---

前言

你们项目中使用过Redis 作为分布式锁吗，你们是怎么实现的，锁过期怎么办，redis 脑裂怎么办，Redis 真能保证一致性吗，本文重点对面试的问题进行介绍，祝愿每位程序员都能上岸！！！。

---

一、你们项目中使用Redis 作为分布式锁吗

分布式锁通常被用在对公用的资源进行修改时使用，如分布式任务调度，抢单等场景；

1.1 将余券存入到Redis 中，当有人抢券进行-1操作并存回：

如果按照上面的代码进行，在并发场景下很有可能出现超卖的情况：
此时就可以考虑使用分布式锁进行加锁处理超卖的问题；

1.2 分布式锁的使用

每个线程进入该方法后，都需要先获取到一把全局的排他锁，只有获取到了锁的线程才能进入优惠券余量的查询，然后扣减库存操作，最后在进行锁的释放，获取不到锁的线程则无法抢券。

1.3 Redis 分布式锁是怎么实现的：

Redis实现分布式锁主要利用Redis的setnx命令。setnx是SETif not exists(如果不存在，则 SET)的简写。

 为了防止死锁，通常在使用setnx 时，需要为key 设置一个过期时间，那么锁的过期时间又应该怎么设置；  Redisson中提供了看门狗功能，
 来进行锁的自动延期。看门狗是一个线程，默认每隔10s 去查看主线程的任务是否结束，如果没有结束就进行所得续期，
 依次来保证主线程在任务执行完成之前一直持有锁。

这里注意一个使用上的细节：
加锁和设置过期时间，都是通过lua 脚本保证其原子性；这里如果传入了锁的过期时间，则不会启用看门狗进行锁的续期 ；

1.4 Redisson 分布式锁是可重入的吗：

Redisson 实现的分布式锁 底层数据结构，保存了当前持有锁的线程，和锁的重入次数，所以它是支持锁的重入；

1.5 Redis 出现脑裂时如何保证数据的一致性

redis 分布式锁-数据主从一致性问题：主节点还没有将锁的key 信息同步到从节点，此时主节点宕机后，通过选举上位的主节点没有锁信息，此时线程在来获取锁就成功了，丢失了所的互斥性。针对此场景Redis 提供了红锁来支持

RedLock(红锁):不能只在一个redis实例上创建锁，应该是在多个redis实例上创建锁(n/2+1)，避免在一个redis实例上加锁;红锁实现起来比较复杂，而且并发性能差，redis 官网也不推荐使用。

Redisson锁不能解决主从数据一致的问题吗
不能解决，但是可以使用redisson提供的红锁来解决，但是这样的话，性能就太低了，如果业务中非要保证数据的强一致性，建议采用zookeeper实现的分布式锁；

二、你都知道Redis 集群的哪些部署方式

2.1 主从部署

一个Master 多个Slave，Master 负责数据的写入，Slave 可以负责数据的读取；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。

2.1.2 主从架构图：

2.1.2 主从数据的同步是怎么做的：

1）全量同步过程：

• 从节点与主节点建立连接，发送replid 和offset；
• 如果是第一次同步，则返回给从节点 replid 和offset，从节点进行保存；
• 然后通过bgsave 生成rdb 文件，并且发送给从节点；
• 从节点清空本地数据 ，然后加载rdb；
• 后续同步，则通过offset 将新产生的数据 发送给到从节点；

2）增量同步过程：

因为slave 已经保存了offset 漂移量，此时主节点只需要将offset 之后的数据给到slave 即可；

2.2 哨兵模式：

主从模式下，当主节点出现故障后，无法再响应写入请求，此时必须手动将其中的一个slave 置为Master 节点才能继续提供服务；这样显然太麻烦了。可以使用哨兵模式对redis 的主从节点进行监控，并且当主节点下线后也可以触发自动选举Master。

2.2.1 哨兵模式架构：

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下:

• 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；

2.2.2 Sentinel的选举：

Sentinel 会检查集群内的所有节点，如果Master 下线则会触发选举；

服务状态监控如下：

• 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。
  

哨兵选主规则:

• 首先判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排除该从节点；
• 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。

2.2.3 哨兵模式下的脑裂问题：

出现网络问题，触发了集群的选举，然后后续网络恢复后，集群出现两个主节点，新晋升的主节点将老的主节点强制降级为从节点，如果出现网络问题时，redis 客户端还是连接了老的主节点进行了数据的写入，此时老的主节点被降级为从节点后，则会造成数据丢失;我们可以修改redis的配置，可以设置最少的从节点数量以及缩短主从数据同步的延迟时间，达不到要求就拒绝请求就可以避免大量的数据丢失。

2.3 分片模式：

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:

• 海量数据存储问题;
• 高并发写的问题;

2.3.1 分片架构：

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征:

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据
• 每个master都可以有多个slave节点
• master之间通过ping监测彼此健康状态
• 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；

2.3.2 分片是怎么实现的：

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。

三、Redis 单线程为什么还能保证高吞吐

Redis是纯内存操作，执行速度非常快，它的性能瓶颈是网络延迟而不是执行速度;

3.1 Redis 高性能的三个原因：

• Redis是纯内存操作，执行速度非常快
• 采用单线程，避免不必要的上下文切换可竞争条件，多线程还要考虑线程安全问题
• 使用I/O多路复用模型，非阻塞IO

3.2 Redis的线程网络模型：

3.2.1 单线程模型：

3.2.2 多线程模型：

redis 最新的版本 在命令解析和结果返回时都使用多线程模型，在命令执行时，是单线程串行执行

3.3 Redis 的IO多路复用：

IO多路复用:是利用单个线程来同时监听多个Socket ，并在某个Socket可读、可写时得到通知，从而避免无效的等待，充分利用CPU资源。

此外：select 模型底层是使用数组来存储socket 的所以连接socket的数量有一定限制；poll模型底层使用链表来存储socket 所以socket 的连接是没有限制的，但是poll 和select 一样都需要不断地进行轮训来获取到哪个socket 就绪；而epoll 提供了事件监听机制，可以在有socket 连接或者可读写的时候 进行通知；

---

总结

本文对Redis 的主从，哨兵，分片三种集群部署进行介绍，并对Redis 分布式锁的使用问题进行概括。