redis

一、项目中缓存是如何使用

1、面试题

在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？

2、面试官心里分析

这个问题，互联网公司必问，要是一个人连缓存都不太清楚，那确实比较尴尬

只要问到缓存，上来第一个问题，肯定能是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？

这就是看看你对你用缓存这个东西背后，有没有思考，如果你就是傻乎乎的瞎用，没法给面试官一个合理的解答。那我只能说，面试官对你印象肯定不太好，觉得你平时思考太少，就知道干活儿。

3、面试题剖析

一个一个来看

（1）在项目中缓存是如何使用的？

这个，你结合你自己项目的业务来，你如果用了那恭喜你，你如果没用那不好意思，你硬加也得加一个场景吧

（2）为啥在项目里要用缓存呢？

用缓存，主要是俩用途，高性能和高并发

1）高性能

假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？

缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里，通过一个key查出来一个value，2ms搞定。性能提升300倍。

这就是所谓的高性能。

就是把你一些复杂操作耗时查出来的结果，如果确定后面不咋变了，然后但是马上还有很多读请求，那么直接结果放缓存，后面直接读缓存就好了。

2）高并发

mysql这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql单机支撑到2000qps也开始容易报警了。

所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有1万，那一个mysql单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放mysql。缓存功能简单，说白了就是key-value式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发so easy。单机承载并发量是mysql单机的几十倍。

3）所以你要结合这俩场景考虑一下，你为啥要用缓存？

一般很多同学项目里没啥高并发场景，那就别折腾了，直接用高性能那个场景吧，就思考有没有可以缓存结果的复杂查询场景，后续可以大幅度提升性能，优化用户体验，有，就说这个理由，没有？？那你也得编一个出来吧，不然你不是在搞笑么

（3）用了缓存之后会有啥不良的后果？

呵呵。。。你要是没考虑过这个问题，那你就尴尬了，面试官会觉得你头脑简单，四肢也不发达。你别光是傻用一个东西，多考虑考虑背后的一些事儿。

常见的缓存问题有仨（当然其实有很多，我这里就说仨，你能说出来也可以了）

1）缓存与数据库双写不一致

01_缓存是如何实现高性能的

02_缓存是如何实现高并发的

二、redis的线程模型是什么

1、面试题

redis和memcached有什么区别？redis的线程模型是什么？为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高得多（为什么redis是单线程的但是还可以支撑高并发）？

2、面试官心里分析

这个是问redis的时候，最基本的问题吧，redis最基本的一个内部原理和特点，就是redis实际上是个单线程工作模型，你要是这个都不知道，那后面玩儿redis的时候，出了问题岂不是什么都不知道？

还有可能面试官会问问你redis和memcached的区别，不过说实话，最近这两年，我作为面试官都不太喜欢这么问了，memched是早些年各大互联网公司常用的缓存方案，但是现在近几年基本都是redis，没什么公司用memcached了

3、额外的友情提示

同学，你要是现在还不知道redis和memcached是啥？那你赶紧百度一下redis入门和memcahced入门，简单启动一下，然后试一下几个简单操作，先感受一下。接着回来继续听课，我觉得1小时以内你就搞定了。

另外一个友情提示，要听明白redis的线程模型，你需要了解socket网络相关的基本知识，如果不懂。。。那我觉得你java没学好吧。初学者都该学习java的socket网络通信相关知识的。。。

4、面试题剖析

（1）redis和memcached有啥区别

这个事儿吧，你可以比较出N多个区别来，但是我还是采取redis作者给出的几个比较吧

1）Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

2）内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

3）性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。

4）集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好

（2）redis的线程模型

1）文件事件处理器

redis基于reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器，file event handler。这个文件事件处理器，是单线程的，redis才叫做单线程的模型，采用IO多路复用机制同时监听多个socket，根据socket上的事件来选择对应的事件处理器来处理这个事件。

