📚 前提回顾
首先如果没有阅读【面试综合知识专题之Redis技术专题系列(基础10题)】,简易先去看看基础10题,因为循序渐进才是正道,哈哈。
📚 1. Redis是单线程还是多线程的IO模型呢?
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。
📚 2. 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?
📚 3. 那Redis是如何实现数据不丢失的呢?
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。
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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。
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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。
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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。
📚 4. AOF的持久化原理是什么?
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📚 5. RDB的持久化原理是什么?
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。
📚 6. MySQL则采用的是 “写前日志”,而AOF采用的是 “写后日志” 是为什么?
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。
- 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。
📚 7. RDB做快照时会阻塞线程吗?
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。
📚 8. RDB 做快照的时候数据能修改吗?
- save是同步的会阻塞客户端命令,bgsave的时候是可以修改的。
那Redis是怎么解决在bgsave做快照的时候允许数据修改呢?
📚 这里主要是利用 bgsave的子线程实现的,具体操作如下:
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如果主线程执行读操作,则主线程和bgsave子进程互相不影响;
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如果主线程执行写操作,则被修改的数据会复制一份副本(指令传播),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。
要注意,Redis 对 RDB 的执行频率非常重要,因为这会影响快照数据的完整性以及 Redis 的稳定性,所以在 Redis 4.0 后,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。
📚 9.Redis如何实现高可用吧?
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
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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。
📚主从复制哨兵模式
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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(集群)
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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slave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?
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。
📚10. 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?
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。
每个Redis节点负责处理一部分槽位,加入你有三个master节点 ABC,每个节点负责的槽位如下:
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这样就实现了cluster节点的选择。