精選 21道 Redis 最常問面試題！收藏一波 !
來源：網絡
1、什么是redis? 2、Reids的特點 3、使用redis有哪些好處？ 4、redis相比memcached有哪些優(yōu)勢？ 5、Memcache與Redis的區(qū)別都有哪些？ 6、redis適用于的場景? 7、redis的緩存失效策略和主鍵失效機制 8、為什么redis需要把所有數(shù)據放到內存中? 9、Redis是單進程單線程的 10、redis的并發(fā)競爭問題如何解決? 11、redis常見性能問題和解決方案 12、redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現(xiàn)樂觀鎖 )? 13、WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖? 14、使用過Redis分布式鎖么，它是什么回事？ 15、假如Redis里面有1億個key，其中有10w個key是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？ 16、使用過Redis做異步隊列么，你是怎么用的？ 17、如果有大量的key需要設置同一時間過期，一般需要注意什么？ 18、Redis如何做持久化的？ 19、Pipeline有什么好處，為什么要用pipeline？ 20、Redis的同步機制了解么？ 21、是否使用過Redis集群，集群的原理是什么？
1、什么是redis?
redis是一個高性能的key-value數(shù)據庫，它是完全開源免費的，而且redis是一個NOSQL類型數(shù)據庫，是為了解決高并發(fā)、高擴展，大數(shù)據存儲等一系列的問題而產生的數(shù)據庫解決方案，是一個非關系型的數(shù)據庫
2、Reids的特點
Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數(shù)據庫，很像memcached，整個數(shù)據庫統(tǒng)統(tǒng)加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數(shù)據庫數(shù)據flush到硬盤上進行保存。因為是純內存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數(shù)據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數(shù)據，因此Redis可以用來實現(xiàn)很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實現(xiàn)一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統(tǒng)等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。
Redis的主要缺點是數(shù)據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數(shù)據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據量的高性能操作和運算上。
3、使用redis有哪些好處？
3.1 速度快，因為數(shù)據存在內存中，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)
3.2 支持豐富數(shù)據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
String
常用命令 ：set/get/decr/incr/mget等；
應用場景 ：String是最常用的一種數(shù)據類型，普通的key/value存儲都可以歸為此類；
實現(xiàn)方式：String在redis內部存儲默認就是一個字符串，被redisObject所引用，當遇到incr、decr等操作時會轉成數(shù)值型進行計算，此時redisObject的encoding字段為int。
Hash
常用命令 ：hget/hset/hgetall等
應用場景 ：我們要存儲一個用戶信息對象數(shù)據，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日；
實現(xiàn)方式：Redis的Hash實際是內部存儲的Value為一個HashMap，并提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示，Key是用戶ID, value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對數(shù)據的修改和存取都可以直接通過其內部Map的Key(Redis里稱內部Map的key為field)，也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標簽) 就可以操作對應屬性數(shù)據。當前HashMap的實現(xiàn)有兩種方式：當HashMap的成員比較少時Redis為了節(jié)省內存會采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲，而不會采用真正的HashMap結構，這時對應的value的redisObject的encoding為zipmap，當成員數(shù)量增大時會自動轉成真正的HashMap,此時redisObject的encoding字段為int。
List
常用命令 ：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；
應用場景 ：Redis list的應用場景 非常多，也是Redis最重要的數(shù)據結構之一，比如twitter的關注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結構來實現(xiàn)；
實現(xiàn)方式：Redis list的實現(xiàn)為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內存開銷，Redis內部的很多實現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據結構。
Set
常用命令 ：sadd/spop/smembers/sunion等；
應用場景 ：Redis set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在于set是可以自動排重的，當你需要存儲一個列表數(shù)據，又不希望出現(xiàn)重復數(shù)據時，set是一個很好的選擇，并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內的重要接口，這個也是list所不能提供的；
實現(xiàn)方式：set 的內部實現(xiàn)是一個 value永遠為null的HashMap，實際就是通過計算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內的原因。
Sorted Set
常用命令 ：zadd/zrange/zrem/zcard等；
應用場景 ：Redis sorted set的使用場景與set類似，區(qū)別是set不是自動有序的，而sorted set可以通過用戶額外提供一個優(yōu)先級(score)的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動排序。當你需要一個有序的并且不重復的集合列表，那么可以選擇sorted set數(shù)據結構，比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時間作為score來存儲，這樣獲取時就是自動按時間排好序的。
