Redis面試題目及分散式集群

這篇文章主要介紹了關於Redis面試題及分散式集群，有著一定的參考價值，現在分享給大家，有需要的朋友可以參考一下

1. 使用Redis有哪些好處？

(1) 速度快，因為資料存在記憶體中，類似HashMap，HashMap的優點就是尋找和操作的時間複雜度都是O(1) 
(2) 支援豐富資料型，支援string，list，set，sorted set，hash 
(3) 支援事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對資料的變更要麼全部執行，要麼全部不執行 
(4) 豐富的功能：可用於緩存，訊息，按key設定過期時間，過期後將會自動刪除

專題推薦：2020年redis面試題大全（最新）

#2. redis比起memcached有哪些優勢？

(1) memcached所有的值都是簡單的字串，redis作為其替代者，支援更豐富的資料型別 
(2) redis的速度比memcached快很多 
( 3) redis可以持久化其資料

3. redis常見效能問題和解決方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB記憶體快照和AOF日誌文件 
(2) 如果數據比較重要，某個Slave開啟AOF備份數據，策略設定為每秒同步一次 
(3) 為了主從複製的速度和連接的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網路內 
(4) 盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫 
(5) 主從複製不要用圖狀結構，用單向鍊錶結構更為穩定，即： Master 這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

4. MySQL裡有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據

相關知識：redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。 redis 提供6種資料淘汰策略：

voltile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰

# volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i] .dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料

5. Memcache與Redis的差異都有哪些？

1)、儲存方式

Memecache把資料全部存在記憶體之中，斷電後會掛掉，資料不能超過記憶體大小。

Redis有部份存在硬碟上，這樣能確保資料的持久性。

2)、資料支援類型

Memcache對資料型別支援相對簡單。

Redis有複雜的資料型態。

3)、使用底層模型不同

它們之間底層實作方式 以及與客戶端之間通訊的應用協定不一樣。

Redis直接自己建構了VM 機制 ，因為一般的系統呼叫系統函數的話，會浪費一定的時間去移動和請求。

4），value大小

redis最大可以達到1GB，而memcache只有1MB

6. Redis 常見的效能問題有哪些？如何解決？

1).Master寫記憶體快照，save指令調度rdbSave函數，會阻塞主執行緒的工作，當快照比較大時對效能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫記憶體快照。

2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。 Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。

3).Master呼叫BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和記憶體資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

4). Redis主從複製的效能問題，為了主從複製的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網路內

7, redis 最適合的場景

Redis最適合所有資料in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際上更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢? 
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點： 
1 、Redis不僅支援簡單的k/v類型的數據，同時也提供list，set，zset，hash等資料結構的儲存。 
2 、Redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份。 
3 、Redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料保持在磁碟中，重新啟動的時候可以再次載入進行使用。 
（1）、會話快取（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情境是會話快取（session cache）。用Redis快取會話比其他儲存（如Memcached）的優點在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的快取時，如果用戶的購物車資訊全部遺失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來快取會話的文檔。甚至廣為人知的商業平台Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁快取（FPC）

除基本的會話token之外，Redis也提供很簡單的FPC平台。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁碟的持久化，使用者也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個外掛程式來使用Redis作為全頁快取後端。

此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個外掛程式能幫助你以最快速度載入你曾經瀏覽過的頁面。

（3）、佇列

Reids在記憶體儲存引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的訊息佇列平台來使用。 Redis作為佇列使用的操作，就類似於本機程式語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜尋“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後台就是使用Redis當broker，你可以從這裡去查看。

（4），排行榜/計數器

Redis在記憶體中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些運算的時候變的非常簡單，Redis只是剛好提供了這兩種資料結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：

當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想回傳使用者及使用者的分數，你需要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來儲存資料的，你可以在這裡看到。

（5）、發布/訂閱

最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社群網路連線中使用，還可作為基於發布/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發布/訂閱功能來建立聊天系統！ （不，這是真的，你可以去核實）。

Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能。

高可用分散式叢集

一，高可用

高可用（High Availability），是當一台伺服器停止服務後，對於業務及使用者毫無影響。停止服務的原因可能由於網路卡、路由器、機房、CPU負載過高、記憶體溢出、自然災害等不可預期的原因導致，在很多時候也稱單點問題。

（1）解決單點問題主要有2種方式：

主備方式 
這種通常是一台主機、一台或多台備機，在正常情況下主機對外提供服務，並把資料同步到備機，當主機宕機後，備機立刻開始服務。
Redis HA中使用比較多的是keepalived，它使主機備機對外提供同一個虛擬IP，客戶端透過虛擬IP進行資料操作，正常期間主機一直對外提供服務，宕機後VIP自動漂移到備機上。

