Redis面试题 （2023最新版）_redis面试题2023

一、Redis为什么快？

1、基于内存

内存读写效率远高于磁盘读写，省去磁盘IO操作

2、 存储形式

Redis作为K-V键值对型的内存数据库，所有键值都是用字典来存储，即哈希表结构。哈希表的特性就有在O（1）时间复杂度就可以获取对应的值。

3、 编码

支持多种数据结构及编码，针对不通业务场景，都有相对应的数据结构和编码。

根据元素的数量，有一个阈值，小于阈值和大于阈值的编码不同。

4 IO多路复用

核心思想：让单个线程去监视多个连接，某个连接就绪，就触发读写事件。即可以单个线程处理多个客户端连接，无需创建和维护过多的进程和线程。

5、单线程，避免上下文切换

内部执行命令为单线程，避免上下文切换带来的CPU开销

6、渐进式ReHash、缓存时间戳

（1）渐进式ReHash：

Redis使用全局哈希表来保存所有键值对，

哈希表相当于一个数组，数组的每个元素称为一个哈系桶，每个哈系桶中保存了键值对的数据。

数据增加到一定阈值，数组扩容会导致数据发生移动，此时访问会发生阻塞

渐进式ReHash：把一次性大量拷贝（数组移动）的开销，分摊到多次处理请求的过程中。

Redis默认使用两种全局哈希表，开始插入数据时默认使用哈希表1，此时哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多，开始执行ReHash。

1. 给哈希表2分配更大的空间，
2. 将哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中
3. 释放哈希表1的空间

7、缓存时间戳：

业务中需要用到时间戳时，一般会使用System.currentTimeMillis()或者New Date()等方式获取系统的毫秒时间戳，每一次获取都是一次系统调用（需要调用操作系统中对应的函数，涉及上下文切换），相对比较耗时。

作为单线程的Redis承受不起，因此它由一个定时任务，每毫秒更新一次缓存，获取时间都是从缓存中直接拿。

二、Redis合适的应用场景

常用基本数据类型（5种）

1、字符串（String）

命令的时间复杂度：

字符串这些命令中除了del、mset、mget支持多个键的批量操作，时间复杂度和键的个数相关，为O(n)，getrange的字符串长度相关，也是O(n)，其余的命令基本上都是O(1)的时间复杂度，在速度上还是非常快的。

（1）缓存

具有支撑高并发的特性，能起到加速读写的作用，降低后端压力

（2）计数器

实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源

（3）分布式会话（共享Session）

问题：如果一个分布式Web服务将用户的Session信息保存在各自服务器中，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户刷新一次访问，可能会发现需要重新登录。

解决方案：使用Redis将用户的Session进行集中管理，这种情况下只要保证Redis是高可用和扩展性的，每次用户更新或查询登录信息都直接从Redis集中获取。

（4）分布式锁

场景：同一个资源并发访问，如秒杀、下单减库存等场景。适用String数据类型。

• synchronize和reentrantlock本地锁性能较低
• 并发量不大，可以使用数据库悲观锁，但并发量大的场景会降抵DB性能
• 可以使用Redis Setnx来实现分布式锁

2、哈希（Hash）

适用于存放对象，相较于String类型存储对象时效率开发效率更高。

3、列表（list）

用来存储多个有序字符串

（1）消息队列

lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列，生产环境客户端使用lpush从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的”抢“列表尾部的元素，多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。

（2）文章列表

每个用户有属于自己的文章列表，现需要分页展示文章列表。此时可以考虑使用列表，有序，且支持按照索引范围获取元素。

还可实现其他数据结构

4、集合（set）

（1）标签（tag）

例如一个用户可能对娱乐、体育感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻感兴趣，这些兴趣点就是标签。通过这些数据可以得到喜欢同一个标签的人，这些数据对于用户体验以及增强用户粘度比较重要。

（2）随机数（抽奖活动）

（3）社交网络

点赞、粉丝、共同好友、喜好、推送、下拉刷新等功能。适用String数据类型和hash类型，存放对象使用hash类型。

标签适用于set数据类型，例如一个用户可能对娱乐、体育感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻感兴趣，这些兴趣点就是标签。通过这些数据可以得到喜欢同一个标签的人，这些数据对于用户体验以及增强用户粘度比较重要。