如果被监听的socket准备好执行accept、read、write、close等操作的时候，跟操作对应的文件事件就会产生，这个时候文件事件处理器就会调用之前关联好的事件处理器来处理这个事件。

文件事件处理器是单线程模式运行的，但是通过IO多路复用机制监听多个socket，可以实现高性能的网络通信模型，又可以跟内部其他单线程的模块进行对接，保证了redis内部的线程模型的简单性。

文件事件处理器的结构包含4个部分：多个socket，IO多路复用程序，文件事件分派器，事件处理器（命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器，等等）。

多个socket可能并发的产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是IO多路复用程序会监听多个socket，但是会将socket放入一个队列中排队，每次从队列中取出一个socket给事件分派器，事件分派器把socket给对应的事件处理器。

然后一个socket的事件处理完之后，IO多路复用程序才会将队列中的下一个socket给事件分派器。文件事件分派器会根据每个socket当前产生的事件，来选择对应的事件处理器来处理。

2）文件事件

当socket变得可读时（比如客户端对redis执行write操作，或者close操作），或者有新的可以应答的sccket出现时（客户端对redis执行connect操作），socket就会产生一个AE_READABLE事件。

当socket变得可写的时候（客户端对redis执行read操作），socket会产生一个AE_WRITABLE事件。

IO多路复用程序可以同时监听AE_REABLE和AE_WRITABLE两种事件，要是一个socket同时产生了AE_READABLE和AE_WRITABLE两种事件，那么文件事件分派器优先处理AE_REABLE事件，然后才是AE_WRITABLE事件。

3）文件事件处理器

如果是客户端要连接redis，那么会为socket关联连接应答处理器

如果是客户端要写数据到redis，那么会为socket关联命令请求处理器

如果是客户端要从redis读数据，那么会为socket关联命令回复处理器

4）客户端与redis通信的一次流程

在redis启动初始化的时候，redis会将连接应答处理器跟AE_READABLE事件关联起来，接着如果一个客户端跟redis发起连接，此时会产生一个AE_READABLE事件，然后由连接应答处理器来处理跟客户端建立连接，创建客户端对应的socket，同时将这个socket的AE_READABLE事件跟命令请求处理器关联起来。

当客户端向redis发起请求的时候（不管是读请求还是写请求，都一样），首先就会在socket产生一个AE_READABLE事件，然后由对应的命令请求处理器来处理。这个命令请求处理器就会从socket中读取请求相关数据，然后进行执行和处理。

接着redis这边准备好了给客户端的响应数据之后，就会将socket的AE_WRITABLE事件跟命令回复处理器关联起来，当客户端这边准备好读取响应数据时，就会在socket上产生一个AE_WRITABLE事件，会由对应的命令回复处理器来处理，就是将准备好的响应数据写入socket，供客户端来读取。

命令回复处理器写完之后，就会删除这个socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器的关联关系。

（3）为啥redis单线程模型也能效率这么高？

1）纯内存操作

2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制

3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题（百度）

三、redis都有哪些数据类型

1、面试题

redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

2、面试官心里分析

除非是我感觉看你简历，就是工作3年以内的比较初级的一个同学，可能对技术没有很深入的研究过，我才会问这类问题，在宝贵的面试时间里，我实在是不想多问

其实问这个问题呢。。。主要就俩原因

第一，看看你到底有没有全面的了解redis有哪些功能，一般怎么来用，啥场景用什么，就怕你别就会最简单的kv操作

第二，看看你在实际项目里都怎么玩儿过redis

要是你回答的不好，没说出几种数据类型，也没说什么场景，你完了，面试官对你印象肯定不好，觉得你平时就是做个简单的set和get。

3、面试题剖析

（1）string

这是最基本的类型了，没啥可说的，就是普通的set和get，做简单的kv缓存

（2）hash

这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。

key=150

value={

“id”: 150,

“name”: “zhangsan”,

“age”: 20

}

hash类的数据结构，主要是用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值

value={

“id”: 150,

“name”: “zhangsan”,

“age”: 21

}

（3）list

有序列表，这个是可以玩儿出很多花样的

微博，某个大v的粉丝，就可以以list的格式放在redis里去缓存

key=某大v

value=[zhangsan, lisi, wangwu]