實現(xiàn)方式：Redis sorted set的內部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據的存儲和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據是HashMap里存的score,使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查找效率，并且在實現(xiàn)上比較簡單。
4、redis相比memcached有哪些優(yōu)勢？
4.1 memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數(shù)據類型4.2 redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其數(shù)據
5、Memcache與Redis的區(qū)別都有哪些？
5.1 存儲方式 Memecache把數(shù)據全部存在內存之中，斷電后會掛掉，數(shù)據不能超過內存大小。Redis有部份存在硬盤上，這樣能保證數(shù)據的持久性。
5.2 數(shù)據支持類型 Memcache對數(shù)據類型支持相對簡單。Redis有復雜的數(shù)據類型。
5.3 使用底層模型不同 它們之間底層實現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應用協(xié)議不一樣。Redis直接自己構建了VM 機制 ，因為一般的系統(tǒng)調用系統(tǒng)函數(shù)的話，會浪費一定的時間去移動和請求。
6、redis適用于的場景?
Redis最適合所有數(shù)據in-momory的場景，如：
6.1 會話緩存（Session Cache）
最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優(yōu)勢在于：Redis提供持久化。
6.2 全頁緩存（FPC）
除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。
6.3 隊列
Reids在內存存儲引擎領域的一大優(yōu)點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創(chuàng)建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。
6.4 排行榜/計數(shù)器
Redis在內存中對數(shù)字進行遞增或遞減的操作實現(xiàn)的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執(zhí)行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數(shù)據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執(zhí)行即可：
當然，這是假定你是根據你用戶的分數(shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數(shù)，你需要這樣執(zhí)行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現(xiàn)的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數(shù)據的，你可以在這里看到。
6.5 發(fā)布/訂閱
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發(fā)布/訂閱功能。發(fā)布/訂閱的使用場景確實非常多。
7、redis的緩存失效策略和主鍵失效機制
作為緩存系統(tǒng)都要定期清理無效數(shù)據，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.
在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在創(chuàng)建緩存時，要為給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。
1、影響生存時間的一些操作
生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數(shù)據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以后，當前數(shù)據的生存時間不同。
比如說，對一個 key 執(zhí)行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執(zhí)行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那么改名后的 key的生存時間和改名前一樣。
RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然后舊的 key 會改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成為一個persistent key 。
2、如何更新生存時間
可以對一個已經帶有生存時間的 key 執(zhí)行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間復雜度是O（1），
EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能為 key 設置生存時間時，返回 0 。
最大緩存配置 在 redis 中，允許用戶設置最大使用內存大小 server.maxmemory 默認為0，沒有指定最大緩存，如果有新的數(shù)據添加，超過最大內存，則會使redis崩潰，所以一定要設置。redis 內存數(shù)據集大小上升到一定大小的時候，就會實行數(shù)據淘汰策略。redis 提供 6種數(shù)據淘汰策略：
volatile-lru： 從已設置過期時間的數(shù)據集（ server.db\[i\].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據淘汰
volatile-ttl： 從已設置過期時間的數(shù)據集（ server.db\[i\].expires）中挑選將要過期的數(shù)據淘汰
volatile-random： 從已設置過期時間的數(shù)據集（ server.db\[i\].expires）中任意選擇數(shù)據淘汰
allkeys-lru： 從數(shù)據集（ server.db\[i\].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據淘汰
allkeys-random： 從數(shù)據集（ server.db\[i\].dict）中任意選擇數(shù)據淘汰
no-enviction（驅逐）： 禁止驅逐數(shù)據
注意這里的6種機制，volatile和allkeys規(guī)定了是對已設置過期時間的數(shù)據集淘汰數(shù)據還是從全部數(shù)據集淘汰數(shù)據，后面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。
使用策略規(guī)則：
1、 如果數(shù)據呈現(xiàn)冪律分布，也就是一部分數(shù)據訪問頻率高，一部分數(shù)據訪問頻率低，則使用allkeys-lru2、 如果數(shù)據呈現(xiàn)平等分布，也就是所有的數(shù)據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
三種數(shù)據淘汰策略：
ttl和random比較容易理解，實現(xiàn)也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然后取最先失效的key進行淘汰
8、為什么redis需要把所有數(shù)據放到內存中?