排行榜适用于有序集合（ZSET）数据类型。

5、有序集合（ZSET）

（1）排行榜

多维度：时间、浏览量、获赞数等等。

Redis高级数据结构

6、Bitmaps

可以实现对位的操作，单独提供了一套命令，可以想象成以位为单位的数组，数组下标叫做偏移量。

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等。此时不可能给每个用户一个key。

这里需要用到位操作，使用setbit、getbit、bitcount命令。

原理：redis内构一个足够长的数组，每个数组只能是0和1两个值，数组下标表示用户id，这个几亿长的大数组就可以通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统。

（1）布隆过滤器

7、HyperLogLog

（1）UV

统计每个网页每天的UC数据，HyperLogLog提供不精确的去重计数方案，误差0.81%

三、Redis为什么6.0之前不支持多线程

1、Redis的瓶颈不是CPU，受制于内存、网络

存储于内存，快速读写网络开销大

2、提高Redis性能，Pipeline（命令批量）

每秒100万个请求包装进Pipeline

3、单线程，内部维护成本相对较低，不需要管理多线程安全

命令执行顺序不确定性，读写并发问题

4、多线程（线程切换、加锁/解锁、导致死锁问题）

5、惰性Rehash（渐进式）减少阻塞

一般的公司，单线程Redis就够了。

四、Redis为什么6.0之后引入多线程

1、小数据包。数据-》内存 响应时间 100ns 8w-10wQPS（极限）

2、针对大的公司，需要更大的QPS，IO的多线程（内部执行命令还是单线程）

3、为什么不采用分布式架构—很大的缺点。

服务器数量多，维护成本高。Redis命令 不适用 需要数据分区，无法解决热点数据读写的问题。

数据倾斜、重新分配、扩容、缩容，更加复杂。

本质：多线程任务 分摊到Redis 同步IO中，读写负载。

五、Redis有哪些高级功能

（1）慢查询

快速定位系统中的慢操作，监测发生时间、耗时、命令的详细信息。

（2）Pipeline

（3）watch命令：

确保事务中的key有没有被其他客户端修改过，才执行事务，否则不执行（类似于乐观锁）。

（4）Redis+Lua语言实现限流

（5）分布式锁

首先需要Redis有互斥的能力，可以使用SETNX命令，（即如果key不存在，才会设置它的值，否则什么也不做。两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。

锁的过期时间不好计算

解决方案：分布式锁加入看门狗

加锁时，先设置一个过期时间，然后开启**“守护线程”**，定时检测这个锁的失效时间，如果快要过期了，操作共享资源还未完成，则自动对锁进行续期，重新设置过期时间。

（6）高并发高可用

主从复制:

提供了复制功能，实现了相同数据的多个Redis副本。每个主节点可以对应多个从节点，复制的数据流只能由主节点复制到从节点。

（7）哨兵：Redis Sentinel

背景：主从复制模式下，主节点故障，需要人工将从节点晋升为主节点。

2,8版本开始提供哨兵架构解决此问题。

主从复制的问题

• 需要手动晋升子节点，同时需要修改应用方的节点地址。
• 主节点的写能力收到单机限制
• 主节点的存储能力收到单机的限制

六、为什么需要使用Redis

1、高性能

Mysql（磁盘）毫秒级

Redis（内存）微秒级

更新策略：项目启动时全量同步：热点数据

2、高并发

Mysql 并发量：1000/s

Redis 并发量：100000/s

集群架构

七、Redis的事务

本质：按照顺序串行化执行队列中的每个命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

顺序性、一次性、排他性执行一个队列中的一系列命令。

        //构建redis连接
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        //标记一个事务块，开启事务
        Transaction transaction = jedis.multi();
        try {
            transaction.set("name1","江先进");
//            int n = 10/0;
            transaction.set("name2","张硕");
            //执行事务
            transaction.exec();
        }catch (Exception e){
            //取消事务
            transaction.discard();
            e.printStackTrace();
        }
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回滚机制上，Redis只能对基本语法错误进行判断。运行时错误无法回滚。

