來(lái)自：掘金佩抹，作者：堅(jiān)持就是勝利
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“

今天，我不自量力的面試了某大廠的 Java 開(kāi)發(fā)崗位朋譬，迎面走來(lái)一位風(fēng)塵仆仆的中年男子，手里拿著屏幕還亮著的 Mac兴垦。

他沖著我禮貌的笑了笑徙赢，然后說(shuō)了句“不好意思，讓你久等了”探越，然后示意我坐下狡赐，說(shuō)：“我們開(kāi)始吧，看了你的簡(jiǎn)歷钦幔，覺(jué)得你對(duì) Redis 應(yīng)該掌握的不錯(cuò)枕屉，我們今天就來(lái)討論下 Redis……”。我想：“來(lái)就來(lái)鲤氢，兵來(lái)將擋水來(lái)土掩”搀擂。

Redis 是什么

面試官：你先來(lái)說(shuō)下 Redis 是什么吧！

我：（這不就是總結(jié)下 Redis 的定義和特點(diǎn)嘛）Redis 是 C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源的（遵從 BSD 協(xié)議）高性能鍵值對(duì)（key-value）的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)铜异，可以用作數(shù)據(jù)庫(kù)哥倔、緩存、消息中間件等揍庄。

它是一種 NoSQL（not-only sql，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）的數(shù)據(jù)庫(kù)东抹。

我頓了一下蚂子，接著說(shuō)，Redis 作為一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)：

• 性能優(yōu)秀缭黔，數(shù)據(jù)在內(nèi)存中食茎，讀寫速度非常快馏谨，支持并發(fā) 10W QPS别渔。

• 單進(jìn)程單線程，是線程安全的，采用 IO 多路復(fù)用機(jī)制哎媚。

• 豐富的數(shù)據(jù)類型喇伯，支持字符串（strings）、散列（hashes）拨与、列表（lists）稻据、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等买喧。

• 支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化捻悯。

  可以將內(nèi)存中數(shù)據(jù)保存在磁盤中，重啟時(shí)加載淤毛。

• 主從復(fù)制今缚，哨兵，高可用低淡。

• 可以用作分布式鎖姓言。

• 可以作為消息中間件使用，支持發(fā)布訂閱查牌。

五種數(shù)據(jù)類型

面試官：總結(jié)的不錯(cuò)事期，看來(lái)是早有準(zhǔn)備啊。剛來(lái)聽(tīng)你提到 Redis 支持五種數(shù)據(jù)類型纸颜，那你能簡(jiǎn)單說(shuō)下這五種數(shù)據(jù)類型嗎兽泣？我：當(dāng)然可以，但是在說(shuō)之前胁孙，我覺(jué)得有必要先來(lái)了解下 Redis 內(nèi)部?jī)?nèi)存管理是如何描述這 5 種數(shù)據(jù)類型的唠倦。

說(shuō)著，我拿著筆給面試官畫了一張圖：

image

我：首先 Redis 內(nèi)部使用一個(gè) redisObject 對(duì)象來(lái)表示所有的 key 和 value涮较。

redisObject 最主要的信息如上圖所示：type 表示一個(gè) value 對(duì)象具體是何種數(shù)據(jù)類型稠鼻，encoding 是不同數(shù)據(jù)類型在 Redis 內(nèi)部的存儲(chǔ)方式。

比如：type=string 表示 value 存儲(chǔ)的是一個(gè)普通字符串狂票，那么 encoding 可以是 raw 或者 int候齿。

我頓了一下，接著說(shuō)闺属，下面我簡(jiǎn)單說(shuō)下 5 種數(shù)據(jù)類型：

①String 是 Redis 最基本的類型慌盯，可以理解成與 Memcached一模一樣的類型，一個(gè) Key 對(duì)應(yīng)一個(gè) Value掂器。Value 不僅是 String亚皂，也可以是數(shù)字。

String 類型是二進(jìn)制安全的国瓮，意思是 Redis 的 String 類型可以包含任何數(shù)據(jù)灭必，比如 jpg 圖片或者序列化的對(duì)象狞谱。String 類型的值最大能存儲(chǔ) 512M。

②Hash是一個(gè)鍵值（key-value）的集合禁漓。Redis 的 Hash 是一個(gè) String 的 Key 和 Value 的映射表跟衅，Hash 特別適合存儲(chǔ)對(duì)象。常用命令：hget璃饱，hset与斤，hgetall 等。

③List 列表是簡(jiǎn)單的字符串列表荚恶，按照插入順序排序撩穿。可以添加一個(gè)元素到列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊） 常用命令：lpush谒撼、rpush食寡、lpop、rpop廓潜、lrange（獲取列表片段）等抵皱。

應(yīng)用場(chǎng)景：List 應(yīng)用場(chǎng)景非常多，也是 Redis 最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一辩蛋，比如 Twitter 的關(guān)注列表呻畸，粉絲列表都可以用 List 結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：List 就是鏈表悼院，可以用來(lái)當(dāng)消息隊(duì)列用伤为。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作，還提供了操作某一段的 API据途，可以直接查詢或者刪除某一段的元素绞愚。

實(shí)現(xiàn)方式：Redis List 的是實(shí)現(xiàn)是一個(gè)雙向鏈表，既可以支持反向查找和遍歷颖医，更方便操作位衩，不過(guò)帶來(lái)了額外的內(nèi)存開(kāi)銷。

④Set 是 String 類型的無(wú)序集合熔萧。集合是通過(guò) hashtable 實(shí)現(xiàn)的糖驴。Set 中的元素是沒(méi)有順序的，而且是沒(méi)有重復(fù)的佛致。常用命令：sdd遂赠、spop、smembers晌杰、sunion 等。

應(yīng)用場(chǎng)景：Redis Set 對(duì)外提供的功能和 List 一樣是一個(gè)列表筷弦，特殊之處在于 Set 是自動(dòng)去重的肋演，而且 Set 提供了判斷某個(gè)成員是否在一個(gè) Set 集合中抑诸。