Redis為了達到最快的讀寫速度將數(shù)據都讀到內存中，并通過異步的方式將數(shù)據寫入磁盤。所以redis具有快速和數(shù)據持久化的特征。如果不將數(shù)據放在內存中，磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。在內存越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。
如果設置了最大使用的內存，則數(shù)據已有記錄數(shù)達到內存限值后不能繼續(xù)插入新值。
9、Redis是單進程單線程的
redis利用隊列技術將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問，消除了傳統(tǒng)數(shù)據庫串行控制的開銷
10、redis的并發(fā)競爭問題如何解決?
Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對于多個客戶端連接并不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行并發(fā)訪問時會發(fā)生連接超時、數(shù)據轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題，這些問題均是
由于客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：
10.1 客戶端角度，為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作采用內部鎖synchronized。
10.2 服務器角度，利用setnx實現(xiàn)鎖。注：對于第一種，需要應用程序自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些問題。
11、redis常見性能問題和解決方案
11.1 Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數(shù)，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。
11.2 Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內存快照做持久
化,如果數(shù)據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據，策略為每秒同步一次。
11.3 Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現(xiàn)短暫服務暫停現(xiàn)象。
11.4 Redis主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩(wěn)定性，Slave和Master最好在同一個局域網內。
12、redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現(xiàn)樂觀鎖 )?
和眾多其它數(shù)據庫一樣，Redis作為NoSQL數(shù)據庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現(xiàn)事務的基石。相信對有關系型數(shù)據庫開發(fā)經驗的開發(fā)者而言這一概念并不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出
Redis中
事務的實現(xiàn)特征：
12.1 在事務中的所有命令都將會被串行化的順序執(zhí)行，事務執(zhí)行期間，Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執(zhí)行。
12.2 和關系型數(shù)據庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執(zhí)行失敗，其后的命令仍然會被繼續(xù)執(zhí)行。
12.3 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關系型數(shù)據庫開發(fā)經驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之后執(zhí)行的命令都將被視為事務之內的操作，最后我們可以通過執(zhí)行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩個Redis命令可被視為等同于關系型數(shù)據庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
12.4 在事務開啟之前，如果客戶端與服務器之間出現(xiàn)通訊故障并導致網絡斷開，其后所有待執(zhí)行的語句都將不會被服務器執(zhí)行。然而如果網絡中斷事件是發(fā)生在客戶端執(zhí)行EXEC命令之后，那么該事務中的所有命令都會被服務器執(zhí)行。
12.5 當使用Append-Only模式時，Redis會通過調用系統(tǒng)函數(shù)write將該事務內的所有寫操作在本次調用中全部寫入磁盤。然而如果在寫入的過程中出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰，如電源故障導致的宕機，那么此時也許只有部分數(shù)據被寫入到磁盤，而另外一部分數(shù)據卻已經丟失。Redis服務器會在重新啟動時執(zhí)行一系列必要的一致性檢測，一旦發(fā)現(xiàn)類似問題，就會立即退出并給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到數(shù)據不一致的錯誤，并將已經寫入的部分數(shù)據進行回滾。修復之后我們就可以再次重新啟動Redis服務器了。
13、WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖?
