面试连环炮系列(一):如何保证Redis高可用和高并发

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  1. 如何保证Redis高可用和高并发?
    Redis主从架构,一主多从,可以满足高可用和高并发。出现实例宕机自动进行主备切换,配置读写分离缓解Master读写压力。

  2. Redis高可用方案具体怎么实施?
    使用官方推荐的哨兵(sentinel)机制就能实现,当主节点出现故障时,由Sentinel自动完成故障发现和转移,并通知应用方,实现高可用性。它有四个主要功能:
    • 集群监控,负责监控redis master和slave进程是否正常工作。
    • 消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
    • 故障转移,如果master node挂掉了,会自动转移到slave node上。
    • 配置中心,如果故障转移发生了,通知client客户端新的master地址。
  3. 你能说说Redis哨兵机制的原理吗?
    通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决。每个sentinel会向其它sentinal、master、slave定时发送消息,以确认对方是否活着,如果发现对方在指定时间内未回应,则暂时认为对方宕机。若哨兵群中的多数sentinel都报告某一master没响应,系统才认为该master真正宕机,通过Raft投票算法,从剩下的slave节点中,选一台提升为master,然后自动修改相关配置。

  4. 部署Redis哨兵要注意哪些问题?
    哨兵至少需要3个实例,来保证自己的健壮性。

  5. Redis主从架构数据会丢失吗,为什么?
    有两种数据丢失的情况:
    1. 异步复制导致的数据丢失:因为master -> slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时这些部分数据就丢失了。
    2. 脑裂导致的数据丢失:某个master所在机器突然脱离了正常的网络,跟其他slave机器不能连接,但是实际上master还运行着,此时哨兵可能就会认为master宕机了,然后开启选举,将其他slave切换成了master。这个时候,集群里就会有两个master,也就是所谓的脑裂。此时虽然某个slave被切换成了master,但是可能client还没来得及切换到新的master,还继续写向旧master的数据可能也丢失了。因此旧master再次恢复的时候,会被作为一个slave挂到新的master上去,自己的数据会清空,重新从新的master复制数据。
  6. Redis主从复制的工作原理?
    1. 一个Slave实例,无论是第一次连接还是重连到Master,它都会发出一个SYNC命令;
    2. 当Master收到SYNC命令之后,会做两件事:(a) Master执行BGSAVE,即在后台保存数据到磁盘(rdb快照文件);(b) Master同时将新收到的写入和修改数据集的命令存入缓冲区(非查询类);
    3. 当Master在后台把数据保存到快照文件完成之后,Master会把这个快照文件传送给Slave,而Slave则把内存清空后,加载该文件到内存中;
    4. 而Master也会把此前收集到缓冲区中的命令,通过Reids命令协议形式转发给Slave,Slave执行这些命令,实现和Master的同步;
    5. Master/Slave此后会不断通过异步方式进行命令的同步,达到最终数据的同步一致;
  7. 由于主从延迟导致读取到过期数据怎么处理?
    1. 通过scan命令扫库:当redis中的key被scan的时候,相当于访问了该key,同样也会做过期检测,充分发挥redis惰性删除的策略。这个方法能大大降低了脏数据读取的概率,但缺点也比较明显,会造成一定的数据库压力,否则影响线上业务的效率。
    2. redis加入了一个新特性来解决主从不一致导致读取到过期数据问题,增加了key是否过期以及对主从库的判断,如果key已过期,当前访问的master则返回null;当前访问的是从库,且执行的是只读命令也返回null。
  8. Redis Key的过期策略有哪些?
    1. 惰性删除:当读/写一个已经过期的key时,会触发惰性删除策略,直接删除掉这个过期key,很明显,这是被动的。
    2. 定期删除:由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉,所以 redis 会定期主动淘汰一批已过期的key。
    3. 主动删除:当前已用内存超过maxMemory限定时,触发主动清理策略。主动设置的前提是设置了maxMemory的值。

参考文章:

https:https://www.jianshu.com/p/d8ed8de5b1fa
https:https://my.oschina.net/u/3023401/blog/2208181
https:https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/8398401.html
https:https://blog.csdn.net/ssllkkyyaa/article/details/84107474
https:https://www.cnblogs.com/itdragon/p/7932178.html

鸡汤:人生旅途上,横竖都是路,苦辣酸甜都要尝。任何经历都是一种积累,经历的多生命有长度,经历的广生命有厚度。

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