面试题系列:Redis夺命12问,你能扛到第几问?
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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?
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
Redis是怎么解决在bgsave做快照的时候允许数据修改呢?
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?
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是面试中绕不过的槛,只要在简历中写了用过Redis,肯定逃不过。今天我们就来模拟一下面试官在Redis这个话题上是如何一步一步深入,全面考察候选人对于Redis的掌握情况。
Redis是单线程还是多线程呢?
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。
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
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?
选择单线程主要是使用简单,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。
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。
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。
分别说说 AOF和 RDB的实现原理
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
说说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
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。
哨兵模式
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)
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?
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salve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。
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,加入你有三个master节点 ABC,每个节点负责的槽位如下:
这样就实现了cluster节点的选择。
一致性hash:
一致性Hash算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对2^32取模,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置
一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。
这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。
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学习链接:https://mp.weixin.qq.com/s/bWBFcCnoJ05zSQe8_pNCig
学习链接:https://blog.csdn.net/weixin_43217065/article/details/107659713
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