Redis 2023面试5题（三）

news2024/12/25 23:47:44

一、Redis集群数据hash分片算法是怎么回事？

Redis集群数据hash分片算法是一种将数据分散存储在不同的节点上来实现的机制。具体来说，Redis集群将数据分成16384个槽位，每个槽位对应一个节点。当需要访问某个key时，Redis会根据key的哈希值计算出该key所在的槽位，然后从对应的节点中获取该key的数据。

槽位定位算法

Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。
HASH SLOT = CRC16(key) mod 16384
再根据槽位值和Redis节点的对应关系就可以定位到key具体是落在哪个Redis节点上的。

如图：
在这里插入图片描述

二、Redis命令会不会造成死循环阻塞？

1. Redis 命令本身不会造成死循环阻塞。如果使用不当，有可能造成死循环阻塞。

因为在 Redis 中执行了一个需要不断执行且不返回结果的命令，导致该命令一直在事件队列中等待处理，从而造成了死循环阻塞。为了避免这种情况，应该确保在 Redis 中执行的命令是具有返回结果的，并避免执行需要长时间运行的命令，以免影响 Redis 的性能和响应速度。

2. Reids集群，如果在 slave 上执行 RANDOMEKY命令，那么有可能造成死循环阻塞。

slave 自己是不会清理过期 key，当一个 key 要过期时，master 会先清理删除它，之后 master 向 slave 发送一个 DEL 命令，告知 slave 也删除这个 key，以此达到主从库的数据一致性。
假设Redis 中存在大量已过期还未被清理的 key，那在 slave 上执行 RANDOMKEY 时，就会发生以下问题:

1、slave 随机取出一个 key，判断是否已过期。
2、key 已过期，但 slave 不会删除它，而是继续随机寻找不过期的 key。
3、由于大量 key 都已过期，那 slave 就会寻找不到符合条件的 key，此时就会陷入死循环

也就是说，在 slave 上执行 RANDOMKEY，有可能会造成整个 Redis 实例卡死。

这其实是 Redis 的一个 Bug，这个 Bug 一直持续到 5.0 才被修复，修复的解决方案就是在slave中最多找定的次数，无论是否能找到，都会退出循环。

三、Redis主从切换导致缓存雪崩怎么处理？

Redis主从切换可能导致缓存雪崩的情况，这是因为当主节点故障时，从节点中可能存在不一致的数据。当主节点恢复后，从节点晋升为主节点，此时该节点的数据可能比其他从节点的数据更旧，导致其他从节点在同步数据时可能会出现缓存雪崩的情况。

1、雪崩示例：

我们假设，slave 的机器时钟比 master 走得快很多。

此时，Redis master里设置了过期时间的key，从 slave 角度来看，可能会有很多在 master 里没过期的数据其实已经过期了。

如果此时操作主从切换，把 slave 提升为新的 master。
它成为 master 后，就会开始大量清理过期 key，此时就会导致以下结果:

master 大量清理过期 key，主线程可能会发生阻塞，无法及时处理客户端请求
Redis 中数据大量过期，引发缓存雪崩。

当 master与slave 机器时钟严重不一致时，对业务的影响非常大

所以，我们一定要保证主从库的机器时钟一致性，避免发生这些问题。

2、为了解决这个问题，可以采取以下措施：

增加 Redis 节点数量：通过增加 Redis 节点数量，可以降低缓存雪崩的风险。
使用 Redis Sentinel哨兵架构：Redis Sentinel 是一个自动故障转移机制，它可以检测到主节点故障并自动将从节点晋升为新主节点。Sentinel 还可以对新主节点进行投票，确保新主节点具有足够的权限。
使用 Redis Cluster集群架构：Redis Cluster 是一个分布式集群方案，它可以更好地处理缓存雪崩的情况。在 Redis Cluster 中，每个节点都是等价的，都可以处理读写请求。当一个节点故障时，其他节点可以继续提供服务，并且故障节点上的数据也可以在其他节点上恢复。
实现缓存淘汰策略：可以使用缓存淘汰策略，如 LRU（Least Recently Used）或 LFU（Least Frequently Used）等，来定期清理缓存。这样可以避免缓存过多过时数据，降低缓存雪崩的风险。
调整 Redis 内存限制：可以通过调整 Redis 的内存限制来控制缓存的大小。当 Redis 的内存使用达到限制时，可以触发缓存淘汰策略，从而避免缓存雪崩的发生。

综上所述，通过增加 Redis 节点数量、使用 Redis Sentinel 或 Cluster、实现缓存淘汰策略以及调整 Redis 内存限制等措施，可以有效地处理 Redis 主从切换导致的缓存雪崩问题。

四、Redis持久化RDB、AOF与混合持久化的含义与区别

Redis 持久化是指将 Redis 内存中的数据保存到磁盘上的过程，以防止断电或其他异常情况导致数据丢失。Redis 提供了两种主要的持久化方式：RDB 持久化和 AOF 持久化，两者之间的区别如下：

1. RDB 持久化（Redis DataBase）：

RDB 持久化是通过生成一个特定格式的 Redis 数据快照文件（dump.rdb）来保存数据。快照文件是一个经过压缩的二进制文件，包含了 Redis 内存中的所有数据。RDB 持久化的优点是生成快照文件的速度较快，适用于数据量大或性能要求较高的场景。但是，RDB 持久化无法记录 Redis 内存中的所有数据变化，因此在恢复数据时可能存在一定程度的丢失。

2. AOF 持久化（Append Only File）：

AOF 持久化是通过记录 Redis 内存中的所有写命令到一个 AOF 文件中来保存数据。AOF 文件是一个文本文件，每个写命令都会被记录下来，并按照时间顺序保存在文件中。AOF 持久化的优点是可以详细记录数据的所有变化，因此在恢复数据时可以做到完全不丢失。但是，由于 AOF 文件是一个文本文件，写入速度较慢，适用于数据较小或数据变化较少但需要完整记录的场景。

3. 混合持久化：

混合持久化是同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化方式来保存数据。在混合持久化模式下，Redis 会根据配置文件中的规则，将一些常用的数据保存到 RDB 快照文件中，其他的数据则记录到 AOF 文件中。混合持久化的优点是可以兼顾 RDB 和 AOF 的优点，既可以在恢复数据时做到不丢失，也可以通过 RDB 快速加载数据。但是，由于同时使用两种持久化方式会带来额外的开销，因此需要根据实际情况选择合适的配置参数。