優點是對客戶端毫無影響，仍然透過VIP操作。 
缺點也很明顯，在絕大多數時間內備機是一直沒使用，被浪費著的。

主從方式 
這種採取一主多從的辦法，主從之間進行資料同步。當Master宕機後，透過選舉演算法(Paxos、Raft)從slave中選出新Master繼續對外提供服務，主機恢復後以slave的身份重新加入。 
主從另一個目的是進行讀寫分離，這是當單機讀寫壓力過高的一種通用型解決方案。其主機的角色只提供寫入操作或少量的讀，把多餘讀請求透過負載平衡演算法分流到單一或多個slave伺服器上。

缺點是主機宕機後，Slave雖然被選成新Master了，但對外提供的IP服務位址卻改變了，代表會影響到客戶端。解決這種情況需要一些額外的工作，在主機位址變更後及時通知到客戶端，客戶端收到新位址後，使用新位址繼續發送新要求。

（2）資料同步 
無論是主備或主從都牽扯到資料同步的問題，這也分成2種情況：

同步方式：當主機收到客戶端寫入操作後，以同步方式把資料同步到從機上，當從機也成功寫入後，主機才回傳客戶端成功，也稱為資料強一致性。很顯然這種方式效能會降低不少，當從機很多時，可以不用每台都同步，主機同步某一台從機後，從機再把資料分發同步到其他從機上，這樣提高主機效能分擔同步壓力。在redis中是支援這楊配置的，一台master，一台slave，同時這台salve又作為其他slave的master。

非同步方式：主機接收到寫入操作後，直接返回成功，然後在後台用非同步方式把資料同步到從機上。這種同步效能比較好，但無法保證資料的完整性，例如在非同步同步過程中主機突然宕機了，也稱這種方式為資料弱一致性。

Redis主從同步採用的是非同步方式，因此會有少量丟資料的危險。還有種弱一致性的特例叫最終一致性，這塊詳細內容可參考CAP原理及一致性模型。

（3）方案選擇 
keepalived方案配置簡單、人力成本小，在資料量少、壓力小的情況下建議使用。如果資料量比較大，不希望過多浪費機器，還希望在宕機後，做一些自訂的措施，例如警報、記日誌、資料遷移等操作，推薦使用主從方式，因為和主從搭配的一般還有個管理監控中心。

宕機通知這塊，可以整合到客戶端元件上，也可單獨抽離出來。 Redis官方Sentinel支援故障自動轉移、通知等，詳情請見低成本高可用方案設計(四)。

邏輯圖： 

二，分散式

分散式(distributed), 是當業務量、資料量增加時，可以透過任意增加減少伺服器數量來解決問題。

叢集時代 
至少部署兩台Redis伺服器構成一個小的集群，主要有2個目的：

高可用性：在主機掛掉後，自動故障轉移，使前端服務對用戶無影響。 
讀寫分離：將主機讀取壓力分流到從機上。 
可在客戶端元件上實現負載平衡，依照不同伺服器的運作情況，分擔不同比例的讀取請求壓力。

邏輯圖： 

三，分散式叢集時代

當快取資料量不斷增加時，單機記憶體不夠使用，需要把資料切分不同部分，分佈到多台伺服器上。 
可在客戶端對資料進行分片，資料分片演算法詳見C#一致性Hash詳解、C#之虛擬桶分片。

邏輯圖： 

大規模分散式叢集時代 
當資料量持續增加時，應用程式可根據不同情境下的業務申請對應的分散式集群。這塊最關鍵的是快取治理這塊，其中最重要的部分是加入了代理服務。應用程式透過代理程式存取真實的Redis伺服器進行讀寫，這樣做的好處是：

避免越來越多的客戶端直接存取Redis伺服器難以管理，而造成風險。 
在代理這一層可以做對應的安全措施，例如限流、授權、分片。 
避免客戶端越來越多的邏輯程式碼，不但臃腫升級還比較麻煩。 
代理這層無狀態的，可任一擴充節點，對客戶端來說，存取代理程式跟存取單機Redis一樣。 
目前樓主公司使用的是客戶端元件和代理商兩種方案並存，因為透過代理商會影響一定的效能。代理這塊對應的方案實作有Twitter的Twemproxy和豌豆莢的codis。

邏輯圖： 

四，總結

分散式快取再向後是雲端服務緩存，對使用端完全屏蔽細節，各應用自行申請大小、流量方案即可，如淘寶OCS雲端服務快取。 
分散式快取對應需要的實作元件有：

一個快取監控、遷移、管理中心。 
一個自訂的客戶端元件，上圖的SmartClient。 
一個無狀態的代理服務。 
N台伺服器。

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