Redis面试常见问题——集群方案

Redis集群方案

在Redis中提供的集群方案总共有三种 主从复制 哨兵模式 分片集群

主从复制

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。

主从数据同步原理

        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。

主从同步分为两步：一个是全量同步，一个是增量同步

主从全量同步

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：

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。

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。

主从增量同步(slave重启或后期数据变化)

        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。

哨兵的作用

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

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

1. 首先判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排该从节点
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。

redis集群（哨兵模式）脑裂

        集群脑裂是由于主节点和从节点和sentinel处于不同的网络分区，使得sentinel无法心跳感知到主节点，所以通过选举的方式提升了一个从节点为主，这样就存在了两个master，就像大脑分裂了一样，这样会导致客户端还在老的主节点那里写入数据，新节点无法同步数据，当网络恢复后，sentinel会将老的主节点降为从节点，这时再从新master同步数据，就会导致数据丢失

        解决：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

分片集群结构

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

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

1. 集群中有多个master，每个master保存不同数据
2. 每个master都可以有多个slave节点
3. master之间通过ping监测彼此健康状态
4. 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

分片集群结构-数据读写

        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。

Redis是单线程的，但是为什么还那么快

• 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

I/O多路复用模型

        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， I/O多路复用模型主要就是实现了高效的网络请求

• 用户空间和内核空间
• 常见的IO模型

1. 阻塞IO（Blocking IO）
2. 非阻塞IO（Nonblocking IO）
3. IO多路复用（IO Multiplexing）

• Redis网络模型

用户空间和内核空间

Linux系统中一个进程使用的内存情况划分两部分：内核空间、用户空间

        用户空间只能执行受限的命令（Ring3），而且不能直接调用系统资源必须通过内核提供的接口来访问

        内核空间可以执行特权命令（Ring0），调用一切系统资源

        Linux系统为了提高IO效率，会在用户空间和内核空间都加入缓冲区： 写数据时，要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区，然后写入设备 读数据时，要从设备读取数据到内核缓冲区，然后拷贝到用户缓冲区

阻塞IO

顾名思义，阻塞IO就是两个阶段都必须阻塞等待：

阶段一：

• 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
• 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
• 此时用户进程也处于阻塞状态

阶段二：

• 数据到达并拷贝到内核缓冲区，代表已就绪
• 将内核数据拷贝到用户缓冲区
• 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待 拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据

可以看到，阻塞IO模型中，用户进程在两个阶段都是阻塞状态。

非阻塞IO

顾名思义，非阻塞IO的recvfrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程。

阶段一：

• 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
• 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
• 返回异常给用户进程
• 用户进程拿到error后，再次尝试读取
• 循环往复，直到数据就绪

阶段二：

• 将内核数据拷贝到用户缓冲区
• 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
• 拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据

        可以看到，非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。

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。

阶段一：

• 用户进程调用select，指定要监听的Socket集合
• 内核监听对应的多个socket
• 任意一个或多个socket数据就绪则返回readable
• 此过程中用户进程阻塞

阶段二：

• 用户进程找到就绪的socket
• 依次调用recvfrom读取数据
• 内核将数据拷贝到用户空间
• 用户进程处理数据

        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。不过监听Socket的方式、通知的方式又有多种实现，常见的有： select poll epoll

差异：

         select和poll只会通知用户进程有Socket就绪，但不确定具体是哪个Socket ，需要用户进程逐个遍历Socket来确认

        epoll则会在通知用户进程Socket就绪的同时，把已就绪的Socket写入用户空间

Redis网络模型

Redis通过IO多路复用来提高网络性能，并且支持各种不同的多路复用实现，并且将这些实现进行封装， 提供了统一的高性能事件库

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