去中心化redis

A. 面试问题redis有哪些集群方案

P2P模式，无中心化
把key分成16384个slot
每个实例负责一部分slot
客户端请求若不在连接的实例，该实例会转发给对应的实例。
通过Gossip协议同步节点信息

优点：
- 组件all-in-box，部署简单，节约机器资源
- 性能比proxy模式好
- 自动故障转移、Slot迁移中数据可用
- 官方原生集群方案，更新与支持有保障

缺点：
- 架构比较新，最佳实践较少
- 多键操作支持有限（驱动可以曲线救国）
- 为了性能提升，客户端需要缓存路由表信息
- 节点发现、reshard操作不够自动化

B. redis能解决什么问题

redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是些缓存类型的问题，如下：
1、会话缓存（Session Cache）
2、全页缓存（FPC）
3、队列
4、排行榜/计数器
5、发布/订阅

C. Redis和Memcached的区别

Redis与Memcached的区别

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题
实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：
1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。
2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。
3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。
4.跨机房cache同步问题。
众多NoSQL百花齐放，如何选择
最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题
1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。
3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。
4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。
面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。
Redis适用场景，如何正确的使用
前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。

在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

使用Redis特有内存模型前后的情况对比：
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

补充的知识点：
memcached和redis的比较
1 网络IO模型
Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)
Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。
2.内存管理方面
Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/
Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据)，这点上Redis更适合作为存储而不是cache。
3.数据一致性问题
Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。
4.存储方式及其它方面
Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能
Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS
进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其mp文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。
5.关于不同语言的客户端支持
在不同语言的客户端方面，Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择，不过因为Memcached发展的时间更久一些，目前看在客户端支持方面，Memcached的很多客户端更加成熟稳定，而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂，加上作者不断增加新的功能等，对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上，有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。
根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。
关于Redis的一些周边功能
Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能，比如聚合计算、pubsub、scripting等，对于此类功能需要了解其实现原理，清楚地了解到它的局限性后，才能正确的使用，比如pubsub功能，这个实际是没有任何持久化支持的，消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢失的，又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限，是不可能达到很高的吞吐量的，需要谨慎使用。
总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。
总结：
1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。
2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。
3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。
4.当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。

D. memcached和redis的区别

前者是大型机器

E. redis集群中master和salve是怎么设置的

redis cluster在设计的时候，就考虑到了去中心化，去中间件，也就是说，集群中的每个节点都是平等的关系，都是对等的，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。
每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃，这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点，就可以获取到其他节点的数据。

F. 如何搭建redis的双主

这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性
后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

G. 如何实现高可用的 redis 集群

Redis 因具有丰富的数据结构和超高的性能以及简单的协议，使其能够很好的作为数据库的上游缓存层。但在大规模的 Redis 使用过程中，会受限于多个方面：单机内存有限、带宽压力、单点问题、不能动态扩容等。

基于以上， Redis 集群方案显得尤为重要。通常有 3 个途径：官方 Redis Cluster ；通过 Proxy 分片；客户端分片 (Smart Client) 。以上三种方案各有利弊。

Redis Cluster( 官方 ) ：虽然正式版发布已经有一年多的时间，但还缺乏最佳实践；对协议进行了较大修改，导致主流客户端也并非都已支持，部分支持的客户端也没有经过大规模生产环境的验证；无中心化设计使整个系统高度耦合，导致很难对业务进行无痛的升级。

Proxy ：现在很多主流的 Redis 集群都会使用 Proxy 方式，例如早已开源的 Codis 。这种方案有很多优点，因为支持原声 redis 协议，所以客户端不需要升级，对业务比较友好。并且升级相对平滑，可以起多个 Proxy 后，逐个进行升级。但是缺点是，因为会多一次跳转，平均会有 30% 左右的性能开销。而且因为原生客户端是无法一次绑定多个 Proxy ，连接的 Proxy 如果挂了还是需要人工参与。除非类似 Smart Client 一样封装原有客户端，支持重连到其他 Proxy ，但这也就带来了客户端分片方式的一些缺点。并且虽然 Proxy 可以使用多个，并且可以动态增加 proxy 增加性能，但是所有客户端都是共用所有 proxy ，那么一些异常的服务有可能影响到其他服务。为每个服务独立搭建 proxy ，也会给部署带来额外的工作。

而我们选择了第三种方案，客户端分片 (Smart Client) 。客户端分片相比 Proxy 拥有更好的性能，及更低的延迟。当然也有缺点，就是升级需要重启客户端，而且我们需要维护多个语言的版本，但我们更爱高性能。

下面我们来介绍一下我们的Redis集群：

概貌：

如图0所示，

我们的 Redis 集群一共由四个角色组成:

Zookeeper ：保存所有 redis 集群的实例地址， redis 实例按照约定在特定路径写入自身地址，客户端根据这个约定查找 redis 实例地址，进行读写。

