分布式缓存redis中

1 redis的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？

（1） 为什么要做持久化？
redis持久化的意义，在于故障恢复
（2） RDB和AOF两种持久化机制
RDB：RDB持久化的方式就是对redis中的数据执行周期性生成一个RDB文件，可以通过加载RDB文件来快速重新构建内存数据 ，事实上redis主从结构中的全量复制就是这样做的。
AOF：AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集。
通过RDB和AOF，我们可以将备份文件备份到云服务上去 比如阿里云，如果redis挂了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动redis，redis就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务。如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整。

RDB与AOF的机制

（3）两种模式的优缺点
1 RDB持久化的优点

• RDB方式适合做冷备份，每个rdb文件都代表每一时刻redis的数据快照，这种方式适合做冷备，可以将这些文件放到云服务上去，便于恢复。AOF也可以做冷备，但是因为AOF只有一个文件，这个时候我们需要写定时任务脚本来copy各个时刻AOF的文件。自己写脚本 肯定就麻烦咯。
• 使用RDB的时候，redis对外读写服务影响比较小，因为这种方式是redis主进程fork一个子进程来做持久化的。而AOF是主进程读写AOF文件的。
• RDB文件上存放的是redis的各种指令集，AOF文件存放的是redis命令，相较于命令，指令集的恢复速度要快的多 这也是RDB的优势。

2 RDB持久化机制的缺点

• 如果想要在redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据

• RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒

  
  
  

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  3 AOF持久化机制的优点

• AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据
• AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。

• AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据

  
  
  

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  4 AOF持久化机制的缺点

• 对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
• AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的
• 以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。
  （4） RDB和AOF到底该如何选择
• 不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据
• 也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快; 第二，RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
• 综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复

2 redis集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，redis的key是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性hash算法吗？

（1） 为什么要做redis集群？
在之前的主从架构下，redis所能容纳的数据量是主节点的最大值，这其实也就类似于高可用版本的单机。这个时候就需要集群来横向扩容了。
（2） redis cluster vs. replication + sentinal
如果数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了
replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了
redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster
（3）数据分布算法：hash ， 一致性hash，redis cluster的hash slot

• hash算法 (具有大量的问题)

  
  
  

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• 一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）

  
  
  

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  虚拟节点
• redis cluster的hash slot算法
  redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot。redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot。hash slot让node扩容和缩容简单，扩容缩容只需要迁移slot即可了，移动hash slot的成本是非常低的。
  （4）redis cluster的核心原理
  （1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
  节点通信一般有两种方式：基于zk的集中管理，分布式管理(redis用的就是这种 叫gossip协议)。
  分布式管理跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的
  集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力
  gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后
  （2）10000端口
  每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口，每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong。
  （3）gossip协议
  
  

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  面向集群的jedis内部实现原理
  1 基于重定向的客户端
  （1）redis-cli -c，自动重定向
  客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot，如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向，用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令。
  （2）计算hash slot
  计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot，用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}。
  2 smart jedis
  （1）基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点，所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的。
  smart 重定向的原理是：本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向
  hashslot迁移和ask重定向
  （2）JedisCluster的工作原理
  在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池
  每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点
  如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard(重新分片)这样的操作，可能hash slot已经不在那个node上了，就会返回moved，如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存，重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错JedisClusterMaxRedirectionException。
  （3）hashslot迁移和ask重定向
  如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis，jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存，已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的。
  redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的，应该是cluster直接聚合了sentinal。