比如可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表了、文章的评论列表了之类的东西

比如可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走

比如可以搞个简单的消息队列，从list头怼进去，从list尾巴那里弄出来

（4）set

无序集合，自动去重

直接基于set将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于jvm内存里的HashSet进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？

得基于redis进行全局的set去重

可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧

把两个大v的粉丝都放在两个set中，对两个set做交集

（5）sorted set

排序的set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序，这个可以玩儿很多的花样，最大的特点是有个分数可以自定义排序规则

比如说你要是想根据时间对数据排序，那么可以写入进去的时候用某个时间作为分数，人家自动给你按照时间排序了

排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名

zadd board 85 zhangsan

zadd board 72 wangwu

zadd board 96 lisi

zadd board 62 zhaoliu

96 lisi

85 zhangsan

72 wangwu

62 zhaoliu

zrevrange board 0 3

获取排名前3的用户

96 lisi

85 zhangsan

72 wangwu

zrank board zhaoliu

4

四、过期策略都有哪些？内存淘汰机制

1、面试题

redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？

2、面试官心里分析

1）老师啊，我往redis里写的数据怎么没了？

之前有同学问过我，说我们生产环境的redis怎么经常会丢掉一些数据？写进去了，过一会儿可能就没了。我的天，同学，你问这个问题就说明redis你就没用对啊。redis是缓存，你给当存储了是吧？

啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个G的内存，但是可以有几个T的硬盘空间。redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。

那既然内存是有限的，比如redis就只能用10个G，你要是往里面写了20个G的数据，会咋办？当然会干掉10个G的数据，然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。

所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是redis自己给干掉。

set key value 过期时间（1小时）

set进去的key，1小时之后就没了，就失效了

2）老师，我的数据明明都过期了，怎么还占用着内存啊？

还有一种就是如果你设置好了一个过期时间，你知道redis是怎么给你弄成过期的吗？什么时候删除掉？如果你不知道，之前有个学员就问了，为啥好多数据明明应该过期了，结果发现redis内存占用还是很高？那是因为你不知道redis是怎么删除那些过期key的。

redis 内存一共是10g，你现在往里面写了5g的数据，结果这些数据明明你都设置了过期时间，要求这些数据1小时之后都会过期，结果1小时之后，你回来一看，redis机器，怎么内存占用还是50%呢？5g数据过期了，我从redis里查，是查不到了，结果过期的数据还占用着redis的内存。

如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进redis的数据就一定会存在，后面导致系统各种漏洞和bug，谁来负责？

3、面试题剖析

（1）设置过期时间

我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，指定这个key比如说只能存活1个小时？10分钟？这个很有用，我们自己可以指定缓存到期就失效。

如果假设你设置一个一批key只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？

答案是：定期删除+惰性删除

所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过期key上了。注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下

通过上述两种手段结合起来，保证过期的key一定会被干掉。

很简单，就是说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，占用着你的内存呢，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，咋整？

答案是：走内存淘汰机制。

（2）内存淘汰

如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略：

redis 10个key，现在已经满了，redis需要删除掉5个key

1个key，最近1分钟被查询了100次

1个key，最近10分钟被查询了50次

1个key，最近1个小时倍查询了1次

1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了

2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）

3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊

4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适）

5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key

6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除

百度，问题啊，网上鱼龙混杂

如果百度一些api操作，入门的知识，ok的，随便找一个博客都可以

一些高级别的，redis单线程模型

很简单，你写的数据太多，内存满了，或者触发了什么条件，redis lru，自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据

