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黑马 redis面试篇笔记

news 来源：原创 2025/4/25 8:36:27

redis主从

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version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003"]

docker load -i redis.tar
docker compose up -d
docker compose ps
ps -ef | grep redis

建立主从集群

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默认所有节点都是主节点

docker exec -it r1 redis-cli -p 7001
info replication
image-20250423181856868

修改r2为从

docker exec -it r2 redis-cli -p 7002
slaveof 192.168.100.129 7001
image-20250423182412564

修改r3为从

docker exec -it r3 redis-cli -p 7003
slaveof 192.168.100.129 7001

可以看到r1显示了2个从节点，主从关系建立完毕

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主从同步原理

replicationID:每一个master节点都有自己的唯一id,简称replid

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主从集群优化

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：
在master中配置repl-diskless-sync yes,启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
Redis.单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
适当提高repl baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
限制一个master.上的slave节点数量，如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力

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哨兵原理

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Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：
主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。
客观下线：若超过指定数量（quorum)的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超
过Sentinel3实例数量的一半。

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选举新的master

一旦发现masteri故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master,选择依据是这样的：
首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值(down-after-milliseconds*10)则会排除该
slave节点
然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

如何实现故障转移

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搭建哨兵集群

首先，我们停掉之前的redis集群

docker compose down

sentinel.conf

sentinel announce-ip "192.168.100.129"
sentinel monitor hmaster 192.168.100.129 7001 2
sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000
sentinel failover-timeout hmaster 60000
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我们在虚拟机的/root/redis目录下新建3个文件夹：s1、s2、s3:

img

将课前资料提供的sentinel.conf文件分别拷贝一份到3个文件夹中。

接着修改docker-compose.yaml文件，内容如下：

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--slaveof", "192.168.100.129", "7001"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--slaveof", "192.168.100.129", "7001"]s1:image: rediscontainer_name: s1volumes:- /root/redis/s1:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27001"]s2:image: rediscontainer_name: s2volumes:- /root/redis/s2:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27002"]s3:image: rediscontainer_name: s3volumes:- /root/redis/s3:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27003"]

直接运行命令，启动集群：

docker compose up -d
image-20250423214253624

Redis分片

搭建分片集群

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Redis分片集群最少也需要3个master节点，由于我们的机器性能有限，我们只给每个master配置1个slave，形成最小的分片集群：

img

image-20250424120359402 image-20250424120908309

一般搭建部署集群肯定是给每个节点都配置上述参数，不过考虑到我们计划用docker-compose部署，因此可以直接在启动命令中指定参数，偷个懒。

在虚拟机的/root目录下新建一个redis-cluster目录，然后在其中新建一个docker-compose.yaml文件，内容如下：

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r4:image: rediscontainer_name: r4network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7004", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r5:image: rediscontainer_name: r5network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7005", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]r6:image: rediscontainer_name: r6network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7006", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]

注意：使用Docker部署Redis集群，network模式必须采用host

进入/root/redis-cluster目录，使用命令启动redis：

docker-compose up -d

启动成功，可以通过命令查看启动进程：

ps -ef | grep redis

接下来，我们使用命令创建集群：

# 进入任意节点容器
docker exec -it r1 bash
# 然后，执行命令
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 \
192.168.100.129:7001 192.168.100.129:7002 192.168.100.129:7003 \
192.168.100.129:7004 192.168.100.129:7005 192.168.100.129:7006

命令说明：

  • redis-cli --cluster：代表集群操作命令
  • create：代表是创建集群
  • --cluster-replicas 1 ：指定集群中每个master的副本个数为1
    • 此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量n。因此节点列表中的前n个节点就是master，其它节点都是slave节点，随机分配到不同master

输入命令后控制台会弹出下面的信息：

img

这里展示了集群中master与slave节点分配情况，并询问你是否同意。节点信息如下：

  • 7001是master，节点id后6位是da134f
  • 7002是master，节点id后6位是862fa0
  • 7003是master，节点id后6位是ad5083
  • 7004是slave，节点id后6位是391f8b，认ad5083（7003）为master
  • 7005是slave，节点id后6位是e152cd，认da134f（7001）为master
  • 7006是slave，节点id后6位是4a018a，认862fa0（7002）为master