⑤Zset 和 Set 一樣是 String 類型元素的集合，且不允許重復(fù)的元素爹殊。常用命令：zadd蜕乡、zrange、zrem梗夸、zcard 等层玲。

使用場(chǎng)景：Sorted Set 可以通過(guò)用戶額外提供一個(gè)優(yōu)先級(jí)（score）的參數(shù)來(lái)為成員排序，并且是插入有序的反症，即自動(dòng)排序辛块。

當(dāng)你需要一個(gè)有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇 Sorted Set 結(jié)構(gòu)铅碍。

和 Set 相比润绵，Sorted Set關(guān)聯(lián)了一個(gè) Double 類型權(quán)重的參數(shù) Score，使得集合中的元素能夠按照 Score 進(jìn)行有序排列胞谈，Redis 正是通過(guò)分?jǐn)?shù)來(lái)為集合中的成員進(jìn)行從小到大的排序尘盼。

實(shí)現(xiàn)方式：Redis Sorted Set 的內(nèi)部使用 HashMap 和跳躍表（skipList）來(lái)保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和有序，HashMap 里放的是成員到 Score 的映射烦绳。

而跳躍表里存放的是所有的成員卿捎，排序依據(jù)是 HashMap 里存的 Score，使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率径密，并且在實(shí)現(xiàn)上比較簡(jiǎn)單午阵。

數(shù)據(jù)類型應(yīng)用場(chǎng)景總結(jié)：

image

面試官：想不到你平時(shí)也下了不少工夫，那 Redis 緩存你一定用過(guò)的吧睹晒？
我：用過(guò)的趟庄。
面試官：那你跟我說(shuō)下你是怎么用的？
我是結(jié)合 Spring Boot 使用的伪很。一般有兩種方式戚啥，一種是直接通過(guò) RedisTemplate 來(lái)使用，另一種是使用 Spring Cache 集成 Redis（也就是注解的方式）锉试。

Redis 緩存

直接通過(guò) RedisTemplate 來(lái)使用猫十，使用 Spring Cache 集成 Redis pom.xml 中加入以下依賴：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

spring-boot-starter-data-redis：在 Spring Boot 2.x 以后底層不再使用 Jedis，而是換成了 Lettuce呆盖。
commons-pool2：用作 Redis 連接池拖云，如不引入啟動(dòng)會(huì)報(bào)錯(cuò)。
spring-session-data-redis：Spring Session 引入应又，用作共享 Session宙项。

配置文件 application.yml 的配置：

server:
  port: 8082
  servlet:
    session:
      timeout: 30ms
spring:
  cache:
    type: redis
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    # redis默認(rèn)情況下有16個(gè)分片，這里配置具體使用的分片株扛，默認(rèn)為0
    database: 0
    lettuce:
      pool:
        # 連接池最大連接數(shù)(使用負(fù)數(shù)表示沒(méi)有限制),默認(rèn)8
        max-active: 100

創(chuàng)建實(shí)體類 User.java：

public class User implements Serializable{

    private static final long serialVersionUID = 662692455422902539L;

    private Integer id;

    private String name;

    private Integer age;

    public User() {
    }

    public User(Integer id, String name, Integer age) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }
}

RedisTemplate 的使用方式

默認(rèn)情況下的模板只能支持 RedisTemplate<String, String>尤筐，也就是只能存入字符串汇荐，所以自定義模板很有必要。

添加配置類 RedisCacheConfig.java：

@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisCacheConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {

        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return template;
    }
}

測(cè)試類：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serializable> redisCacheTemplate;

    @RequestMapping("/test")
    public void test() {
        redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey", new User(1, "張三", 25));
        User user = (User) redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");
        logger.info("當(dāng)前獲取對(duì)象：{}", user.toString());
    }

然后在瀏覽器訪問(wèn)盆繁，觀察后臺(tái)日志 http://localhost:8082/user/test

image

使用 Spring Cache 集成 Redis

Spring Cache 具備很好的靈活性掀淘，不僅能夠使用 SPEL（spring expression language）來(lái)定義緩存的 Key 和各種 Condition，還提供了開(kāi)箱即用的緩存臨時(shí)存儲(chǔ)方案油昂，也支持和主流的專業(yè)緩存如 EhCache革娄、Redis、Guava 的集成冕碟。

定義接口 UserService.java：

public interface UserService {

    User save(User user);

    void delete(int id);

    User get(Integer id);
}

接口實(shí)現(xiàn)類 UserServiceImpl.java：

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService{

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserServiceImpl.class);

    private static Map<Integer, User> userMap = new HashMap<>();
    static {
        userMap.put(1, new User(1, "肖戰(zhàn)", 25));
        userMap.put(2, new User(2, "王一博", 26));
        userMap.put(3, new User(3, "楊紫", 24));
    }


    @CachePut(value ="user", key = "#user.id")
    @Override
    public User save(User user) {
        userMap.put(user.getId(), user);
        logger.info("進(jìn)入save方法拦惋，當(dāng)前存儲(chǔ)對(duì)象：{}", user.toString());
        return user;
    }

    @CacheEvict(value="user", key = "#id")
    @Override
    public void delete(int id) {
        userMap.remove(id);
        logger.info("進(jìn)入delete方法，刪除成功");
    }

    @Cacheable(value = "user", key = "#id")
    @Override
    public User get(Integer id) {
        logger.info("進(jìn)入get方法鸣哀，當(dāng)前獲取對(duì)象：{}", userMap.get(id)==null?null:userMap.get(id).toString());
        return userMap.get(id);
    }
}

為了方便演示數(shù)據(jù)庫(kù)的操作架忌，這里直接定義了一個(gè) Map<Integer,User> userMap。這里的核心是三個(gè)注解：

• @Cachable

• @CachePut

• @CacheEvict

測(cè)試類：UserController

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    public static Logger logger = LogManager.getLogger(UserController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serializable> redisCacheTemplate;

    @Autowired
    private UserService userService;