（3）要不你手写一个LRU算法？

我确实有时会问这个，因为有些候选人如果确实过五关斩六将，前面的问题都答的很好，那么其实让他写一下LRU算法，可以考察一下编码功底

你可以现场手写最原始的LRU算法，那个代码量太大了，我觉得不太现实

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

private final int CACHE_SIZE;

    // 这里就是传递进来最多能缓存多少数据

    public LRUCache(int cacheSize) {

        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾

        CACHE_SIZE = cacheSize;

    }

    @Override

    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

        return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据

    }

}

我给你看上面的代码，是告诉你最起码你也得写出来上面那种代码，不求自己纯手工从底层开始打造出自己的LRU，但是起码知道如何利用已有的jdk数据结构实现一个java版的LRU

五、高并发和高可用

1、面试题

如何保证Redis的高并发和高可用？redis的主从复制原理能介绍一下么？redis的哨兵原理能介绍一下么？

2、面试官心里分析

其实问这个问题，主要是考考你，redis单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容抗更多的并发？redis会不会挂？既然redis会挂那怎么保证redis是高可用的？

其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题，如果你没考虑过，那确实你对生产系统中的问题思考太少。

3、面试题剖析

就是如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用

我这里会选用我之前讲解过这一块内容，redis高并发、高可用、缓存一致性

redis高并发：主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10万的QPS。

redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。

1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系

redis，你要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好

mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列复杂的分库分表，订单系统，事务要求的，QPS到几万，比较高了

要做一些电商的商品详情页，真正的超高并发，QPS上十万，甚至是百万，一秒钟百万的请求量

光是redis是不够的，但是redis是整个大型的缓存架构中，支撑高并发的架构里面，非常重要的一个环节

首先，你的底层的缓存中间件，缓存系统，必须能够支撑的起我们说的那种高并发，其次，再经过良好的整体的缓存架构的设计（多级缓存架构、热点缓存），支撑真正的上十万，甚至上百万的高并发

2、redis不能支撑高并发的瓶颈在哪里？

单机

3、如果redis要支撑超过10万+的并发，那应该怎么做？

单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+，除非一些特殊情况，比如你的机器性能特别好，配置特别高，物理机，维护做的特别好，而且你的整体的操作不是太复杂

单机在几万

读写分离，一般来说，对缓存，一般都是用来支撑读高并发的，写的请求是比较少的，可能写请求也就一秒钟几千，一两千

大量的请求都是读，一秒钟二十万次读

读写分离

主从架构 -> 读写分离 -> 支撑10万+读QPS的架构

4、接下来要讲解的一个topic

redis replication

redis主从架构 -> 读写分离架构 -> 可支持水平扩展的读高并发架构

课程大纲

1、图解redis replication基本原理

2、redis replication的核心机制

3、master持久化对于主从架构的安全保障的意义

redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发

redis replication的最最基本的原理，铺垫

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1、图解redis replication基本原理

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2、redis replication的核心机制

（1）redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量

（2）一个master node是可以配置多个slave node的

（3）slave node也可以连接其他的slave node

（4）slave node做复制的时候，是不会block master node的正常工作的

（5）slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了

（6）slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量

slave，高可用性，有很大的关系

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3、master持久化对于主从架构的安全保障的意义

如果采用了主从架构，那么建议必须开启master node的持久化！

不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制，salve node数据也丢了

master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中

master宕机，重启，是没有本地数据可以恢复的，然后就会直接认为自己IDE数据是空的

master就会将空的数据集同步到slave上去，所有slave的数据全部清空

100%的数据丢失

master节点，必须要使用持久化机制

第二个，master的各种备份方案，要不要做，万一说本地的所有文件丢失了; 从备份中挑选一份rdb去恢复master; 这样才能确保master启动的时候，是有数据的

即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node可以自动接管master node，但是也可能sentinal还没有检测到master failure，master node就自动重启了，还是可能导致上面的所有slave node数据清空故障

课程大纲

1、主从架构的核心原理

当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node

如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据; 否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization

开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。

slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。

2、主从复制的断点续传

从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份

master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制

但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization

3、无磁盘化复制

master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了

repl-diskless-sync

repl-diskless-sync-delay，等待一定时长再开始复制，因为要等更多slave重新连接过来

4、过期key处理

slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。

redis replica最最基本的原理

redis主从复制的原理

1、复制的完整流程

（1）slave node启动，仅仅保存master node的信息，包括master node的host和ip，但是复制流程没开始

master host和ip是从哪儿来的，redis.conf里面的slaveof配置的

（2）slave node内部有个定时任务，每秒检查是否有新的master node要连接和复制，如果发现，就跟master node建立socket网络连接

（3）slave node发送ping命令给master node

（4）口令认证，如果master设置了requirepass，那么salve node必须发送masterauth的口令过去进行认证

（5）master node第一次执行全量复制，将所有数据发给slave node

（6）master node后续持续将写命令，异步复制给slave node

2、数据同步相关的核心机制

指的就是第一次slave连接msater的时候，执行的全量复制，那个过程里面你的一些细节的机制

（1）master和slave都会维护一个offset

master会在自身不断累加offset，slave也会在自身不断累加offset

slave每秒都会上报自己的offset给master，同时master也会保存每个slave的offset

这个倒不是说特定就用在全量复制的，主要是master和slave都要知道各自的数据的offset，才能知道互相之间的数据不一致的情况

（2）backlog

master node有一个backlog，默认是1MB大小

master node给slave node复制数据时，也会将数据在backlog中同步写一份

backlog主要是用来做全量复制中断候的增量复制的

（3）master run id

info server，可以看到master run id

如果根据host+ip定位master node，是不靠谱的，如果master node重启或者数据出现了变化，那么slave node应该根据不同的run id区分，run id不同就做全量复制

如果需要不更改run id重启redis，可以使用redis-cli debug reload命令

（4）psync

从节点使用psync从master node进行复制，psync runid offset

master node会根据自身的情况返回响应信息，可能是FULLRESYNC runid offset触发全量复制，可能是CONTINUE触发增量复制

3、全量复制

（1）master执行bgsave，在本地生成一份rdb快照文件

（2）master node将rdb快照文件发送给salve node，如果rdb复制时间超过60秒（repl-timeout），那么slave node就会认为复制失败，可以适当调节大这个参数

（3）对于千兆网卡的机器，一般每秒传输100MB，6G文件，很可能超过60s

（4）master node在生成rdb时，会将所有新的写命令缓存在内存中，在salve node保存了rdb之后，再将新的写命令复制给salve node

（5）client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60，如果在复制期间，内存缓冲区持续消耗超过64MB，或者一次性超过256MB，那么停止复制，复制失败

（6）slave node接收到rdb之后，清空自己的旧数据，然后重新加载rdb到自己的内存中，同时基于旧的数据版本对外提供服务

（7）如果slave node开启了AOF，那么会立即执行BGREWRITEAOF，重写AOF

rdb生成、rdb通过网络拷贝、slave旧数据的清理、slave aof rewrite，很耗费时间

如果复制的数据量在4G~6G之间，那么很可能全量复制时间消耗到1分半到2分钟

4、增量复制

（1）如果全量复制过程中，master-slave网络连接断掉，那么salve重新连接master时，会触发增量复制

（2）master直接从自己的backlog中获取部分丢失的数据，发送给slave node，默认backlog就是1MB

（3）msater就是根据slave发送的psync中的offset来从backlog中获取数据的

5、heartbeat

主从节点互相都会发送heartbeat信息

master默认每隔10秒发送一次heartbeat，salve node每隔1秒发送一个heartbeat

6、异步复制

master每次接收到写命令之后，现在内部写入数据，然后异步发送给slave node

2）缓存雪崩

3）缓存穿透

4）缓存并发竞争

这仨问题是常见面试题，后面我要讲，大家看到后面自然就知道了，但是人要是问你，你至少自己能说出来，并且给出对应的解决方案