Redis 实例：我们修改了 redis 源码，当 redis 启动或主从切换时，按照约定自动把地址写到 zookeeper 特定路径上。

Sentinel ： redis 自带的主从切换工具，我们通过 sentinel 实现集群高可用。

客户端（ Smart Client ）：客户端通过约定查找 redis 实例在 ZooKeeper 中写入的地址。并且根据集群的 group 数，进行一致性哈希计算，确定 key 唯一落入的 group ，随后对这个 group 的主库进行操作。客户端会在Z ooKeeper 设置监视，当某个 group 的主库发生变化时，Z ooKeeper 会主动通知客户端，客户端会更新对应 group 的最新主库。

我们的Redis 集群是以业务为单位进行划分的，不同业务使用不同集群（即业务和集群是一对一关系）。一个 Redis 集群会由多个 group 组成 ( 一个 group 由一个主从对 redis 实例组成 ) 。即 group 越多，可以部署在更多的机器上，可利用的内存、带宽也会更多。在图0中，这个业务使用的 redis 集群由 2 个 group 组成，每个 group 由一对主从实例组成。

Failover

如图1所示，

当 redis 启动时，会 把自己的 IP:Port 写入到 ZooKeeper 中。其中的 主实例模式启动时会在 /redis/ 业务名 / 组名 永久节点写入自己的 IP:Port （如果节点不存在则创建）。由 主模式 变成 从模式 时，会创建 /redis/ 业务名 / 组名 /slaves/ip:port 临时节 点，并写入自己的 IP:Port （如果相同节点已经存在，则先删除，再创建）。而从实例 模式 启动时会创建 /redis/ 业务名 / 组名 /slaves/ip:port 临时节点，并写入自己的 ip:port （如果相同节点已经存在，则先删除，再创建）。由 从模式 变成 主模式 时，先删除 /redis/ 业务名 / 组名 /slaves/ip:port 临时节点，并在 /redis/ 业务名 / 组名 永久节点写入自己的 IP:Port 。

ZooKeeper 会一直保存当前有效的 主从实例 IP:Port 信息。至于主从自动切换过程，使用 redis 自带的 sentinel 实现，现设置为超过 30s 主 server 无响应，则由 sentinel 进行主从实例的切换，切换后就会触发以主、从实例通过以上提到的一系列动作，从而完成最终的切换。

而客户端侧通过给定业务名下的所有 groupName 进行一致性哈希计算，确定 key 落入哪个组。 客户端启动时，会从 ZooKeeper 获取指定业务名下所有 group 的 主从 IP:Port ，并在 ZooKeeper 中设置监视（监视的作用是当 ZooKeeper 的节点发生变化时，会主动通知客户端）。若客户端从 Zookeeper 收到节点变化通知，会重新获取最新的 主从 I:Port ，并重新设置监视（ ZooKeeper 监视是一次性的）。通过此方法，客户端可以实时获知当前可访问最新的 主从 IP:Port 信息。

因为我们的所有 redis 实例信息都按照约定保存在 ZooKeeper 上，所以不需要针对每个实例部署监控，我们编写了一个可以自动通过 ZooKeeper 获取所有 redis 实例信息，并且监控 cpu 、 qps 、内存、主从延迟、主从切换、连接数等的工具。

发展：

现在 redis 集群在某些业务内存需求超过预期很多后，无法通过动态扩容进行扩展。所以我们正在做动态扩容的支持。原先的客户端我们是通过一致性哈希进行 key 的
路由策略，但这种方式在动态扩容时会略显复杂，所以我们决定采用实现起来相对简单的预分片方式。一致性哈希的好处是可以无限扩容，而预分片则不是。预分片
时我们会在初始化阶段指定一个集群的所有分片数量，这个数量一旦指定就不能再做改变，这个预分片数量就是后续可以扩容到最大的 redis 实例数。假设预分片 128 个 slot ，每个实例 10G 也可以达到 TB 级别的集群，对于未来数据增长很大的集群我们可以预分片 1024 ，基本可以满足所有大容量内存需求了。

原先我们的 redis 集群有四种角色， Smart Client, redis ， sentinel ， ZooKeeper 。为了支持动态扩容，我们增加了一个角色， redis_cluster_manager （以下简称 manager ），用于管理 redis 集群。主要工作是初始化集群（即预分片），增加实例后负责修改Z ooKeeper 状态，待客户端做好准备后迁移数据到新增实例上。为了尽量减少数据迁移期间对现性能带来的影响，我们每次只会迁移一个分片的数据，待迁移完成，再进行下一个分片的迁移。

如图2所示

相比原先的方案，多了 slots 、M anager Lock 、 clients 、M igrating Clients 节点。

Slots: 所有分片会把自身信息写入到 slots 节点下面。 Manager 在初始化集群时，根据设置的分片数，以及集群下的 group 数，进行预分片操作，把所有分片均匀分配给已有 group 。分片的信息由一个 json 串组成，记录有分片的状态 (stats) ，当前拥有此分片的 group(src) ，需要迁移到的 group(dst) 。分片的状态一共有三种： online 、 pre_migrate 、 migrating 。

