【162期】一些Redis面试题及分布式集群面试考点整理

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面试刷图，查缺补漏

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阶段汇总集合：001期~150期汇总，方便阅读，不断更新中…..

1. 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3. MySQL里有1000w数据，redis中只存10w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

4. Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4）、value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

高可用分布式集群

一，什么是分布式

要理解分布式系统，主要需要明白一下2个方面：

分布式系统一定是由多个节点组成的系统。

其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。

这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。

分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已。而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统。因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。

例如淘宝，平时大家都会使用，它本身就是一个分布式系统。我们通过浏览器访问淘宝网站时，这个请求的背后就是一个庞大的分布式系统在为我们提供服务，整个系统中有的负责请求处理，有的负责存储，有的负责计算，最终他们相互协调把最后的结果返回并呈现给用户。

使用分布式系统主要有特点：

1、增大系统容量。我们的业务量越来越大，而要能应对越来越大的业务量，一台机器的性能已经无法满足了，我们需要多台机器才能应对大规模的应用场景。所以，我们需要垂直或是水平拆分业务系统，让其变成一个分布式的架构。

2、加强系统可用。我们的业务越来越关键，需要提高整个系统架构的可用性，这就意味着架构中不能存在单点故障。这样，整个系统不会因为一台机器出故障而导致整体不可用。所以，需要通过分布式架构来冗余系统以消除单点故障，从而提高系统的可用性。

3、因为模块化，所以系统模块重用度更高。

4、因为软件服务模块被拆分，开发和发布速度可以并行而变得更快。

5、系统扩展性更高。

6、团队协作流程也会得到改善。

分布式系统的类型有三种：

1、分布式处理，但只有一个总数据库，没有局部数据库。

2、分层式处理，每一层都有自己的数据库。

3、充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联系方式又可以有多种，如松散的联接，紧密的联接，动态的联接，广播通知式的联接等。

二，高可用

高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。

（1）解决单点问题主要有2种方式：

主备方式

这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。

Redis HA中使用比较多的是keepalived，它使主机备机对外提供同一个虚拟IP，客户端通过虚拟IP进行数据操作，正常期间主机一直对外提供服务，宕机后VIP自动漂移到备机上。

优点是对客户端毫无影响，仍然通过VIP操作。

缺点也很明显，在绝大多数时间内备机是一直没使用，被浪费着的。

主从方式

这种采取一主多从的办法，主从之间进行数据同步。当Master宕机后，通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务，主机恢复后以slave的身份重新加入。

主从另一个目的是进行读写分离，这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。其主机的角色只提供写操作或少量的读，把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。

缺点是主机宕机后，Slave虽然被选举成新Master了，但对外提供的IP服务地址却发生变化了，意味着会影响到客户端。解决这种情况需要一些额外的工作，在当主机地址发生变化后及时通知到客户端，客户端收到新地址后，使用新地址继续发送新请求。

（2）数据同步

无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题，这也分2种情况：

同步方式： 当主机收到客户端写操作后，以同步方式把数据同步到从机上，当从机也成功写入后，主机才返回给客户端成功，也称数据强一致性。很显然这种方式性能会降低不少，当从机很多时，可以不用每台都同步，主机同步某一台从机后，从机再把数据分发同步到其他从机上，这样提高主机性能分担同步压力。在redis中是支持这杨配置的，一台master，一台slave，同时这台salve又作为其他slave的master。

异步方式： 主机接收到写操作后，直接返回成功，然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。这种同步性能比较好，但无法保证数据的完整性，比如在异步同步过程中主机突然宕机了，也称这种方式为数据弱一致性。

Redis主从同步采用的是异步方式，因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性，这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。