    @RequestMapping("/test")
    public void test() {
        redisCacheTemplate.opsForValue().set("userkey", new User(1, "張三", 25));
        User user = (User) redisCacheTemplate.opsForValue().get("userkey");
        logger.info("當(dāng)前獲取對(duì)象：{}", user.toString());
    }


    @RequestMapping("/add")
    public void add() {
        User user = userService.save(new User(4, "李現(xiàn)", 30));
        logger.info("添加的用戶信息：{}",user.toString());
    }

    @RequestMapping("/delete")
    public void delete() {
        userService.delete(4);
    }

    @RequestMapping("/get/{id}")
    public void get(@PathVariable("id") String idStr) throws Exception{
        if (StringUtils.isBlank(idStr)) {
            throw new Exception("id為空");
        }
        Integer id = Integer.parseInt(idStr);
        User user = userService.get(id);
        logger.info("獲取的用戶信息：{}",user.toString());
    }
}

用緩存要注意我衬，啟動(dòng)類要加上一個(gè)注解開(kāi)啟緩存：

@SpringBootApplication(exclude=DataSourceAutoConfiguration.class)
@EnableCaching
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

}

①先調(diào)用添加接口：http://localhost:8082/user/add

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②再調(diào)用查詢接口叹放，查詢 id=4 的用戶信息：

image

可以看出，這里已經(jīng)從緩存中獲取數(shù)據(jù)了挠羔，因?yàn)樯弦徊?add 方法已經(jīng)把 id=4 的用戶數(shù)據(jù)放入了 Redis 緩存 3井仰、調(diào)用刪除方法，刪除 id=4 的用戶信息破加，同時(shí)清除緩存：

image

④再次調(diào)用查詢接口俱恶，查詢 id=4 的用戶信息：

image

沒(méi)有了緩存，所以進(jìn)入了 get 方法范舀，從 userMap 中獲取合是。

緩存注解

①@Cacheable

根據(jù)方法的請(qǐng)求參數(shù)對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存：

• Key：緩存的 Key，可以為空锭环，如果指定要按照 SPEL 表達(dá)式編寫聪全，如果不指定，則按照方法的所有參數(shù)進(jìn)行組合辅辩。

• Value：緩存的名稱难礼，必須指定至少一個(gè)（如 @Cacheable (value='user')或者 @Cacheable(value={'user1','user2'})）

• Condition：緩存的條件，可以為空玫锋，使用 SPEL 編寫蛾茉，返回 true 或者 false，只有為 true 才進(jìn)行緩存撩鹿。

②@CachePut

根據(jù)方法的請(qǐng)求參數(shù)對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存谦炬，和 @Cacheable 不同的是，它每次都會(huì)觸發(fā)真實(shí)方法的調(diào)用节沦。參數(shù)描述見(jiàn)上吧寺。

③@CacheEvict

根據(jù)條件對(duì)緩存進(jìn)行清空：

• Key：同上窜管。

• Value：同上。

• Condition：同上稚机。

• allEntries：是否清空所有緩存內(nèi)容，缺省為 false获搏，如果指定為 true赖条，則方法調(diào)用后將立即清空所有緩存。

• beforeInvocation：是否在方法執(zhí)行前就清空常熙，缺省為 false纬乍，如果指定為 true，則在方法還沒(méi)有執(zhí)行的時(shí)候就清空緩存裸卫。缺省情況下仿贬，如果方法執(zhí)行拋出異常，則不會(huì)清空緩存墓贿。

緩存問(wèn)題

面試官：看了一下你的 Demo茧泪，簡(jiǎn)單易懂。那你在實(shí)際項(xiàng)目中使用緩存有遇到什么問(wèn)題或者會(huì)遇到什么問(wèn)題你知道嗎聋袋？

我：緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題：分布式環(huán)境下非常容易出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)間數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題队伟，針對(duì)這一點(diǎn)，如果項(xiàng)目對(duì)緩存的要求是強(qiáng)一致性的幽勒，那么就不要使用緩存嗜侮。

我們只能采取合適的策略來(lái)降低緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)間數(shù)據(jù)不一致的概率，而無(wú)法保證兩者間的強(qiáng)一致性啥容。

合適的策略包括合適的緩存更新策略锈颗，更新數(shù)據(jù)庫(kù)后及時(shí)更新緩存、緩存失敗時(shí)增加重試機(jī)制咪惠。

面試官：Redis 雪崩了解嗎击吱？

我：我了解的，目前電商首頁(yè)以及熱點(diǎn)數(shù)據(jù)都會(huì)去做緩存硝逢，一般緩存都是定時(shí)任務(wù)去刷新姨拥，或者查不到之后去更新緩存的，定時(shí)任務(wù)刷新就有一個(gè)問(wèn)題渠鸽。

舉個(gè)栗子：如果首頁(yè)所有 Key 的失效時(shí)間都是 12 小時(shí)叫乌，中午 12 點(diǎn)刷新的，我零點(diǎn)有個(gè)大促活動(dòng)大量用戶涌入徽缚，假設(shè)每秒 6000 個(gè)請(qǐng)求憨奸，本來(lái)緩存可以抗住每秒 5000 個(gè)請(qǐng)求，但是緩存中所有 Key 都失效了凿试。

此時(shí) 6000 個(gè)/秒的請(qǐng)求全部落在了數(shù)據(jù)庫(kù)上排宰，數(shù)據(jù)庫(kù)必然扛不住似芝，真實(shí)情況可能 DBA 都沒(méi)反應(yīng)過(guò)來(lái)直接掛了。

此時(shí)板甘，如果沒(méi)什么特別的方案來(lái)處理党瓮，DBA 很著急，重啟數(shù)據(jù)庫(kù)盐类，但是數(shù)據(jù)庫(kù)立馬又被新流量給打死了寞奸。這就是我理解的緩存雪崩。

我心想：同一時(shí)間大面積失效在跳，瞬間 Redis 跟沒(méi)有一樣枪萄，那這個(gè)數(shù)量級(jí)別的請(qǐng)求直接打到數(shù)據(jù)庫(kù)幾乎是災(zāi)難性的。

