java程序员进阶：Redis分布式技术问题集锦

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：

• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

Redis 优势

• 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

分布式缓存

Redis 有什么数据类型？分别用于什么场景？

Redis 的主从复制是如何实现的？

• 从服务器连接主服务器，发送 SYNC 命令；
• 主服务器接收到 SYNC 命名后，开始执行 BGSAVE 命令生成 RDB 文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令；
• 主服务器 BGSAVE 执行完后，向所有从服务器发送快照文件，并在发送期间继续记录被执行的写命令；
• 从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照；
• 主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令；
• 从服务器完成对快照的载入，开始接收命令请求，并执行来自主服务器缓冲区的写命令；

Redis 的 key 是如何寻址的？

背景

（1）redis 中的每一个数据库，都由一个 redisDb 的结构存储。其中：

• redisDb.id 存储着 redis 数据库以整数表示的号码。
• redisDb.dict 存储着该库所有的键值对数据。
• redisDb.expires 保存着每一个键的过期时间。

（2）当 redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中。当我们选择数据库 select number 时，程序直接通过 redisServer.db[number] 来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取 redisDb.id 即可。

（3）redis 的字典使用哈希表作为其底层实现。dict 类型使用的两个指向哈希表的指针，其中 0 号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而 1 号哈希表主要用于程序对 0 号哈希表进行 rehash 时使用，rehash 一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以 redis 中查找一个 key，其实就是对进行该 dict 结构中的 ht[0] 进行查找操作。

（4）既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis 采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据 key 的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于 1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的 key。当然，一般情况下链表长度都为是 1，所以时间复杂度可看作 o(1)。

寻址 key 的步骤

• 当拿到一个 key 后，redis 先判断当前库的 0 号哈希表是否为空，即：if (dict->ht[0].size == 0)。如果为 true 直接返回 NULL。
• 判断该 0 号哈希表是否需要 rehash，因为如果在进行 rehash，那么两个表中者有可能存储该 key。如果正在进行 rehash，将调用一次_dictRehashStep 方法，_dictRehashStep 用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动 rehash，这里不作赘述。
• 计算哈希表，根据当前字典与 key 进行哈希值的计算。
• 根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。
• 根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到 key 的位置。一般情况，该链表长度为 1。
• 当 ht[0] 查找完了之后，再进行了次 rehash 判断，如果未在 rehashing，则直接结束，否则对 ht[1]重复 345 步骤。

Redis 的集群模式是如何实现的？

Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 Redis 3.0 版本正式推出的。

Redis Cluster 去中心化，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。

Redis Cluster 节点分配

特点：

1. 所有的 redis 节点彼此互联(PING-PONG 机制)，内部使用二进制协议优化传输速度和带宽。
2. 节点的 fail 是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。
3. 客户端与 redis 节点直连,不需要中间proxy层。客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
4. redis-cluster 把所有的物理节点映射到[0-16383] 哈希槽 (hash slot)上（不一定是平均分配）,cluster 负责维护 node、slot、value。
5. Redis 集群预分好 16384 个桶，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，根据 CRC16(key) mod 16384 的值，决定将一个 key 放到哪个桶中。

Redis Cluster 主从模式

Redis Cluster 为了保证数据的高可用性，加入了主从模式。

一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份。当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。所以，在集群建立的时候，一定要为每个主节点都添加了从节点。

Redis Sentinel

Redis Sentinel 用于管理多个 Redis 服务器，它有三个功能：

• 监控（Monitoring）  - Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
• 提醒（Notification）  - 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
• 自动故障迁移（Automatic failover）  - 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器；当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。

Redis 如何实现分布式锁？ZooKeeper 如何实现分布式锁？比较二者优劣？

分布式锁的三种实现：

• 基于数据库实现分布式锁；
• 基于缓存（Redis 等）实现分布式锁；
• 基于 Zookeeper 实现分布式锁；

Redis 实现

1. 获取锁的时候，使用 setnx 加锁，并使用 expire 命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的 value 值为一个随机生成的 UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
2. 获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
3. 释放锁的时候，通过 UUID 判断是不是该锁，若是该锁，则执行 delete 进行锁释放。

ZooKeeper 实现

1. 创建一个目录 mylock；
2. 线程 A 想获取锁就在 mylock 目录下创建临时顺序节点；
3. 获取 mylock 目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
4. 线程 B 获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
5. 线程 A 处理完，删除自己的节点，线程 B 监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。

对比

ZooKeeper 具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。但 ZooKeeper 因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如 Redis 方式。

Redis 的持久化方式？有什么优缺点？持久化实现原理？

RDB 快照（snapshot）

将存在于某一时刻的所有数据都写入到硬盘中。

快照的原理

在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。你也可以通过调用 SAVE 或者 BGSAVE，手动让 Redis 进行数据集保存操作。这种持久化方式被称为快照。

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作:

• Redis 创建一个子进程。
• 子进程将数据集写入到一个临时快照文件中。
• 当子进程完成对新快照文件的写入时，Redis 用新快照文件替换原来的快照文件，并删除旧的快照文件。 这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。

快照的优点

1. 它保存了某个时间点的数据集，非常适用于数据集的备份。
2. 很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的 S3（可能加密），非常适用于灾难恢复。
3. 快照在保存 RDB 文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程，接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他 IO 操作，所以快照持久化方式可以最大化 redis 的性能。
4. 与 AOF 相比，在恢复大的数据集的时候，DB 方式会更快一些。

快照的缺点

• 如果你希望在 redis 意外停止工作（例如电源中断）的情况下丢失的数据最少的话，那么快照不适合你。
• 快照需要经常 fork 子进程来保存数据集到硬盘上。当数据集比较大的时候，fork的过程是非常耗时的，可能会导致 Redis 在一些毫秒级内不能响应客户端的请求。

AOF

AOF 持久化方式记录每次对服务器执行的写操作。当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据。

AOF 的原理

• Redis 创建一个子进程。
• 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
• 对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾，这样样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
• 当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
• 搞定！现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。

AOF的优点

• 使用默认的每秒 fsync 策略，Redis 的性能依然很好(fsync 是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求)，一旦出现故障，使用 AOF ，你最多丢失 1 秒的数据。
• AOF 文件是一个只进行追加的日志文件，所以不需要写入 seek，即使由于某些原因(磁盘空间已满，写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令，你也也可使用 redis-check-aof 工具修复这些问题。
• Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的。
• AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以 Redis 协议的格式保存。因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析（parse）也很轻松。

AOF 的缺点

• 对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
• 根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于快照。在一般情况下，每秒 fsync 的性能依然非常高，而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和快照一样快，即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时，快照可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。

Redis 过期策略有哪些？

• noeviction - 当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
• allkeys-lru - 在主键空间中，优先移除最近未使用的 key。
• allkeys-random - 在主键空间中，随机移除某个 key。
• volatile-lru - 在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的 key。
• volatile-random - 在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
• volatile-ttl - 在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的 key 优先移除。