八、Redis的过期策略以及内存淘汰机制

1、内存淘汰机制

• 定期删除（定时扫描策略）

  设置了过期时间的key放入独立字典，Redis默认会每秒进行十次过期扫描，不会遍历Key，而是采用简单的贪心策略。

  1. 从过期字典中随机20个key；
  2. 删除其中已经过期的；
  3. 如果过期比例超过1/4，则重复真个步骤；

  一定要注意过期时间，如果大批量key过期（雪崩），需要给过期时间设置一个时间范围，不能全部同一时间过期

• 惰性删除

  客户端访问key的时候，redis对key的过期时间进行检查，如果过期就立即删除，不会返回任何东西。

总结：定期删除是集中处理，惰性删除是零散处理。

2、过期策略

• 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到期清除key。该策略会立即清除过期的数据，对内存友好，但是会占用大量CPU去处理过期数据，影响吞吐量
• 惰性过期：只有访问一个key时，才会判断是否已过期，过期则清除。最大化节省CPU资源，对内存不友好。可能会导致大量过期的key因未被访问而无法清除。
• 定期过期：每隔一定时间，扫描一定数量的key，并删除其中过期的，通过调整定时扫描的时间间隔和扫描限定耗时，使CPU和内存达到一个最佳平衡状态。

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种策略。

每隔100ms就随机抽取一定量key，检查和删除。同时获取key时，会检查一下是否过期，过期则删除。

隐患：同样可能定期删除，漏删了大量过期key，也没有走惰性删除，就会导致大量过期key堆积在内存。

3、缓存淘汰算法

Redis 缓存淘汰算法用于在内存资源不足时，决定哪些数据需要从缓存中移除。Redis 提供了多种策略以应对不同的应用场景：

1. volatile-lru（LRU for volatile keys）：

   • 当内存不足以容纳新写入的数据时，会优先剔除已设置过期时间的键值对，并根据LRU原则删除最近最少使用的数据。

2. allkeys-lru：

   • 不区分是否设置了过期时间，所有键都会根据LRU规则淘汰，即删除最近最少使用的数据。

3. volatile-ttl：

   • 同样针对设置了过期时间的键，但淘汰时不是基于访问频率而是基于键的剩余存活时间（TTL），选择TTL最短的键进行淘汰。

4. noeviction：

   • 不进行任何数据淘汰，当内存满时，执行可能导致占用更多内存的命令将返回错误。

5. allkeys-random：

   • 随机淘汰任意键，不论其是否被频繁使用或何时到期。

6. volatile-random：

   • 淘汰一个随机的已设置过期时间的键。

值得注意的是，Redis 实现的 LRU 算法并不是精确的 LRU，因为为了性能考虑，它并没有真正维护一个完整的 LRU 链表结构。Redis 采用了一种近似 LRU 的实现方法：通过为每个键维护一个 lru 字段来记录最后一次访问的时间戳，在内存不足时，Redis 会选择一定数量（比如 5 个）的候选键，然后比较这些候选键的 lru 值，选择其中最小的一个进行淘汰。这样可以降低维护 LRU 数据结构的成本，同时在大部分情况下能够达到类似 LRU 的效果。

九、什么是缓存穿透？如何避免？

本质：数据库和Redis都不存在

场景：查询id为-1的数据

坏处：每次都需要查询数据库和redis，增加磁盘IO的压力

解决方案：

1. 参数校验、屏蔽非法参数
2. 数据库查询为空，可以给缓存一个空值或默认值，防止第二次再去数据库
3. 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，将所有可能存在的数据哈希存到一个足够大的容器中，不存在的数据被这个bitmap拦截掉

布隆过滤器的应用：

十、什么是缓存雪崩？如何避免？

本质：数据库和Redis都存在，但redis都过期了

同一时间，缓存大面积失效，大量请求都直接去访问数据库

原因：

1、Redis失效、宕机（故障）

• 搭建Redis集群，主从架构
• RDB持久化、IOF持久化
• 加入缓存组件：EHCache，搭建多级缓存（容易高并发的数据存入）
• 加入限流组件：hystrix，超过一定流量后，增加请求限制（保护数据处理层）

2、Redis大量key的ttl过期

• ttl（过期时间）岔开，增加随机值，避免同一时间全部失效。

解决方案：

1. 热点数据永不过期，或者通过异步线程在每次热点数据快要过期时，进行续期
2. 数据的过期时间不要全一致，设为一定范围内的随机时间
3. 并发量不高，可加入队列或者锁，限制同一时间访问数据库的阈值
4. 分布式部署，将热点数据打散分不到多个节点
5. 如果是缓存中间件宕机了，需要尽可能保证其高可用性，可以搭建redis集群，提前做好报警机制