你想想如果掛的是一個(gè)用戶服務(wù)的庫(kù)猫妙，那其他依賴他的庫(kù)所有接口幾乎都會(huì)報(bào)錯(cuò)瓷翻。

如果沒(méi)做熔斷等策略基本上就是瞬間掛一片的節(jié)奏，你怎么重啟用戶都會(huì)把你打掛割坠，等你重啟好的時(shí)候齐帚，用戶早睡覺(jué)去了，臨睡之前韭脊，罵罵咧咧“什么垃圾產(chǎn)品”童谒。

面試官摸摸了自己的頭發(fā)：嗯，還不錯(cuò)沪羔，那這種情況你都是怎么應(yīng)對(duì)的饥伊？

我：處理緩存雪崩簡(jiǎn)單，在批量往 Redis 存數(shù)據(jù)的時(shí)候蔫饰，把每個(gè) Key 的失效時(shí)間都加個(gè)隨機(jī)值就好了琅豆，這樣可以保證數(shù)據(jù)不會(huì)再同一時(shí)間大面積失效。

setRedis（key, value, time+Math.random()*10000）;

如果 Redis 是集群部署篓吁，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)均勻分布在不同的 Redis 庫(kù)中也能避免全部失效茫因。

或者設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期，有更新操作就更新緩存就好了（比如運(yùn)維更新了首頁(yè)商品杖剪，那你刷下緩存就好了冻押，不要設(shè)置過(guò)期時(shí)間），電商首頁(yè)的數(shù)據(jù)也可以用這個(gè)操作盛嘿，保險(xiǎn)洛巢。

面試官：那你了解緩存穿透和擊穿么，可以說(shuō)說(shuō)他們跟雪崩的區(qū)別嗎次兆？

我：嗯稿茉，了解，先說(shuō)下緩存穿透吧，緩存穿透是指緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)中都沒(méi)有的數(shù)據(jù)漓库，而用戶（黑客）不斷發(fā)起請(qǐng)求恃慧。

舉個(gè)栗子：我們數(shù)據(jù)庫(kù)的 id 都是從 1 自增的，如果發(fā)起 id=-1 的數(shù)據(jù)或者 id 特別大不存在的數(shù)據(jù)渺蒿，這樣的不斷攻擊導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力很大痢士，嚴(yán)重會(huì)擊垮數(shù)據(jù)庫(kù)。

我又接著說(shuō)：至于緩存擊穿嘛蘸嘶，這個(gè)跟緩存雪崩有點(diǎn)像良瞧，但是又有一點(diǎn)不一樣，緩存雪崩是因?yàn)榇竺娣e的緩存失效训唱，打崩了 DB。

而緩存擊穿不同的是緩存擊穿是指一個(gè) Key 非常熱點(diǎn)挚冤，在不停地扛著大量的請(qǐng)求况增，大并發(fā)集中對(duì)這一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行訪問(wèn)，當(dāng)這個(gè) Key 在失效的瞬間训挡，持續(xù)的大并發(fā)直接落到了數(shù)據(jù)庫(kù)上澳骤，就在這個(gè) Key 的點(diǎn)上擊穿了緩存。

面試官露出欣慰的眼光：那他們分別怎么解決澜薄？

我：緩存穿透我會(huì)在接口層增加校驗(yàn)为肮，比如用戶鑒權(quán)，參數(shù)做校驗(yàn)肤京，不合法的校驗(yàn)直接 return颊艳，比如 id 做基礎(chǔ)校驗(yàn)，id<=0 直接攔截忘分。

面試官：那你還有別的方法嗎棋枕？

我：我記得 Redis 里還有一個(gè)高級(jí)用法布隆過(guò)濾器（Bloom Filter）這個(gè)也能很好的預(yù)防緩存穿透的發(fā)生。

它的原理也很簡(jiǎn)單妒峦，就是利用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法快速判斷出你這個(gè) Key 是否在數(shù)據(jù)庫(kù)中存在重斑，不存在你 return 就好了，存在你就去查 DB 刷新 KV 再 return肯骇。

緩存擊穿的話窥浪，設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期，或者加上互斥鎖就搞定了笛丙。作為暖男漾脂，代碼給你準(zhǔn)備好了，拿走不謝若债。

public static String getData(String key) throws InterruptedException {
        //從Redis查詢數(shù)據(jù)
        String result = getDataByKV(key);
        //參數(shù)校驗(yàn)
        if (StringUtils.isBlank(result)) {
            try {
                //獲得鎖
                if (reenLock.tryLock()) {
                    //去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢
                    result = getDataByDB(key);
                    //校驗(yàn)
                    if (StringUtils.isNotBlank(result)) {
                        //插進(jìn)緩存
                        setDataToKV(key, result);
                    }
                } else {
                    //睡一會(huì)再拿
                    Thread.sleep(100L);
                    result = getData(key);
                }
            } finally {
                //釋放鎖
                reenLock.unlock();
            }
        }
        r

面試官：嗯嗯符相，還不錯(cuò)。

Redis 為何這么快

面試官：Redis 作為緩存大家都在用，那 Redis 一定很快咯啊终？

我：當(dāng)然了镜豹，官方提供的數(shù)據(jù)可以達(dá)到 100000+ 的 QPS（每秒內(nèi)的查詢次數(shù)），這個(gè)數(shù)據(jù)不比 Memcached 差蓝牲！

面試官：Redis 這么快趟脂，它的“多線程模型”你了解嗎？（露出邪魅一笑）

我：您是想問(wèn) Redis 這么快例衍，為什么還是單線程的吧昔期。Redis 確實(shí)是單進(jìn)程單線程的模型，因?yàn)?Redis 完全是基于內(nèi)存的操作佛玄，CPU 不是 Redis 的瓶頸硼一，Redis 的瓶頸最有可能是機(jī)器內(nèi)存的大小或者網(wǎng)絡(luò)帶寬。

既然單線程容易實(shí)現(xiàn)梦抢，而且 CPU 不會(huì)成為瓶頸般贼，那就順理成章的采用單線程的方案了（畢竟采用多線程會(huì)有很多麻煩）。

