁用某些功用模块。总之服务降级需求依据不同的业务需求选用不同的降级战略。首要的目的就是服务虽然有损可是总比没有好。

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  1. 数据实时同步失效或更新。这是一种增量主动型的计划，能确保数据强一致性，在数据库数据更新之后，主动恳求缓存更新
  2. 数据异步更新。这是一种增量被迫型计划，数据一致性稍弱，数据更新会有推迟，更新数据库数据后，经过异步方法，用多线程方法或音讯行列来完结更新
  3. 守时使命更新。这是一种增/全量被迫型计划，经过守时使命按一定频率调度更新，数据一致性最差

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  1. 直接写个缓存改写页面，上线时手工操作
  2. 数据量不大，能够在项目启动时主动进行加载
  3. 守时改写缓存

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Sentinel（岗兵）适用于监控 Redis 集群中 Master 和 Slave 状况的工具，是Redis的高可用性处理计划

首要效果

  1. 监控。岗兵会不断查看用户的Master和Slave是否运作正常
  2. 提示。当被监控的某个Redis节点出现问题时，岗兵能够经过API向办理员或其他运用程序发送告诉
  3. 主动毛病迁移。当一个Master不能正常作业时，岗兵会开端一次主动毛病迁移操作，它会将集群中一个Slave进步为新的Master，并让其他Slave改为与新的Master进行同步。当客户端试图衔接失利的Master时，集群也会想客户端回来新的Master地址。当主从服务器切换后，新Master的Redis.conf，Slave的Redis.conf和Sentinel的Redis.conf三者装备文件都会产生相应的改变。

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问题布景

Redis 是依据TCP协议的恳求/呼应服务器，每次通讯都要经过TCP协议的三次握手，所以当需求履行的指令足够杂乱时，会产生很大的网络推迟，而且网络的传输时刻本钱和服务器开支没有计入其间，总的推迟或许更大。

Pipeline处理

  • Pipeline 首要就是为了处理存在这种情况的场景，运用Pipeline形式，客户端能够一次性发送多个指令，无需等候服务端回来，这样能够将屡次I/O往复的时刻缩短为一次，大大削减了网络往复时刻，进步了体系功用。
  • Pipeline 是依据行列完结，依据先进先出的原理，满意了数据顺序性。一同一次提交的指令许多的话，行列需求十分很多的内存来安排回来数据内容，假如很多运用Pipeline的话，应当合理分批次提交指令。
  • Pipeline的默认同步个数为53个，累加到 53 条数据时会把数据提交

留意： Redis 集群中运用不了 Pipeline，对牢靠性要求很高，每次操作都需求当即获取本次操作成果的场景都不适合用 Pipeline

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  1. Master 最好不要做 RDB 耐久化，因为这时 save 指令调度 rdbSave 函数，会堵塞主线程的作业，当数据集比较大时或许形成主线程间断性暂停服务
  2. 假如数据比较重要，将某个 Slave 节点敞开AOF数据备份，战略设置为每秒一次
  3. 为了主从仿制速度和衔接的安稳性，Master 和 Slave 最好在同一个局域网中
  4. 尽量防止在运转压力很大的主库上添加从库
  5. 主从仿制不要用图状结构，用单向链表结构更为安稳，Mater->Slave1->Slave2->Slave3... 这样的结构便利处理单点毛病问题，完结 Slave 对 Master 的替换，假如 Master 溃散，能够当即启用 Slave1替换Mater，而其他依靠联系则保持不变。

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方法1：先更新数据库，再更新缓存

这种是常规的做法，可是假如更新缓存失利，将会导致缓存是旧数据，数据库是新数据

方法2：先删去缓存，再写入数据库

这种方法能够处理方法1的问题，可是仅限于低并发的场景，否则假如有新的恳求在删完缓存之后，写数据库之前进来，那么缓存就会立刻更新数据库更新之前数据，形成数据不一致的问题

方法3：延时双删战略

这种方法是先删去缓存，然后更新数据库，最终推迟个几百毫秒再删去缓存

方法4：直接操作缓存，守时写入数据库

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虽然Redis的Transactions 供给的并不是严厉的 ACID的业务（如一串用EXEC提交履行的指令，假如在履行中服务器宕机，那么会有一部分指令履行一部分指令未履行），但这些Transactions仍是供给了基本的指令打包履行的功用（在服务器不出问题的情况下，能够确保一连串的指令是顺序在一同履行的。