十一、缓存击穿

本质：单个key没有或过期，同一时间查询这同一条数据并发量过多

解决方案：

1. 热点数据用不过期，或者通过异步线程在每次热点数据快要过期时，进行续期
2. 使用互斥锁，避免大量请求同时查询数据库
3. 熔断、降级、防止系统崩溃
4. 还可以考虑对重要的热点数据进行多级缓存

十二、Redis如何设计分布式锁

概念：

• 锁：同一时间只允许一个线程或者一个应用程序进入执行
• 分布式锁：必须要求Redis有【互斥】能力，可以使用SETNX命令：即key不存在了才会设置它的值，否则什么也不做。

注意事项：

1. 如果过期时间是每个服务自己生成，需要保证每个客户端时间同步。
2. 必须保存持有者唯一标识，否则可能被别的客户端释放/解锁。
3. 给锁设置过期时间，以免进程挂了或异常了无法释放锁。
4. 加入看门狗：开启守护线程，定期检测锁的失效时间，如果快过期了，业务还没有执行完，则续期。

看门狗：开源框架Redisson，只要线程一个线程加锁成功，就会启动一个watch dog，每隔10秒检查一下锁是否释放，只要第一个线程还持有锁，就延长锁的失效时间，解决了锁过期但业务还没执行完的问题。

十三、什么是bigkey？会有什么影响？

1、概念：

key对应的value所占内存空间较大

例如一个字符串类型的value最大存到512M，一个列表类型的value最大可以存储2的32次方-1个元素。

2、字符串类型：

体现在单个value值特别大，一般认为超过10kb就是bigkey，和具体OPS相关（不同系统不同并发）。

3、非字符串类型：

哈希、列表、集合、有序集合，体现在元素个数过多。

4、危害：

• 内存空间不均匀

• 超时堵塞：单线程操作bigkey比较耗时

• 网络拥塞：每次获取bigkey产生的网络流量较大

  例如：一个bigkey为1MB，每秒访问为1000，则每秒产生1000MB的流量，普通千兆网（按照字节算是128MB/s）的服务器是灭顶之灾，而且服务器通常会采用单机多实例的方式来部署，可能会对其他实例造成影响。

5、解决方案：value拆分

十四、Redis如何解决key冲突

1、业务隔离

2、key的设计

业务模块+系统名称+关键（id），针对用户可以加入（userid）

3、分布式锁

场景：多个客户端并发写key

客户端拿到锁，才能进行操作，避免多个客户端竞争该key

4、时间戳

key拼接时间戳，根据时间戳保证多个客户端的业务执行顺序

十五、怎么提高换成命中率

1、提前加载

2、增加缓存的存储空间，增加缓存的数据

3、调整缓存的存储类型

例：对象通过Hash存储，而不用String。

根据业务做适当调整。

4、调整缓存的存储类型

• 定时任务更新
• MySQL通过检测binlog，将消息推送到Redis，更新缓存
• 通过Mq，业务更新修改数据时，通过MQ发送消息，消费更新缓存

十六、Redis持久化方式有哪些方式？有什么区别？

16.1 持久化

将数据写入磁盘，避免因进程退出而造成的数据丢失，下次重启时通过持久化文件恢复数据。

16.2 RDB

通过快照（内存中数据在某一时刻的状态记录）的方式实现持久化，根据快照的触发条件，将内存的数据快照写入磁盘，以二进制的压缩文件进行存储。

缺点：每隔一段时间触发持久化，数据安全性低。

16.3 AOF

以独立日志的方式记录每次写的命令，重启时重新执行AOF文件中的命令恢复数据

AOF重写机制：AOF文件的大小达到某个阈值时，会将其中指令进行压缩。(如果有对于某个key多次的变更指令，则仅保留最新的数据指令)。

优化：

• 因为AOF重写过程中需要读取当前内存中所有键值数据，性能较低，redis将其放在一个后台子线程中完成。
• 为了避免重写过程中出现数据变动，主进程的数据变更需要追加到AOF重写缓冲区中，等到AOF重写完成后，再把AOF重写换乘区里面的内容追加到新的AOF文件中。

