Redis〔篇〕

目录

redis怎么做到双写一致性呢？

Redis数据持久化？

数据过期策略？

数据淘汰策略

Redission分布式锁

主从数据同步的流程是什么？

哨兵的作用

哨兵模式（脑裂问题）

分片集群：

Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的？

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redis怎么做到双写一致性呢？

这个是要分情况的 业务要是对一致性要求不是很高的话可以使用延时双删，要强一致的话需要双写一致性。

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Redis数据持久化？

redis是有两种数据持久化方式的，一种RDB一种AOF

1. rdb是redis数据快照，它是把内存中所有记录保存在磁盘中的。当redis实例出现故障后从磁盘读取快照文件进行数据恢复；
2. aof采用的是一种刷盘策略，可以设置everysec每秒进行一次刷盘，记录操作命令，当redis出现故障后，会根据记录的命令重新执行达到数据恢复的效果。

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数据过期策略？

有两种 惰性删除和定期删除

• 惰性删除：设置key的过期时间后，不用去管它，等到下次需要这key的时候然后检查是否过期，过期然后进行删除。（如果下次一直不使用key，那么就会一直存在内存中，不会被释放）
• 定期删除：每隔一段时间会对一些key进行检查，删除里边过期的key。
• 一般是惰性删除和定期删除配合使用。

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数据淘汰策略

当redis中内存不够用时，再向redis中添加新的key，那么redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，就称为内存淘汰策略。

redis支持8种不同策略来选择要删除的key;

1. noeviction: 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据（默认就是这种策略）；
2. volatile-ttl:对设置了过期时间的key，比较key剩余的ttl值，值越小越先被淘汰；
3. allkeys-random: 对全体key，随机进行淘汰；
4. volatile-random：对设置了过期时间的key，随机进行淘汰；
5. allkeys-lru:对全体key基于LRU算法进行淘汰（最少使用时间）；
6. volatile-lru:对设置了过期时间的key基于LRU算法进行淘汰；
7. allkeys-lfu:对全体key基于LFU算法进行淘汰（最少使用频率）；
8. volatile-lfu:对设置了过期时间的key基于LFU算法进行淘汰；

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Redission分布式锁

• redis实现分布式锁是利用了redis的setnx命令。
• 首先还是进行加锁操作，加锁成功后会另开一个线程去监听持有锁的线程（看门狗机制）对锁过期时间进行续期。
• 加锁和设置过期时间都是基于lua脚本完成的
• Redisson分布式锁是可重入的；

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主从数据同步的流程是什么？

1 主从全量同步：从节点发送请求给主节点master，master节点判断是不是第一次请求，是的话返回master的数据信息，master执行bgsave生成RDB文件，从节点然后清空本地数据，加载RDB文件，在主节点生成RDB文件期间有别的命令会记录在repl_backlog日志文件中，再把日志文件中的命令发送给从节点，从节点进行执行。

2 主从增量同步： 从节点向主节点发送请求，主节点判断是不是第一次同步，不是第一次同步的话，主节点会在repl_log中获取offset之后的数据 发送给从节点，从节点进行增量同步。

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哨兵的作用

1 监控 ：Sentinel会不断检查master和slave是否按预期工作；（发送ping命令）

2 自动故障恢复： 如果master节点发生故障，Sentinel会将一个slave节点提升为master节点。

3 通知：集群发生故障时，会将最新信息推送给redis客户端。

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哨兵模式（脑裂问题）

1 最少的salve节点为一个

2 数据同步延迟不能超过5秒

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分片集群：

解决了哨兵模式不能承受高并发写的问题

还有海量数据存储问题

• 集群中有多个master节点，每个master节点保存不同的数据。（解决了高并发写）
• 每个master都有多个slave节点。（解决了高并发读的问题）
• master之间可以互相检测（监控）
• 可以访问任意节点，会把请求路由到正确的节点。

Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的？

哈希槽是0-16383，每个key通过CRC16校验后对16384取模。

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Redis是单线程的为什么还那么快？

• redis是基于内存操作的，执行速度快。
• 采用单线程，避免上下文切换，多线程还得考虑线程安全问题。
• 使用I/O多路复用模型，非阻塞IO。

I/O多路复用模型：redis是基于内存操作的，执行速度非常快，它的瓶颈是网路延迟而不是执行速度，I/O多路复用模型主要就是实现看高效的网路请求。