面試官：嗯奥吩，是的哼蛆。那你能說(shuō)說(shuō) Redis 是單線程的，為什么還能這么快嗎？

我：可以這么說(shuō)吧，總結(jié)一下有如下四點(diǎn)：

• Redis 完全基于內(nèi)存续搀，絕大部分請(qǐng)求是純粹的內(nèi)存操作，非常迅速叠洗，數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，類似于 HashMap靴迫，HashMap 的優(yōu)勢(shì)就是查找和操作的時(shí)間復(fù)雜度是 O(1)惕味。

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，對(duì)數(shù)據(jù)操作也簡(jiǎn)單玉锌。

• 采用單線程名挥，避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件，不存在多線程導(dǎo)致的 CPU 切換主守，不用去考慮各種鎖的問(wèn)題禀倔，不存在加鎖釋放鎖操作，沒(méi)有死鎖問(wèn)題導(dǎo)致的性能消耗参淫。

• 使用多路復(fù)用 IO 模型救湖，非阻塞 IO。

Redis 和 Memcached 的區(qū)別

面試官：嗯嗯涎才，說(shuō)的很詳細(xì)鞋既。那你為什么選擇 Redis 的緩存方案而不用 Memcached 呢力九？

我：原因有如下四點(diǎn)：

• 存儲(chǔ)方式上：Memcache 會(huì)把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中，斷電后會(huì)掛掉邑闺，數(shù)據(jù)不能超過(guò)內(nèi)存大小跌前。Redis 有部分?jǐn)?shù)據(jù)存在硬盤上，這樣能保證數(shù)據(jù)的持久性陡舅。

• 數(shù)據(jù)支持類型上：Memcache 對(duì)數(shù)據(jù)類型的支持簡(jiǎn)單抵乓，只支持簡(jiǎn)單的 key-value，靶衍，而 Redis 支持五種數(shù)據(jù)類型灾炭。

• 使用底層模型不同：它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。Redis 直接自己構(gòu)建了 VM 機(jī)制颅眶，因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話蜈出，會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求。

• Value 的大刑涡铩：Redis 可以達(dá)到 1GB掏缎，而 Memcache 只有 1MB。

淘汰策略

面試官：那你說(shuō)說(shuō)你知道的 Redis 的淘汰策略有哪些煤杀？

我：Redis 有六種淘汰策略，如下圖：

image

補(bǔ)充一下：Redis 4.0 加入了 LFU（least frequency use）淘汰策略沪哺，包括 volatile-lfu 和 allkeys-lfu沈自，通過(guò)統(tǒng)計(jì)訪問(wèn)頻率，將訪問(wèn)頻率最少辜妓，即最不經(jīng)常使用的 KV 淘汰枯途。

持久化

面試官：你對(duì) Redis 的持久化機(jī)制了解嗎？能講一下嗎籍滴？我：Redis 為了保證效率酪夷，數(shù)據(jù)緩存在了內(nèi)存中，但是會(huì)周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件中孽惰，以保證數(shù)據(jù)的持久化晚岭。

Redis 的持久化策略有兩種：

• RDB：快照形式是直接把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存到一個(gè) dump 的文件中，定時(shí)保存勋功，保存策略坦报。

• AOF：把所有的對(duì) Redis 的服務(wù)器進(jìn)行修改的命令都存到一個(gè)文件里，命令的集合狂鞋。Redis 默認(rèn)是快照 RDB 的持久化方式片择。

當(dāng) Redis 重啟的時(shí)候，它會(huì)優(yōu)先使用 AOF 文件來(lái)還原數(shù)據(jù)集骚揍，因?yàn)?AOF 文件保存的數(shù)據(jù)集通常比 RDB 文件所保存的數(shù)據(jù)集更完整字管。你甚至可以關(guān)閉持久化功能，讓數(shù)據(jù)只在服務(wù)器運(yùn)行時(shí)存。

面試官：那你再說(shuō)下 RDB 是怎么工作的嘲叔？

我：默認(rèn) Redis 是會(huì)以快照"RDB"的形式將數(shù)據(jù)持久化到磁盤的一個(gè)二進(jìn)制文件 dump.rdb亡呵。

工作原理簡(jiǎn)單說(shuō)一下：當(dāng) Redis 需要做持久化時(shí)，Redis 會(huì) fork 一個(gè)子進(jìn)程借跪，子進(jìn)程將數(shù)據(jù)寫到磁盤上一個(gè)臨時(shí) RDB 文件中政己。

當(dāng)子進(jìn)程完成寫臨時(shí)文件后，將原來(lái)的 RDB 替換掉掏愁，這樣的好處是可以 copy-on-write歇由。

我：RDB 的優(yōu)點(diǎn)是：這種文件非常適合用于備份：比如，你可以在最近的 24 小時(shí)內(nèi)果港，每小時(shí)備份一次沦泌，并且在每個(gè)月的每一天也備份一個(gè) RDB 文件。

這樣的話辛掠，即使遇上問(wèn)題谢谦，也可以隨時(shí)將數(shù)據(jù)集還原到不同的版本。RDB 非常適合災(zāi)難恢復(fù)萝衩。

RDB 的缺點(diǎn)是：如果你需要盡量避免在服務(wù)器故障時(shí)丟失數(shù)據(jù)回挽，那么RDB不合適你。

面試官：那你要不再說(shuō)下 AOF猩谊？

我：（說(shuō)就一起說(shuō)下吧）使用 AOF 做持久化千劈，每一個(gè)寫命令都通過(guò) write 函數(shù)追加到 appendonly.aof 中，配置方式如下：

appendfsync yes   
appendfsync always     #每次有數(shù)據(jù)修改發(fā)生時(shí)都會(huì)寫入AOF文件牌捷。
appendfsync everysec   #每秒鐘同步一次墙牌，該策略為AOF的缺省策略。

AOF 可以做到全程持久化暗甥，只需要在配置中開(kāi)啟 appendonly yes喜滨。這樣 Redis 每執(zhí)行一個(gè)修改數(shù)據(jù)的命令，都會(huì)把它添加到 AOF 文件中撤防，當(dāng) Redis 重啟時(shí)虽风，將會(huì)讀取 AOF 文件進(jìn)行重放，恢復(fù)到 Redis 關(guān)閉前的最后時(shí)刻即碗。