Redis 业务的本质就是四个原语：

  1. multi：用于敞开一个业务，它总是回来 OK，当 multi 履行之后，客户端能够持续向服务器发送任意多条指令，这些指令不会被当即履行，而是放到一个行列中，当 exec 指令被调用的时分，一切行列d 指令才会履行
  2. exec：履行一切业务行列内的指令，回来业务内一切指令的回来值，当操作被打断的时分，回来空值 nil
  3. watch：是一个达观锁。能够为 redis 业务供给 CAS 操作，能够监控一个或多个键。一旦其间有一个键被修改（删去），之后的业务就不会履行，监控一直持续到 exec 指令履行之后
  4. discard：调用 discard，客户端能够清空业务行列中的指令，并抛弃履行业务

业务支撑一次履行多个指令，一个业务中的一切指令都会被序列化。在业务履行的过程中，会依照顺序串行化履行行列中的指令，其他客户端提交的指令恳求不会刺进到业务履行指令行列中。Redis 不支撑回滚业务，在业务失利的时分不会回滚，而是持续履行余下的指令。

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方法1：Cluster 3.0

这是Redis 自带的集群功用，它选用的散布式算法是哈希槽，而不是一致性Hash。支撑主从结构，能够扩展多个从服务器，当主节点挂了能够很快切换到一个从节点作主节点，然后其他从节点都会切换读取最新的主节点。

方法2：Twemproxy

Twitter 开源的一个轻量级后端署理。能够办理 Redis 或 Memcache 集群。相关于 Redis 集群来说，易于办理。它的运用方法和Redis集群没有任何差异，只需求设置多个Redis实例后，在本需求衔接 Redis 的地方改为衔接 Twemproxy ，它就会以一个署理的身份接收恳求并运用一致性Hash算法，将恳求衔接到详细的Redis节点上，将成果再回来Twemproxy。关于客户端来说，Twemproxy 恰当所以缓存数据库的总进口，它不需求知道后端怎么部署的。Twemproxy 会检测与每个节点的衔接是否正常，假如存在反常节点就会将其除掉，等一段时刻后，Twemproxy 还会再次测验衔接被除掉的节点。

方法3：Codis

它是一个 Redis 散布式的处理方法，关于运用运用 Codis Proxy 的衔接和运用Redis的服务没有显着差异，运用能够像运用单机 Redis 相同，让 Codis 底层处理恳求转发，完结不停机完结数据迁移等作业。

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什么是脑裂问题

脑裂问题通常是因为网络问题导致的。让 master、slave 和 sentinel 三类节点处于不同的网络分区。此时岗兵无法感知到 master 的存在，会将 slave 进步为 master 节点。此时就会存在两个 master，就像大脑分裂，那么原来的客户端往持续往旧的 master 写入数据，而新的master 就会丢掉这些数据

怎么处理

经过装备文件修改两个参数

min-slaves-to-write3#表明衔接到master最少slave的数量
min-slaves-max-lag10#表明slave衔接到master最大的推迟时刻
--------------------新版本写法-----------------
min-replicas-to-write3
min-replicas-max-lag10

装备这两个参数之后，假如产生集群脑裂，原先的master节点接收到写入恳求就会回绝，就会削减数据同步之后的数据丢掉

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一般运用 List 结构作为行列。Rpush 出产音讯，Lpop 消费音讯。当 Lpop 没有消费的时分，需求恰当 sleep 一会再重试。可是重复 sleep 会耗费功用，所以咱们能够运用 list 的 blpop 指令，在还没有音讯到来时，它会堵塞直到音讯到来。

咱们也能够运用 pub/sub 主题订阅者形式，完结 1：N 的消费行列，可是在消费者下线的时分，出产的音讯会丢掉

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能够运用 zset 结构，能够拿时刻戳作为 score，音讯的内容作为key，经过调用 zadd 来出产音讯，消费者运用 zrangebyscore 指令轮询获取 N 秒之前的数据进行处理

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Redis Cluster供给了主动将数据分散到各个不同节点的才能，但选用的战略并不是一致性Hash，而是哈希槽。Redis 集群将整个Key的数值域分红16384个哈希槽，每个Key经过 CRC16查验后对16384驱魔来决议放置到那个槽中，集群的每个节点都担任其间一部分的哈希槽。

