Redis面试题——第四篇

1. Redis主从复制的常见拓扑结构有哪些

一主多从：这是最基本的拓扑结构，包含一个主节点和多个从节点，所有写操作都在主节点上执行，而读操作可以在从节点上进行，以提高读取速度和负载均衡。
树状主从结构：从节点也可以作为其他从节点的主节点，这样形成了一个层次结构，主节点负责写操作，而从节点负责读操作，并将数据再次复制到更下一级的从节点。
主主结构（双主或者多主）
在这种拓扑中，有两个或者多个主节点，他们之间相互复制数据，这种结构提高了系统的写能力和容错性。

2. List介绍

常见命令

lpush：将一个或者多个值插入到列表头部，列表不存在，一个新的列表会被创建。
rpush：将一个或者多个值插入到列表尾部
lpop：移除并返回列表头部的元素
rpop：移除并返回列表尾部的元素
lrange：获取列表指定范围内的元素
lindex：通过索引获取列表中的元素
llen：获取列表长度
lset：将列表中指定索引的元素设置为另一个值
lrem：移除列表中与参数匹配的元素 lrem mylist 1 a # 从mylist中移除第一个a
ltrim：修剪一个已存在的list，使其只包含指定范围的元素。 ltrim mylist 1 2 # 保留mylist中索引从1到2的元素。

列表的存储结构
Redis List类型的底层实现有两种数据结构，Redis会根据列表的长度和每个元素的大小自动选择使用哪种结构。
- 双向链表：当列表元素较多时，使用双向链表实现，便于从两端快速添加和删除。
- 压缩列表：当列表元素较少时且总大小较小时，使用内存更节省的压缩列表实现。
List使用场景
- 消息队列：Redis的LPUSH和RPOP组合可以用来实现生产者——消费者模型，将LPUSH用于生产者，RPOP用于消费者，这种方式可以实现简单的消息队列。
- 任务调度：可以使用LPUSH和BRPOP来实现任务调度，将任务放入队列中，消费者通过阻塞方式从队列中取任务进行处理
- 聊天记录：可以使用Redis List存储用户聊天记录。
列表操作的性能问题
- 大列表操作：当列表非常大时，lrange，lrem可能会导致Redis阻塞，因为Redis是单线程的，因此，对大列表的操作应该尽量避免。
- 列表裁剪：使用ltrim命令对列表进行裁剪，以控制列表的大小，避免列表无限增长导致内存占用过高。例如，ltrim mylist 0 99，只保留前100个元素。

3. Redis中ZipList和Quicklist的特点是什么

Ziplist

简单、紧凑、连续存储，适用于小数据量场景，但是对大量数据或者频繁的修改操作不太友好。
适合小数据量存储，例如短列表、小哈希表等，因为他的内存紧凑，可以大幅减少内存使用

Quicklist

通过将链表和ziplist结合，既实现了链表的灵活操作，又能节省内存。Redis 3.2之后成为List的默认实现。
Quicklist是为了替代纯链表设计的，适用于需要频繁的对列表进行插入、删除、查找等操作的场景，并且数据量可能较大，他在存储多个元素时，既保留了链表的灵活性，又具备压缩列表的内存优势。

4. Redis复制延迟的原因有哪些

Redis的复制延迟是指从节点同步主节点数据时可能出现时间延迟。在读写分离场景，这个延迟会导致写入了数据，但去从节点查询的时候无法查到。

可能原因

网络原因
主节点负载过高：主节点接收到大量的写操作，在处理客户端请求的同时，还需向从节点发送复制数据。如果主节点负载较高时，来不及处理从节点复制的请求，就会导致复制延迟。
复制缓冲区溢出
主节点持久化，无法及时响应复制请求：生成RDB快照或者AOF文件重写都会占用大量的CPU和IO资源，可能会影响复制的速度。

5. Redis Cluster模式和Sentinel模式的区别

Redis Cluster是Redis集群，提供自动分片功能，将数据自动分布在多个节点上，支持自动故障转移。如果一个节点失败，集群会自动重新配置和平衡，不需要外部介入。
Sentinel是哨兵，用于管理多个Redis服务器实例来提高数据的高可用性。当主节点宕机，哨兵会将从节点提升为主节点，他不提供数据分片功能。

如果需要处理大量数据并进行数据分片，应该选择Redis Cluster，他支持水平扩展，适用于大规模数据、高吞吐量场景。

如果只是为了提高Redis实例的可用性，并不需要数据分片，应该选择主从+sentinel，他主要关注故障转移和实例高可用。适用于高可用性、读写分离场景。

6. 在Redis集群中，如何根据键定位到对应的节点

Redis集群将数据分布到16384个哈希槽（slots）中，每个键通过哈希函数计算出一个槽位编号，然后根据槽位编号定位到具体的节点，具体是使用CRC16哈希函数计算键的哈希值，然后对16384取模，得到哈希槽编号。

1. Redis集群节点的通信
Redis集群节点在一开始的时候，只知道自己的槽位，不知道其他节点的槽位。他们之间会通过Gossip协议使用ping命令和pong响应进行通信，彼此之间交换槽位的信息。这样之后，Redis集群的节点之间就互相知道彼此的槽位。
2. 访问Redis集群时，如何得到key所对应的节点
Redis客户端通过key访问数据的时候，可以 将请求打在Redis集群中的任意一个节点

Redis客户端使用CRC16算法计算出key的哈希值，然后将哈希值对16384取模，从而计算key最终要落到的槽位。
一般客户端在启动时会从集群中获取哈希槽到节点的关系映射，因此，可以选择对应的节点。
如果节点上有数据则直接返回，如果访问的key不在连接的节点上时，Redis会返回一个重定向命令（Moved或者ASK）。
当客户端收到Moved响应时，表示key所在的哈希槽已经被移动到另一个节点，客户端需要更新哈希槽映射并重试操作。
当客户端收到ASK响应时，表示Redis集群进行伸缩。

Redis客户端根据Moved/ASK指令重定向到正确的Redis节点。

3. ASK重定向的工作原理

客户端请求：客户端发送一个命令来访问某个key。
如果该key所在的哈希槽正在从源节点迁移到目标节点，源节点会返回一个ASK重定向指令。
客户端收到ASK重定向后，首先发送一个ASKING命令到目标节点，随后重新发送原始命令到目标节点。

为什么客户端需要先发送一个ASKING命令到目标节点，然后再发送实际的请求？
因为集群扩容还未完成，所以理论新的节点还未完全拥有这个槽，而ASKING命令其实是一个临时授权，告诉目标节点即使该节点还没有正式拥有该哈希槽，也要暂时处理这个请求。如果没有先发送ASKING命令，目标节点可能会因为还没有正式接管哈希槽而拒绝处理请求。