我頓了一下焰情，繼續(xù)說(shuō)：使用 AOF 的優(yōu)點(diǎn)是會(huì)讓 Redis 變得非常耐久“粒可以設(shè)置不同的 Fsync 策略内舟，AOF的默認(rèn)策略是每秒鐘 Fsync 一次，在這種配置下初橘，就算發(fā)生故障停機(jī)验游，也最多丟失一秒鐘的數(shù)據(jù)充岛。

缺點(diǎn)是對(duì)于相同的數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，AOF 的文件體積通常要大于 RDB 文件的體積耕蝉。根據(jù)所使用的 Fsync 策略崔梗，AOF 的速度可能會(huì)慢于 RDB。

面試官又問(wèn)：你說(shuō)了這么多垒在，那我該用哪一個(gè)呢蒜魄？

我：如果你非常關(guān)心你的數(shù)據(jù)，但仍然可以承受數(shù)分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失场躯，那么可以額只使用 RDB 持久谈为。

AOF 將 Redis 執(zhí)行的每一條命令追加到磁盤中，處理巨大的寫入會(huì)降低Redis的性能踢关，不知道你是否可以接受伞鲫。

數(shù)據(jù)庫(kù)備份和災(zāi)難恢復(fù)：定時(shí)生成 RDB 快照非常便于進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)備份，并且 RDB 恢復(fù)數(shù)據(jù)集的速度也要比 AOF 恢復(fù)的速度快签舞。

當(dāng)然了秕脓，Redis 支持同時(shí)開(kāi)啟 RDB 和 AOF，系統(tǒng)重啟后儒搭，Redis 會(huì)優(yōu)先使用 AOF 來(lái)恢復(fù)數(shù)據(jù)吠架，這樣丟失的數(shù)據(jù)會(huì)最少。

主從復(fù)制

面試官：Redis 單節(jié)點(diǎn)存在單點(diǎn)故障問(wèn)題搂鲫，為了解決單點(diǎn)問(wèn)題诵肛，一般都需要對(duì) Redis 配置從節(jié)點(diǎn)，然后使用哨兵來(lái)監(jiān)聽(tīng)主節(jié)點(diǎn)的存活狀態(tài)默穴，如果主節(jié)點(diǎn)掛掉，從節(jié)點(diǎn)能繼續(xù)提供緩存功能褪秀，你能說(shuō)說(shuō) Redis 主從復(fù)制的過(guò)程和原理嗎蓄诽？

我有點(diǎn)懵，這個(gè)說(shuō)來(lái)就話長(zhǎng)了媒吗。但幸好提前準(zhǔn)備了：主從配置結(jié)合哨兵模式能解決單點(diǎn)故障問(wèn)題仑氛，提高 Redis 可用性。

從節(jié)點(diǎn)僅提供讀操作闸英，主節(jié)點(diǎn)提供寫操作锯岖。對(duì)于讀多寫少的狀況，可給主節(jié)點(diǎn)配置多個(gè)從節(jié)點(diǎn)甫何，從而提高響應(yīng)效率出吹。

我頓了一下，接著說(shuō)：關(guān)于復(fù)制過(guò)程辙喂，是這樣的：

• 從節(jié)點(diǎn)執(zhí)行 slaveof[masterIP][masterPort]捶牢，保存主節(jié)點(diǎn)信息鸠珠。

• 從節(jié)點(diǎn)中的定時(shí)任務(wù)發(fā)現(xiàn)主節(jié)點(diǎn)信息，建立和主節(jié)點(diǎn)的 Socket 連接秋麸。

• 從節(jié)點(diǎn)發(fā)送 Ping 信號(hào)渐排，主節(jié)點(diǎn)返回 Pong，兩邊能互相通信灸蟆。

• 連接建立后驯耻，主節(jié)點(diǎn)將所有數(shù)據(jù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)（數(shù)據(jù)同步）。

• 主節(jié)點(diǎn)把當(dāng)前的數(shù)據(jù)同步給從節(jié)點(diǎn)后炒考，便完成了復(fù)制的建立過(guò)程可缚。接下來(lái)，主節(jié)點(diǎn)就會(huì)持續(xù)的把寫命令發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)票腰，保證主從數(shù)據(jù)一致性城看。

面試官：那你能詳細(xì)說(shuō)下數(shù)據(jù)同步的過(guò)程嗎？

（我心想：這也問(wèn)的太細(xì)了吧）我：可以杏慰。Redis 2.8 之前使用 sync[runId][offset] 同步命令测柠，Redis 2.8 之后使用 psync[runId][offset] 命令。

兩者不同在于缘滥，Sync 命令僅支持全量復(fù)制過(guò)程轰胁，Psync 支持全量和部分復(fù)制。

介紹同步之前朝扼，先介紹幾個(gè)概念：

• runId：每個(gè) Redis 節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)都會(huì)生成唯一的 uuid赃阀，每次 Redis 重啟后，runId 都會(huì)發(fā)生變化擎颖。

• offset：主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)都各自維護(hù)自己的主從復(fù)制偏移量 offset榛斯，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)有寫入命令時(shí)，offset=offset+命令的字節(jié)長(zhǎng)度搂捧。

  從節(jié)點(diǎn)在收到主節(jié)點(diǎn)發(fā)送的命令后驮俗，也會(huì)增加自己的 offset，并把自己的 offset 發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)允跑。

  這樣王凑，主節(jié)點(diǎn)同時(shí)保存自己的 offset 和從節(jié)點(diǎn)的 offset，通過(guò)對(duì)比 offset 來(lái)判斷主從節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)是否一致聋丝。

• repl_backlog_size：保存在主節(jié)點(diǎn)上的一個(gè)固定長(zhǎng)度的先進(jìn)先出隊(duì)列索烹，默認(rèn)大小是 1MB。