输入yes然后回车。会发现集群开始创建，并输出下列信息：

img

接着，我们可以通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

结果：

img

散列插槽

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Redis数据不是与节点绑定，而是与插槽slot绑定。当我们读写数据时，Redis基于CRC16算法对key做hash运算，得
到的结果与16384取余，就计算出了这个key的slot值。然后到slot所在的Redis节点执行读写操作。

redis在计算key的hash值是不一定是根据整个key计算，分两种情况：
当key中包含{}时，根据{}之间的字符串计算hash slot
当key中不包含{}时，则根据整个key字符串计算hash slot
例如：key是num,那么就根据num计算，如果是{itcast)num,则根据itcast计算。

例如：

  • key是user，则根据user来计算hash slot
  • key是user:{age}，则根据age来计算hash slot

我们来测试一下，先于7001建立连接：

# 进入容器
docker exec -it r1 bash
# 进入redis-cli
redis-cli -p 7001
# 测试
set user jack

会发现报错了：

img

提示我们MOVED 5474，其实就是经过计算，得出user这个key的hash slot 是5474，而5474是在7002节点，不能在7001上写入！！

说好的任意节点都可以读写呢？

这是因为我们连接的方式有问题，连接集群时，要加-c参数：

# 通过7001连接集群
redis-cli -c -p 7001
# 存入数据
set user jack

结果如下：

img

可以看到，客户端自动跳转到了5474这个slot所在的7002节点。

现在，我们添加一个新的key，这次加上{}：

# 试一下key中带{}
set user:{age} 21# 再试一下key中不带{}
set age 20

结果如下：

img

可以看到user:{age}和age计算出的slot都是741

# 正确操作get user:{age}  # 返回 "21"# 错误操作get user       # 键名不匹配，返回 nilget age        # 键名不匹配，返回 nilget user:age   # 键名不匹配（无花括号），返回 nil

Redis数据结构

RedisObject

Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装为一个RedisObject,也叫做Redis:对象，源码如下：

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SkipList(跳表)

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SkipList的特点：
跳跃表是一个有序的双向链表
每个节点都可以包含多层指针，层数是1到32之间的随机数
不同层指针到下一个节点的跨度不同，层级越高，跨度越大
增删改查效率与红黑树基本一致，实现却更简单。但空间复杂度更高

SortedSet

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Redis内存回收

过期key处理

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Redis并不会实时监测key的过期时间，在key过期后立刻删除。而是采用两种延迟删除的策略：
惰性删除：当有命令需要操作一个key的时候，检查该ky的存活时间，如果已经过期才执行删除。
周期删除：通过一个定时任务，周期性的抽样部分有TTL的ky,如果过期则执行删除。
周期删除的定时任务执行周期有两种：
SLOW模式：默认执行频率为每秒10次，但每次执行时长不能超过25ms,受server.hz参数影响。
FAST模式：频率不固定，跟随Redis内部IO事件循环执行。两次任务之间间隔不低于2ms,执行时长不超过1ms

内存淘汰策略

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的阈值时，Redis:主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。
Redis会在每次处理客户端命令时都会对内存使用情况做判断，如果必要则执行内存淘汰。内存淘汰的策略有：
◆noeviction:不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。，
◆volatile-ttl:对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
◆allkeys-random:对全体key,随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
◆volatile-random:对设置了TTL的key,随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
◆allkeys-lru:对全体key,基于LRU算法进行淘汰
◆volatile-lru:对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰
◆allkeys-lfu:对全体key,基于LFU算法进行淘汰
◆volatile-lfu:对设置了TTL的key,基于LFU算法进行淘汰

比较容易混淆的有两个：
LRU(Least Recently Used),最近最少使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
LFU(Least Frequently Used),最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

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缓存一致性

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缓存一致性策略的最佳实践方案：
1.低一致性需求：使用Redis的key过期清理方案
2.高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
◆读操作：
缓存命中则直接返回
缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
◆写操作：
先写数据库，然后再删除缓存
要确保数据库与缓存操作的原子性

缓存穿透

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缓存雪崩

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缓存击穿

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