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redis集群方案

在Redis中提供的集群方案总共有三种（一般一个redis节点不超过10G内存）

• 主从复制
• 哨兵模式
• 分片集群

主从复制（主从数据同步）

replid和offset

• 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。

全量同步和增量同步具体过程

优缺点

优点：解决了系统的高并发读的问题。
缺点：无法保证系统的高可用，所以哨兵模式出现了。

哨兵模式

哨兵的作用

哨兵（Sentinel）实际上也是redis节点，它的具体功能如下：

• 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。
  

哨兵的监控（心跳机制、选主规则）

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。

一旦发现主节点客观下线了。哨兵会推举新的主节点，选主规则如下：

1. 判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排除该从节点
2. 然后判断从节点的slave-priority值，越小优先级越高
3. 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大优先级越高
4. 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

集群脑裂

如果此时原本的主节点（暂时称为A）因为网络问题，没有回应心跳，那么哨兵便会进行选举出一个新的主节点（暂时称为B），这样就存在了两个主节点，像是大脑分两列了一样。等A节点网络恢复之后才会由主节点降为从节点。这个过程称为脑裂。

但是注意，这个选主并切换的过程需要一定时间，此时A节点还是可以被写入数据的（暂时称这段数据为message，因为A节点实际上没有宕机，只是因为网络分区等问题联系不上从节点和哨兵了）

当A节点被降为从节点时，A节点会清空自己的数据，复制B节点的数据。此时message就丢失了。

它的解决方案有两种，对应着redis的两个配置参数：

1. min-replicas-to-write 1 表示最少的slave节点为1个
2. min-replicas-max-lag 5 表示数据复制和同步的延迟不能超过5秒
   如果我们选了第一种解决方案，那么当哨兵联系不上A节点时，因为A节点没有slave了，此时数据过来，A节点会拒绝被写入数据，那么发送数据的服务方就会意识到数据没有正常发送，之后会采取相应的数据重传之类的解决方案。

如果我们选了第二种解决方案，那么就相当于限制了一开始A节点的网络情况，发现网络情况不好，就拒绝被写入数据。

其实就是分别针对脑裂时的2个特点：A节点网络有问题，和因为网络问题导致的和从节点、哨兵断开联系而进行的情况判断，如果发现符合这两个特点之一，那么就拒绝被写入数据，防止后来数据丢失。

优缺点

优点：解决了系统高可用的问题
缺点：无法解决海量数据存储还有高并发写的问题，此时分片集群就出现了。

分片集群

分片集群的结构如下：

它的结构特点为：

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据，且每个master都可以有多个slave节点。这样就解决了海量数据存储，高并发读写的问题。相当于把主从模式概括进来了。
• 不再需要哨兵，直接master之间通过ping监测彼此健康状态。只要超过一定数量的master节点认为某个master节点宕机了，那么那个节点就客观下线了。相当于变形的哨兵模式。## 标题
• 客户端请求可以访问集群任意节点，经过一定的路由规则，最终都会被转发到正确节点。

路由规则

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。这样能保证客户端请求不冲突地正确转发到redis的某个master节点上。

优缺点

优点：解决了系统的海量数据存储、高可用、高并发读写的问题。
缺点：集群维护很麻烦，而且集群之间的通信和心跳检测消耗大量的网络带宽，无法使用lua脚本和事务。

相关面试题

Redis集群有哪些方案, 知道嘛 ?

候选人：嗯~~，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

那你来介绍一下主从同步

候选人：嗯，是这样的，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。

能说一下，主从同步数据的流程吗？

候选人：嗯~~，好！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。

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。

你们使用redis是单点还是集群，哪种集群

候选人：嗯！，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