Online 指这个分片处于正常状态，这时 dst 是空值，客户端根据 src 的 group 进行读写。

Pre_migrate 是指这个分片被 manager 标记为需要迁移，此时 dst 仍然为空， manager 在等所有 client 都已经准备就绪，因为 ZooKeeper 回掉所有客户端有时间差，所以如果某些 client 没有准备就绪的时候 manager 进行了数据迁移，那么就会有数据丢失。

Migrating 是 manager 确认了所有客户端都已经做好迁移准备后，在 dst 写入此分片需要迁移的目标 group 。待迁移完成，会在 src 写入目标 group_name ， dst 设为空， stats 设为 online 。

Manager Lock： 因为我们是每次只允许迁移一个 slot ，所以不允许超过一个 manager 操作一个集群。所以 manager 在操作集群前，会在M anager Lock 下注册临时节点，代表这个集群已经有 manager 在操作了，这样其他 manager 想要操作这个集群时就会自动退出。

Clients 和M igrating Clients 是为了让 manager 知道客户端是否已经准备就绪的节点。客户端通过 uid 代表自己，格式是 客户端语言 _ 主机名 _pid 。当集群没有进行迁移，即所有分片都是 online 的时候，客户端会在 clients 下创建 uid 的临时节点。

当某个 slot 从 online 变成 pre_migrate 后，客户端会删除 clients 下的 uid 临时节点，然后在M igrating Clients 创建 uid 临时节点。注意，因为需要保证数据不丢失，从 pre_migrate 到 migrating 期间，这个 slot 是被锁定的，即所有对这个 slot 的读写都会被阻塞。所以 mananger 会最多等待 10s ，确认所有客户端都已经切换到准备就绪状态，如果发现某个客户端一直未准备就绪，那么 mananger 会放弃此次迁移，把 slot 状态由 pre_migrate 改为 online 。如果客户端发现 slot 状态由 pre_migrate 变成 online 了，那么会删除 migrating_clients 下的 uid 节点，在 clients 下重新创建 uid 节点。还需要注意的一点是，有可能一个客户刚启动，并且正在往 clients 下创建 uid 节点，但是因为网络延迟还没创建完成，导致 manager 未确认到这个 client 是否准备就绪，所以 mananger 把 slot 改为 pre_migrate 后会等待 1s 再确认所有客户端是否准备就绪。

如果 Manager 看到 clients 下已经没有客户端的话（都已经准备就绪），会把 slot 状态改为 migrating 。 Slot 变成 migrating 后，锁定也随之解除， manager 会遍历 src group 的数据，把对应 slot 的数据迁移到 dst group 里。客户端在 migrating 期间如果有读写 migrating slot 的 key ，那么客户端会先把这个 key 从 src group 迁移到 dst group ，然后再做读写操作。即这期间客户端性能会有所下降。这也是为什么每次只迁移一个 slot 的原因。这样即使只有 128 个分片的集群，在迁移期间受到性能影响的 key 也只有 1/128 ，是可以接受的。

Manager 发现已经把 slot 已经迁移完毕了，会在 src 写入目标 group_name ， dst 设为空， stats 设为 online 。客户端也删除 migrating_clients 下的 uid ，在 clients 下创建 uid 节点。

H. Redis适合存储海量小文件吗

最近学习下redis，作为一个高性能的k/v数据库，如果数据不用swap的话，redis的性能是无以伦比的。最近在做一个系统附件的缓存，试着把附件放到redis试试，写了个保存文件的方法。public class TestRedis{ Jedis redis = new Jedis("localhost");...

I. redis2 和 redis3 的区别

前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性
后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

J. 如何实现高可用的redis集群

基于以上，Redis集群方案显得尤为重要。通常有3个途径：官方Redis Cluster；通过Proxy分片；客户端分片(Smart Client)。以上三种方案各有利弊。

Redis Cluster(官方)：虽然正式版发布已经有一年多的时间，但还缺乏最佳实践；对协议进行了较大修改，导致主流客户端也并非都已支持，部分支持的客户端也没有经过大规模生产环境的验证；无中心化设计使整个系统高度耦合，导致很难对业务进行无痛的升级。

Proxy：现在很多主流的Redis集群都会使用Proxy方式，例如早已开源的Codis。这种方案有很多优点，因为支持原声redis协议，所以客户端不需要升级，对业务比较友好。并且升级相对平滑，可以起多个Proxy后，逐个进行升级。但是缺点是，因为会多一次跳转，平均会有30%左右的性能开销。而且因为原生客户端是无法一次绑定多个Proxy，连接的Proxy如果挂了还是需要人工参与。除非类似Smart Client一样封装原有客户端，支持重连到其他Proxy，但这也就带来了客户端分片方式的一些缺点。并且虽然Proxy可以使用多个，并且可以动态增加proxy增加性能，但是所有客户端都是共用所有proxy，那么一些异常的服务有可能影响到其他服务。为每个服务独立搭建proxy，也会给部署带来额外的工作。