缺点：AOF文件可能过大，性能较差

4、混合式

如果执行bgrewriteaof命令，将内存中已有的数据以二进制格式存放在AOF文件中（模拟RDB），后续命令亦然采用AOF追加方式。

生产环境中一般采用两种持久化机制混合使用。

将内存中数据快照存储在AOF文件中（模拟RDB），后续再以AOF追加方式。

如果仅作为缓存使用，可以承受几分钟数据丢失，可以使用RDB，对主程序性能影响最小。

十七、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？

1、内存访问与磁盘访问的差距：

• 几乎是10倍以上，如果不是顺序读取而是随机读取效率会相差更大
• 同时还有CPU上下文切换的开销

2、Redis通过异步，持久化将数据写入磁盘

3、随着技术的发展，硬件上来说内存也越来越便宜了

4、默认情况下，哪怕Redis内存不够了，也不会发生宕机，而是只可读不能写（Noeviction策略）

5、通过内存淘汰策略，确保整体服务正常运行

十八、如何保证缓存与数据库双写一致性？

1、新增数据类

新增数据时，数据会直接写入数据库，不用对缓存做任何操作；此时缓存没有新增数据，而数据库中是最新值。

2、更新缓存类

（1）先更新缓存，在更新DB（一般不考虑）

原因：缓存更新成功，更新数据库时出现异常，会导致数据源与缓存数据完全不一致，而且很难察觉，因为缓存中的数据一直都存在。

（2）先更新DB，在更新缓存（一般不考虑）

原因：数据库更新成功了，缓存更新失败了，同样会导致数据源与缓存数据完全不一致，也很难察觉。

3、删除缓存

（3）先删除缓存，后更新DB

问题：

两个请求：A（更新）和B（查询）

A -> 删除缓存中的数据 -> 更新数据库

B -> 查询缓存为空 -> 查询数据库 -> 补录到缓存

A -> 还未更新成功/事务还未提交，B -> 查询到的其实是数据库旧值

解决方案：

• 先淘汰缓存
• 再写数据库
• 休眠1秒，再次淘汰缓存

这个休眠的时间需要评估项目的读数据业务逻辑的耗时，确保请求结束时，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

（4）先更新DB，后删除缓存

查询：先读缓存 -> 缓存没有就读数据库 -> 取出数据放入缓存 -> 同时返回响应。

更新：先更新数据库 -> 删除缓存

4、如何选择

一般线上更多偏向于删除缓存类操作（容易避免问题）

原因：

• 删除缓存比在DB中要快，所以一般先更新DB，后删除缓存
• 问题只会出现在查询比删除慢的情况，出现率相对最少
• 同时延迟双删可以有效避免缓存不一致情况。

伪代码实现延迟双删：

redis.deykey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)
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5、读取binlog日志

异步删除、更新缓存，

• 可以使用canal将binlog日志采集发送到MQ队列中。
• 通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据一致性。

十九、Redis集群方案

1、分布式解决方案 ：Redis Cluster

3.0版本推出

场景：单机内存、并发、流量等瓶颈

方案：

（1）客户端分区：

优点：分区逻辑可控

缺点：需要处理数据路由、高可用、故障转移等问题

（2）代理方案：

优点：简化客户端分布式逻辑，升级维护便利

缺点：加重架构部署复杂度和性能损耗

2、虚拟槽分区（0~16383）

主节点数量基本不可能超过1000个，节点连接需要不断发送ping/pong命令，消耗网络带宽

3、集群功能限制

（1）key批量操作支持有限：mset、mget仅支持相同slot值的key。

（2）key事务操作支持有限：仅支持在同一节点上的事务操作。

（3）key作为数据分区的最小颗粒度，不允许大的键值对（hash、list）映射在不同节点。

（4）不支持多数据库空间。单机为0-15（16个），集群模式仅能使用db0。

（5）复制结构仅支持一层，节点只能复制到主节点，不支持嵌套树状复制结构。

4、搭建集群

方式:

