小张兴冲冲去面试，结果被面试官吊打！
小张：
面试官，你好。我是来参加面试的。
面试官：
你好，小张。我看了你的简历，熟练掌握Redis，那么我就随便问你几个Redis相关的问题吧。首先我的问题是，Redis是单线程还是多线程呢？
小张：
Redis不同版本之间采用的线程模型是不一样的，在Redis4.0版本之前使用的是单线程模型，在4.0版本之后增加了多线程的支持。
在4.0之前虽然我们说Redis是单线程，也只是说它的网络I/O线程以及Set 和 Get操作是由一个线程完成的。但是Redis的持久化、集群同步还是使用其他线程来完成。
4.0之后添加了多线程的支持，主要是体现在大数据的异步删除功能上，例如 unlink key、flushdb async、flushall async 等
面试官：
回答的很好，那为什么Redis在4.0之前会选择使用单线程？而且使用单线程还那么快？
小张：
选择单线程个人觉得主要是使用简单，不存在锁竞争，可以在无锁的情况下完成所有操作，不存在死锁和线程切换带来的性能和时间上的开销，但同时单线程也不能完全发挥出多核CPU的性能。
至于为什么单线程那么快我觉得主要有以下几个原因：
Redis 的大部分操作都在内存中完成，内存中的执行效率本身就很快，并且采用了高效的数据结构，比如哈希表和跳表。
使用单线程避免了多线程的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能开销，并且不会出现死锁。
采用 I/O 多路复用机制处理大量客户端的Socket请求，因为这是基于非阻塞的 I/O 模型，这就让Redis可以高效地进行网络通信，I/O的读写流程也不再阻塞。
面试官：
不错，那Redis是如何实现数据不丢失的呢？
小张：
Redis数据是存储在内存中的，为了保证Redis数据不丢失，那就要把数据从内存存储到磁盘上，以便在服务器重启后还能够从磁盘中恢复原有数据，这就是Redis的数据持久化。Redis数据持久化有三种方式。
AOF 日志（Append Only File，文件追加方式）：记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
RDB 快照（Redis DataBase）：将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。
混合持久化方式：Redis 4.0 新增了混合持久化的方式，集成了 RDB 和 AOF 的优点。
面试官：
那你分别说说 AOF和 RDB的实现原理吧。
小张：
AOF采用的是写后日志的方式，Redis先执行命令把数据写入内存，然后再记录日志到文件中。AOF日志记录的是操作命令，不是实际的数据，如果采用AOF方法做故障恢复时需要将全量日志都执行一遍。
RDB采用的是内存快照的方式，它记录的是某一时刻的数据，而不是操作，所以采用RDB方法做故障恢复时只需要直接把RDB文件读入内存即可，实现快速恢复。
面试官：
你刚提到了AOF采用的是 “写后日志” 的方式，我们平时用的MySQL则采用的是 “写前日志”，那 Redis为什么要先执行命令，再把数据写入日志呢？
小张：额头开始冒汗，问的是些啥问题呀。。。
额，这个主要是由于Redis在写入日志之前，不对命令进行语法检查，所以只记录执行成功的命令，避免出现记录错误命令的情况，而且在命令执行后再写日志不会阻塞当前的写操作。
面试官：
那 后写日志又有什么风险呢？
小张：
我... 这个我不会。
面试官：
好吧，后写日志主要有两个风险可能会发生：
数据可能会丢失：如果 Redis 刚执行完命令，此时发生故障宕机，会导致这条命令存在丢失的风险。
可能阻塞其他操作：AOF 日志其实也是在主线程中执行，所以当 Redis 把日志文件写入磁盘的时候，还是会阻塞后续的操作无法执行。
我还有个问题是 RDB做快照时会阻塞线程吗？
小张：
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件，分别是 save 和 bgsave。save 命令在主线程中执行，会导致阻塞。而 bgsave 命令则会创建一个子进程，用于写入 RDB 文件的操作，避免了对主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 的默认配置。
面试官：
RDB 做快照的时候数据能修改吗？
小张：
save是同步的会阻塞客户端命令，bgsave的时候是可以修改的。
面试官：
那Redis是怎么解决在bgsave做快照的时候允许数据修改呢？
小张：（你咋还问。。。我™不会啊！）
额，这个我不太清楚...
这里主要是利用 bgsave的子线程实现的，具体操作如下：
如果主线程执行读操作，则主线程和 bgsave 子进程互相不影响；
如果主线程执行写操作，则被修改的数据会复制一份副本，然后 bgsave子进程会把该副本数据写入 RDB 文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
增加了 AOF 和 RDB 混合的数据持久化机制： 把数据以 RDB 的方式写入文件，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，既保证了 Redis 重启速度，又降低数据丢失风险。
小张：
学到了学到了。
面试官：
那你再跟我说说Redis如何实现高可用吧？
小张：
Redis实现高可用主要有三种方式：主从复制、哨兵模式，以及 Redis 集群。
主从复制
将从前的一台 Redis 服务器，同步数据到多台从 Redis 服务器上，即一主多从的模式，这个跟MySQL主从复制的原理一样。
使用 Redis 主从服务的时候，会有一个问题，就是当 Redis 的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复，为了解决这个问题，Redis 增加了哨兵模式（因为哨兵模式做到了可以监控主从服务器，并且提供自动容灾恢复的功能）。
Redis Cluster 是一种分布式去中心化的运行模式，是在 Redis 3.0 版本中推出的 Redis 集群方案，它将数据分布在不同的服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能。
使用哨兵模式在数据上有副本数据做保证，在可用性上又有哨兵监控，一旦master宕机会选举salve节点为master节点，这种已经满足了我们的生产环境需要，那为什么还需要使用集群模式呢？
小张：
额，哨兵模式归根节点还是主从模式，在主从模式下我们可以通过增加slave节点来扩展读并发能力，但是没办法扩展写能力和存储能力，存储能力只能是master节点能够承载的上限。所以为了扩展写能力和存储能力，我们就需要引入集群模式。
面试官：
集群中那么多Master节点，redis cluster在存储的时候如何确定选择哪个节点呢？
小张：
这应该是使用了某种hash算法，但是我不太清楚。。。
那好，今天的面试就到这里吧，你先回去等我们的面试通知。
小张：
好的，谢谢面试官，你能告诉我redis cluster怎么实现节点选择的吗？
面试官：
Redis Cluster采用的是类一致性哈希算法实现节点选择的 ，至于什么是一致性哈希算法你自己回去看看。
Redis Cluster将自己分成了16384个Slot （槽位），哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中，具体执行过程分为两大步。
根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit 的值。
再用 16bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。
每个Redis节点负责处理一部分槽位，假如你有三个master节点 ABC，每个节点负责的槽位如下：
节点
处理槽位
A
0-5000
B
5001 - 10000
C
10001 - 16383
这样就实现了cluster节点的选择。
好了，各位看官朋友们，Redis原理的这些面试点你们记住了吗？希望你们的面试不会被这个问题难倒哟~