主節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)給從節(jié)點(diǎn)過(guò)程中弱睦，主節(jié)點(diǎn)還會(huì)進(jìn)行一些寫操作百姓，這時(shí)候的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在復(fù)制緩沖區(qū)中。

從節(jié)點(diǎn)同步主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)完成后况木，主節(jié)點(diǎn)將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)繼續(xù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)瓣戚，用于部分復(fù)制端圈。

主節(jié)點(diǎn)響應(yīng)寫命令時(shí)，不但會(huì)把命名發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)子库，還會(huì)寫入復(fù)制積壓緩沖區(qū)舱权，用于復(fù)制命令丟失的數(shù)據(jù)補(bǔ)救。

image

上面是 Psync 的執(zhí)行流程仑嗅，從節(jié)點(diǎn)發(fā)送 psync[runId][offset] 命令宴倍，主節(jié)點(diǎn)有三種響應(yīng)：

• FULLRESYNC：第一次連接，進(jìn)行全量復(fù)制

• CONTINUE：進(jìn)行部分復(fù)制

• ERR：不支持 psync 命令仓技，進(jìn)行全量復(fù)制

面試官：很好鸵贬，那你能具體說(shuō)下全量復(fù)制和部分復(fù)制的過(guò)程嗎？

我：可以脖捻！

image

上面是全量復(fù)制的流程阔逼。主要有以下幾步：

• 從節(jié)點(diǎn)發(fā)送 psync ? -1 命令（因?yàn)榈谝淮伟l(fā)送，不知道主節(jié)點(diǎn)的 runId地沮，所以為?嗜浮，因?yàn)槭堑谝淮螐?fù)制，所以 offset=-1）摩疑。

• 主節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)從節(jié)點(diǎn)是第一次復(fù)制危融，返回 FULLRESYNC {runId} {offset}，runId 是主節(jié)點(diǎn)的 runId雷袋，offset 是主節(jié)點(diǎn)目前的 offset吉殃。

• 從節(jié)點(diǎn)接收主節(jié)點(diǎn)信息后，保存到 info 中楷怒。

• 主節(jié)點(diǎn)在發(fā)送 FULLRESYNC 后蛋勺，啟動(dòng) bgsave 命令，生成 RDB 文件（數(shù)據(jù)持久化）鸠删。

• 主節(jié)點(diǎn)發(fā)送 RDB 文件給從節(jié)點(diǎn)迫卢。到從節(jié)點(diǎn)加載數(shù)據(jù)完成這段期間主節(jié)點(diǎn)的寫命令放入緩沖區(qū)。

• 從節(jié)點(diǎn)清理自己的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)冶共。

• 從節(jié)點(diǎn)加載 RDB 文件，將數(shù)據(jù)保存到自己的數(shù)據(jù)庫(kù)中每界。如果從節(jié)點(diǎn)開(kāi)啟了 AOF捅僵，從節(jié)點(diǎn)會(huì)異步重寫 AOF 文件。

關(guān)于部分復(fù)制有以下幾點(diǎn)說(shuō)明：

①部分復(fù)制主要是 Redis 針對(duì)全量復(fù)制的過(guò)高開(kāi)銷做出的一種優(yōu)化措施眨层，使用 psync[runId][offset] 命令實(shí)現(xiàn)庙楚。

當(dāng)從節(jié)點(diǎn)正在復(fù)制主節(jié)點(diǎn)時(shí)，如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)閃斷或者命令丟失等異常情況時(shí)趴樱，從節(jié)點(diǎn)會(huì)向主節(jié)點(diǎn)要求補(bǔ)發(fā)丟失的命令數(shù)據(jù)馒闷，主節(jié)點(diǎn)的復(fù)制積壓緩沖區(qū)將這部分?jǐn)?shù)據(jù)直接發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)酪捡。

這樣就可以保持主從節(jié)點(diǎn)復(fù)制的一致性。補(bǔ)發(fā)的這部分?jǐn)?shù)據(jù)一般遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于全量數(shù)據(jù)纳账。

②主從連接中斷期間主節(jié)點(diǎn)依然響應(yīng)命令逛薇，但因復(fù)制連接中斷命令無(wú)法發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)，不過(guò)主節(jié)點(diǎn)內(nèi)的復(fù)制積壓緩沖區(qū)依然可以保存最近一段時(shí)間的寫命令數(shù)據(jù)疏虫。

③當(dāng)主從連接恢復(fù)后永罚，由于從節(jié)點(diǎn)之前保存了自身已復(fù)制的偏移量和主節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行 ID。因此會(huì)把它們當(dāng)做 psync 參數(shù)發(fā)送給主節(jié)點(diǎn)卧秘，要求進(jìn)行部分復(fù)制呢袱。

④主節(jié)點(diǎn)接收到 psync 命令后首先核對(duì)參數(shù) runId 是否與自身一致，如果一致翅敌，說(shuō)明之前復(fù)制的是當(dāng)前主節(jié)點(diǎn)羞福。

之后根據(jù)參數(shù) offset 在復(fù)制積壓緩沖區(qū)中查找，如果 offset 之后的數(shù)據(jù)存在蚯涮，則對(duì)從節(jié)點(diǎn)發(fā)送+COUTINUE 命令治专，表示可以進(jìn)行部分復(fù)制。因?yàn)榫彌_區(qū)大小固定恋昼，若發(fā)生緩沖溢出看靠，則進(jìn)行全量復(fù)制。

⑤主節(jié)點(diǎn)根據(jù)偏移量把復(fù)制積壓緩沖區(qū)里的數(shù)據(jù)發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)液肌，保證主從復(fù)制進(jìn)入正常狀態(tài)挟炬。

哨兵

面試官：那主從復(fù)制會(huì)存在哪些問(wèn)題呢？

我：主從復(fù)制會(huì)存在以下問(wèn)題：

• 一旦主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)嗦哆，從節(jié)點(diǎn)晉升為主節(jié)點(diǎn)谤祖，同時(shí)需要修改應(yīng)用方的主節(jié)點(diǎn)地址，還需要命令所有從節(jié)點(diǎn)去復(fù)制新的主節(jié)點(diǎn)老速，整個(gè)過(guò)程需要人工干預(yù)粥喜。