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1、数据缓存

经典的场景，现在几乎是一切中大型网站都在用的进步手段，合理地运用缓存能够进步网站拜访速度

2、排行榜

能够凭借Redis供给的有序调集（sorted set）才能完结排行榜的功用

3、计数器

能够凭借Redis供给的 incr 指令来完结计数器功用，因为是单线程的原子操作，确保了计算不会出错，而且速度快

4、散布式session同享

集群形式下，能够依据 Redis 完结 session 同享

5、散布式锁

在散布式架构中，为了确保并发拜访时操作的原子性，能够运用Redis来完结散布式锁的功用

6、最新列表

能够凭借Redis列表结构，LPUSH、LPOP、LTRIM等指令来完结内容的查询

7、位操作

能够凭借Redis中 setbit、getbit、bitcount 等指令来完结数量上千万甚至上亿的场景下，完结用户活跃度计算

8、音讯行列

Redis 供给了发布（Publish）与订阅（Subscribe）以及堵塞行列才能，能够完结一个简略的音讯行列体系

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方法1：Set 结构

以日期为 key，以用户 ID（对应数据库的 Primary Id）组成的调集为 value

  • 查询某个用户的报到状况 sismember key member
  • 刺进报到状况 sadd key member
  • 计算某天用户的报到人数 scard key

方法2：bitMap 结构

Key的格局为u:sign:uid:yyyyMM，Value则选用长度为4个字节（32位）的位图（最大月份只要31天）。位图的每一位代表一天的报到，1表明已签，0表明未签。

#用户2月17号报到
SETBITu:sign:1000:201902161#偏移量是从0开端，所以要把17减1
#查看2月17号是否报到
GETBITu:sign:1000:20190216#偏移量是从0开端，所以要把17减1
#计算2月份的报到次数
BITCOUNTu:sign:1000:201902
#获取2月份前28天的报到数据
BITFIELDu:sign:1000:201902getu280
#获取2月份初次报到的日期
BITPOSu:sign:1000:2019021#回来的初次报到的偏移量，加上1即为当月的某一天

两者比照

  1. 运用 set 的方法所占用的内存只与数量相关，和存储哪些 ID 无关
  2. 运用 bitmap 的方法所占用的内存与数量没有肯定的联系，而是与最高位有关，比如假定 ID 为 500 W的用户报到了，那么从 1~4999999 用户不论是否报到，所占用的内存都是 500 w个bit，这边是最坏的情况
  3. 运用 bitmap 最大能够存储 2^32-1也就是 512M 数据
  4. 运用 bitmap 只适用存储只要两个状况的数据，比如用户报到，资源（视频、文章、产品）的已读或未读状况

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Redis中 ZSet 是选择运用 跳表 而不是红黑树

什么是跳表

  • 跳表是一个随机化的数据结构，实质上就是一种能够进行二分查找的有序链表。
  • 跳表在原有的有序链表上添加了多级索引，经过索引来完结快速查找
  • 跳表不仅能进步查找功用，一同也能够进步刺进和删去操作的功用

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总结：

  1. 跳表是能够完结二分查找的有序链表
  2. 每个元素刺进时随机生成它的 level
  3. 最底层包括一切的元素
  4. 假如一个元素出现在 level(x)，那么它肯定出现在 x 以下的 level 中
  5. 每个索引节点包括两个指针，一个向下，一个向右
  6. 跳表查询、刺进、删去的时刻杂乱度为 O(log n)，与平衡二叉树挨近

为什么不选择红黑树来完结

首先来分析下 Redis 的有序调集支撑的操作：

  1. 刺进元素
  2. 删去元素
  3. 查找元素
  4. 有序输出一切元素
  5. 查找区间内的一切元素

其间前 4 项红黑树都能够完结，且时刻杂乱度与跳表一致，可是最终一个红黑树的功率就没有跳表高了。在跳表中，要查找区间的元素，只要定位到两个区间端点在最低层级的方位，然后按顺序遍历元素就能够了，十分高效。

好了，以上就是本篇的一切内容，假如觉得对你有帮助的小伙伴无妨点个重视做个伴，就是对小菜最大的支撑。不要空谈，不要贪懒，和小菜一同做个吹着牛X做架构的程序猿吧~ 咱们下文再见！

今日的你多努力一点，明天的你就能少说一句求人的话！

我是小菜，一个和你一同变强的男人。

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