（1）Redis协议手工搭建。

（2）5.0之前有ruby语言脚本搭建。

（3）5.0之后搭建功能合并至redis-cli。

节点数至少奇数点个，官方推荐三主三从。

二十、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

A、B、C三个节点集群，B节点失败（主故障，且没有替代方案）整个集群都是不可用的。

集群不可用判定：

保护措施：默认情况下当16384个槽点任何一个没有指派到节点时，整个集群不可用。

主节点下线->故障发现->自动完成转移期间，整个集群为不可用状态。

可用通过设置cluster-require-full-coverage配置为no：主节点故障时，不影响其他主节点的可用性。

二十一、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis无法保证数据的强一致性

一般只能向主节点写入数据，再异步同步到子节点

此时如果响应给客户端后还未异步同步成功时，主节点宕机了，子节点升至主节点，此时就会出现写入操作丢失。

二十二、Redis常见性能问题和解决方案

1、持久化 性能问题

早期仅支持全量复制->部分复制（一台机器性能开销过大）

因此开始配置主从 ：主节点不再做持久化而是交给从节点来做

2、数据比较重要，开启AOF。策略最好配置每秒同步。

3、主从复制 流畅，建议同一个局域网内操作，负责网络开销过大

4、尽量避免主库压力过大，增加从库

5、主从复制 尽量不要使用网状结构、线性结构

二十三、热点数据和冷数据

1、热数据

访问频次较高，考虑使用缓存Redis

地图信息

点赞数、收藏数、分享数（不断变化）同步Redis

数据更新之前至少读取2次才能放缓存

2、冷数据

访问频次少

不需要放缓存

二十四、什么情况下可能会导致Redis阻塞

1、客户端阻塞

命令执行时间过长： keys* Hgetall smembers 时间复杂度O(N)

2、BIGkey删除

需要释放大量占用内存 zset（100万的元素 删除大概需要2s）

3、清空库

flushdb flushall 涉及删除所有键值对

4、AOF日志同步写，记录AOF日志

大量写的操作

1一个同步写磁盘操作大概耗时1~2ms

5、从库 加载RDB文件

RDB文件过大

6、Redis尽量部署在独立的服务器中

二十五、线上Redis响应慢处理思路

• 1、紧急处理方案，扩容

• 2、生产环境查看Redis内存使用率，分析一定时间段内key数量变化

  分析是否是大量数据未设置过期时间，或者是因为新版本迭代引起

• 3、清除bigkey，优化生成bigkey的代码块，调整未设置过期时间的代码块

• 4、根据业务场景调整淘汰策略

二十六、 Redis 高可用

高可用：数据不能丢失（尽量减少丢失），保证Redis

26.1 主从模式

• 部署多台Redis服务器，主从复制以保证数据副本一致。主库通过将RDB文件发送给从库实现复制。
• 主从之间采用读写分离，主库写操作，从库仅负责读操作。
• 主库如果宕机了，人工切换一台从库称为主库，通知应用方更新主节点地址。

问题：数据不一致。

原因：主从库网络延迟，从库接收到命令，但它正在执行阻塞性命令。

解决方法：保证网络通畅，监控主从库复制进度。

26.2 哨兵模式

Redis从2.8开始提供哨兵机制。

####26.2.1 作用

• 监控：周期性ping主从库，检测是否挂了，标记下线状态。
• 自动选主切换：多个从库中按照一定规则选一个作为主库。
• 通知：选出主库后，将新主库的连接信息发送给其他从库以及应用方，重新建立联系。

26.2.2 哨兵

由一个或多个哨兵实例组成哨兵系统，监控其他Redis节点的同时，哨兵实例之间也互相监控。

哨兵之间通过发布订阅机制组成集群。一主多从

缺点：无法实现在线扩容，并发压力受限于单个服务器的资源配置。

26.3 Redis Cluster

哨兵模式解决了自动切换主从的问题，但是没有解决在线扩容的问题。

本质：Redis Cluster实现了Redis的分布式存储，每个节点存储不同的数据，实现数据分片。

引入Slot槽实现数据分片，每个节点分配一个Slot区间，当我们存取Key的时候，Redis根据key计算得到Slot值，找到对应的节点进行读写。多主多从。

二十七、布隆过滤器

布隆过滤器可以应对缓存穿透问题

数据结构：一个很长的二进制向量和一组Hash映射函数组成。

作用：检索一个元素是否在一个集合中，空间查询效率比一般的算法要好的多。

缺点：有一定误识别率和删除困难。

原理：集合A中有n个元素，利用K个哈希散列函数，将A中每个元素映射到一个长度为a位的数组B中不同位置上。这些位置上的二进制数均设置为1。经过这个K个哈希散列函数映射后，发现其k个位置上的二进制数全部为1，这个元素很可能属于集合A。

二十八、Redis的理解

本质：基于Key-Value存储结构的非关系型数据库

数据类型：提供5种基本数据类型，String、set、zset、list、Map。

性能：基于内存存储，并且在数据结构上做了大量优化，IO性能较好。

作用：作为应用与数据库之间的分布式缓存组件。

高可用：提供了主从复制、哨兵、以及集群方式实现高可用，集群中通过hash槽的方式实现了数据分片，进一步提升了性能。