• 主節(jié)點(diǎn)的寫能力受到單機(jī)的限制。

• 主節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)能力受到單機(jī)的限制橘券。

• 原生復(fù)制的弊端在早期的版本中也會(huì)比較突出额湘，比如：Redis 復(fù)制中斷后，從節(jié)點(diǎn)會(huì)發(fā)起 psync旁舰。

  此時(shí)如果同步不成功锋华，則會(huì)進(jìn)行全量同步，主庫(kù)執(zhí)行全量備份的同時(shí)箭窜，可能會(huì)造成毫秒或秒級(jí)的卡頓毯焕。

面試官：那比較主流的解決方案是什么呢？

我：當(dāng)然是哨兵啊磺樱。

面試官：那么問(wèn)題又來(lái)了纳猫。那你說(shuō)下哨兵有哪些功能婆咸？

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我：如圖，是 Redis Sentinel（哨兵）的架構(gòu)圖芜辕。Redis Sentinel（哨兵）主要功能包括主節(jié)點(diǎn)存活檢測(cè)尚骄、主從運(yùn)行情況檢測(cè)、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移物遇、主從切換乖仇。

Redis Sentinel 最小配置是一主一從。Redis 的 Sentinel 系統(tǒng)可以用來(lái)管理多個(gè) Redis 服務(wù)器询兴。

該系統(tǒng)可以執(zhí)行以下四個(gè)任務(wù)：

• 監(jiān)控：不斷檢查主服務(wù)器和從服務(wù)器是否正常運(yùn)行乃沙。

• 通知：當(dāng)被監(jiān)控的某個(gè) Redis 服務(wù)器出現(xiàn)問(wèn)題，Sentinel 通過(guò) API 腳本向管理員或者其他應(yīng)用程序發(fā)出通知诗舰。

• 自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移：當(dāng)主節(jié)點(diǎn)不能正常工作時(shí)警儒，Sentinel 會(huì)開(kāi)始一次自動(dòng)的故障轉(zhuǎn)移操作，它會(huì)將與失效主節(jié)點(diǎn)是主從關(guān)系的其中一個(gè)從節(jié)點(diǎn)升級(jí)為新的主節(jié)點(diǎn)眶根，并且將其他的從節(jié)點(diǎn)指向新的主節(jié)點(diǎn)蜀铲，這樣人工干預(yù)就可以免了。

• 配置提供者：在 Redis Sentinel 模式下属百，客戶端應(yīng)用在初始化時(shí)連接的是 Sentinel 節(jié)點(diǎn)集合记劝，從中獲取主節(jié)點(diǎn)的信息。

面試官：那你能說(shuō)下哨兵的工作原理嗎族扰？

我：話不多說(shuō)厌丑，直接上圖：

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①每個(gè) Sentinel 節(jié)點(diǎn)都需要定期執(zhí)行以下任務(wù)：每個(gè) Sentinel 以每秒一次的頻率，向它所知的主服務(wù)器渔呵、從服務(wù)器以及其他的 Sentinel 實(shí)例發(fā)送一個(gè) PING 命令怒竿。（如上圖）

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②如果一個(gè)實(shí)例距離最后一次有效回復(fù) PING 命令的時(shí)間超過(guò) down-after-milliseconds 所指定的值，那么這個(gè)實(shí)例會(huì)被 Sentinel 標(biāo)記為主觀下線扩氢。（如上圖）

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③如果一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為主觀下線耕驰，那么正在監(jiān)視這個(gè)服務(wù)器的所有 Sentinel 節(jié)點(diǎn)，要以每秒一次的頻率確認(rèn)主服務(wù)器的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)录豺。

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④如果一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為主觀下線朦肘，并且有足夠數(shù)量的 Sentinel（至少要達(dá)到配置文件指定的數(shù)量）在指定的時(shí)間范圍內(nèi)同意這一判斷，那么這個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為客觀下線双饥。

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⑤一般情況下媒抠，每個(gè) Sentinel 會(huì)以每 10 秒一次的頻率向它已知的所有主服務(wù)器和從服務(wù)器發(fā)送 INFO 命令。

當(dāng)一個(gè)主服務(wù)器被標(biāo)記為客觀下線時(shí)兢哭，Sentinel 向下線主服務(wù)器的所有從服務(wù)器發(fā)送 INFO 命令的頻率，會(huì)從 10 秒一次改為每秒一次夫嗓。

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⑥Sentinel 和其他 Sentinel 協(xié)商客觀下線的主節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)迟螺，如果處于 SDOWN 狀態(tài)冲秽，則投票自動(dòng)選出新的主節(jié)點(diǎn)，將剩余從節(jié)點(diǎn)指向新的主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制矩父。

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⑦當(dāng)沒(méi)有足夠數(shù)量的 Sentinel 同意主服務(wù)器下線時(shí)锉桑，主服務(wù)器的客觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除。

當(dāng)主服務(wù)器重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回復(fù)時(shí)窍株，主服務(wù)器的主觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除民轴。

面試官：不錯(cuò)，面試前沒(méi)少下工夫啊球订，今天 Redis 這關(guān)你過(guò)了后裸，明天找個(gè)時(shí)間我們?cè)倭牧钠渌摹＃冻鲂牢康奈⑿Γ?/p>

我：沒(méi)問(wèn)題冒滩。

總結(jié)

本文在一次面試的過(guò)程中講述了 Redis 是什么微驶，Redis 的特點(diǎn)和功能，Redis 緩存的使用开睡，Redis 為什么能這么快因苹，Redis 緩存的淘汰策略，持久化的兩種方式篇恒，Redis 高可用部分的主從復(fù)制和哨兵的基本原理扶檐。

只要功夫深，鐵杵磨成針胁艰，平時(shí)準(zhǔn)備好款筑，面試不用慌。雖然面試不一定是這樣問(wèn)的蝗茁，但萬(wàn)變不離其“宗”醋虏。