《「面试突击」— Redis篇》-Redis Cluster及缓存使用和架构设计的常见问题制

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《「面试突击」— Redis篇》-Redis Cluster及缓存使用和架构设计的常见问题制

在这个系列里，我会整理一些面试题与你们分享，帮助想要在金三银四准备跳槽的同窗巩固、突击面试官常问的一些面试题，加油！！

《【面试突击】— Redis篇》--Redis数据类型？适用于哪些场景？

《【面试突击】— Redis篇》--Redis的线程模型了解吗？为啥单线程效率还这么高？

《【面试突击】— Redis篇》-- Redis的主从复制？哨兵机制？

《【面试突击】— Redis篇》-- Redis哨兵原理及持久化机制

说说Redis cluster

在redis cluster集群架构中，能够由N个redis master node组成，每一个master node均可以挂载多个slave node。
能够自动将数据进行分片，每一个master上放一部分数据；
还提供内置的高可用支持，部分master不可用时，仍是能够继续工做的，由于每一个master都有salve节点，那么若是mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master；
支持读写分离：对于每一个master来讲，都负责写请求，写就写到master，而后读就从mater对应的slave去读；

总结：redis cluster（多master + 读写分离 + 高可用）

咱们只要基于redis cluster去搭建redis集群便可，不须要再手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用，不须要这样去搭了。

redis cluster 和 redis replication + sentinal的使用场景是什么

redis replication + Sentinal：redis的一主多从，读写分离+哨兵机制

若是数据量不多，主要是承载高并发高性能的场景，好比缓存通常就几个G的话，单机足够了。那就搭建主从复制的架构（redis replication），一个mater，多个slave，要几个slave跟你要求的读吞吐量有关系，而后本身搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就能够了。

而redis cluster 主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，若是是海量数据，若是你的数据量很大，那么建议就用redis cluster。

redis cluster是如何实现数据分布的？这种方式有什么优势？

redis cluster有固定的16384个hash slot（哈希槽），对每一个key计算CRC16值，而后对16384取模，能够获取key对应的hash slot。

redis cluster中每一个master都会持有部分slot（槽），好比有3个master，那么可能每一个master持有5000多个hash slot。

hash slot让node的增长和移除很简单，增长一个master，就将其余master的hash slot移动部分过去，减小一个master，就将它的hash slot移动到其余master上去。每次增长或减小master节点都是对16384取模，而不是根据master数量，这样本来在老的master上的数据不会因master的新增或减小而找不到。而且增长或减小master时redis cluster移动hash slot的成本是很是低的。

redis cluster节点间通讯是什么机制？

redis cluster节点间采起gossip协议进行通讯，全部节点都持有iFeng元数据，不一样的节点若是出现了元数据的变动以后U不断地i将元数据发送给其余节点让其余节点进行数据变动。

节点互相之间不断通讯，保持整个集群全部节点的数据是完整的。 主要交换故障信息、节点的增长和移除、hash slot信息等。

这种机制的好处在于，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，打到全部节点上去更新，有必定的延时，下降了压力;

缺点，元数据更新有延时，可能致使集群的一些操做会有一些滞后。

若是如今有个读超高并发的系统，用Redis来抗住大部分读请求，你会怎么设计？
首先，若是是读高并发的话，先看读并发的数量级是多少，由于redis单机的读QPS在万级，每秒几万没问题，使用一主多从+哨兵集群的缓存架构来承载每秒10W+的读并发，主从复制，读写分离。使用哨兵集群主要是提升缓存架构的可用性，解决单点故障问题。主库负责写，多个从库负责读，支持水平扩容，根据读请求的QPS来决定加多少个redis从实例。若是读并发继续增长的话，只须要增长redis从实例就好了。

若是系统如今的业务量上升了，须要缓存1T+的数据，你怎么作？
由于Redis支撑海量数据的瓶颈在于单机容量，因此这个时候我会选择redis cluster模式，每一个主节点存一部分数据，假设一个master存32G，那只须要n*32G>=1T，n个这样的master节点就能够支持1T+的海量数据的存储了。

Redis单主的瓶颈不在于读写的并发，而在于内存容量，即便是一主多从也是不能解决该问题，由于一主多从架构下，多个slave的数据和master的彻底同样。假如master是10G那slave也只能存10G数据。因此数据量受单主的影响。
而这个时候又须要缓存海量数据，那就必须得有多主了，而且多个主保存的数据还不能同样。redis官方给出的 redis cluster 模式完美的解决了这个问题。

了解什么是redis的雪崩和穿透吗？如何应对？

其实这是问到缓存必问的，由于缓存雪崩和穿透，那是缓存最大的两个问题，要么不出现，一旦出现就是致命性的问题。因此面试官必定会问你。

我先描述下如何出现的缓存雪崩吧。

举个例子，假设天天高峰期的时候系统每秒请求是5000次，缓存在高峰期能够分担每秒4000次请求，另外1000次请求落到数据库（假设数据库每秒可承担2000次请求）。若是此时过来5000请求，可是redis由于某些缘由挂掉了，缓存整个就不能用了，那么这5000个请求就所有落到数据库。显然数据库扛不住，直接崩溃。此时，若是没用什么特别的方案来处理这个故障，只是很着急的重启数据库，结果由于缓存还没数据，立马数据库又被新的流量给打死了。这就是缓存雪崩。

对于缓存雪崩主要分为事前事中过后，
事前： 若是缓存不可用是由于缓存中的大部分数据集中失效，咱们能够对缓存的失效时间加上一个随机值，使失效时间分散一点，尽可能避免集中失效。另外若是是由于别的缘由redis宕机致使缓存不可用，这时候咱们就须要提早作好Redis高可用的架构，如主从+哨兵或redis cluster，来避免Redis出现故障时整个缓存不可用，全盘崩溃。

事中： 能够将一小部分数据一样缓存到本地ehcache（本地缓存组件）缓存，另外加上hystrix限流&降级组件，避免MySQL被打死。

过后： 若是真的发生雪崩，咱们还能够用redis的RDB或AOF重启redis快速从磁盘加载缓存数据。这就须要咱们提早打开Redis持久化机制，在雪崩发生的过后快速恢复缓存数据，一旦重启从磁盘中恢复数据到内存。

另一个问题，缓存穿透，通常是黑客恶意攻击，或是本身系统出bug。例如黑客恶意伪造请求，这些请求都是数据库根本查不到的，因此缓存中也没用，那这些大量的恶意请求都会落到数据库去查询，数据库不就挂了吗？

解决办法就是
一、只要从数据库没查到，就写入一个空值到缓存里去。
二、使用布隆过滤器对请求的key进行一层过滤，过滤掉系统认为不存在不合法的key。

说一说redis的过时策略吧

能够参考以前的这篇文章，什么？我往Redis里写的数据怎么没了？

谈谈缓存+数据库双写不一致问题

能够参考以前的这篇文章，高并发场景下缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计

最后

《【面试突击】—Redis篇》就要结束了，暂时就整理这么多，若是你还有更多的能够告诉我来补充哦

本系列文章在于面试突击，不是教程，要是细挖能讲好多，而面试你只须要把这个原理说出来就好了，若是边讲边画图那就更好了。
该系列文章在于快速突击，快速拾遗，温习。

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