在Redis的事務中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執(zhí)行之前監(jiān)控了多個Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值發(fā)生了變化，EXEC命令執(zhí)行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知調用者事務
執(zhí)行失敗。例如，我們再次假設Redis中并未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實現(xiàn)該功能，我們只能自行編寫相應的代碼。其偽碼如下：
val = GET mykey val = val + 1 SET mykey $val
以上代碼只有在單連接的情況下才可以保證執(zhí)行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執(zhí)行該段代碼，那么就會出現(xiàn)多線程程序中經常出現(xiàn)的一種錯誤場景--競態(tài)爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值為10，此后兩個客戶端又均將該值加一后set回Redis服務器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為了解決類似的問題，我們需要借助WATCH命令的幫助，見如下代碼：
WATCH mykey val = GET mykey val = val + 1 MULTI SET mykey $val EXEC
和此前代碼不同的是，新代碼在獲取mykey的值之前先通過WATCH命令監(jiān)控了該鍵，此后又將set命令包圍在事務中，這樣就可以有效的保證每個連接在執(zhí)行EXEC之前，如果當前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改，那么當前連接的EXEC命令將執(zhí)行失敗。這樣調用者在判斷返回值后就可以獲悉val是否被重新設置成功。
14、使用過Redis分布式鎖么，它是什么回事？
先拿setnx來爭搶鎖，搶到之后，再用expire給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。
這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然后接著問如果在setnx之后執(zhí)行expire之前進程意外crash或者要重啟維護了，那會怎么樣？
這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然后回答：我記得set指令有非常復雜的參數(shù)，這個應該是可以同時把setnx和expire合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。
15、假如Redis里面有1億個key，其中有10w個key是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？
使用keys指令可以掃出指定模式的key列表。
對方接著追問：如果這個redis正在給線上的業(yè)務提供服務，那使用keys指令會有什么問題？
這個時候你要回答redis關鍵的一個特性：redis的單線程的。keys指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執(zhí)行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用scan指令，scan指令可以無阻塞的提取出指定模式的key列表，但是會有一定的重復概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用keys指令長。
16、使用過Redis做異步隊列么，你是怎么用的？
一般使用list結構作為隊列，rpush生產消息，lpop消費消息。當lpop沒有消息的時候，要適當sleep一會再重試。
如果對方追問可不可以不用sleep呢？list還有個指令叫blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。
如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現(xiàn)1:N的消息隊列。
如果對方追問pub/sub有什么缺點？在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業(yè)的消息隊列如rabbitmq等。
如果對方追問redis如何實現(xiàn)延時隊列？我估計現(xiàn)在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細。但是你很克制，然后神態(tài)自若的回答道：使用sortedset，拿時間戳作為score，消息內容作為key調用zadd來生產消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數(shù)據輪詢進行處理。
到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。
17、如果有大量的key需要設置同一時間過期，一般需要注意什么？
如果大量的key過期時間設置的過于集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現(xiàn)短暫的卡頓現(xiàn)象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。
18、Redis如何做持久化的？
bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因為bgsave會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會導致大量丟失數(shù)據，所以需要aof來配合使用。在redis實例重啟時，會使用bgsave持久化文件重新構建內存，再使用aof重放近期的操作指令來實現(xiàn)完整恢復重啟之前的狀態(tài)。
對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決于aof日志sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都sync一下磁盤，就不會丟失數(shù)據。但是在高性能的要求下每次都sync是不現(xiàn)實的，一般都使用定時sync，比如1s1次，這個時候最多就會丟失1s的數(shù)據。
對方追問bgsave的原理是什么？你給出兩個詞匯就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創(chuàng)建子進程來進行bgsave操作，cow指的是copy on write，子進程創(chuàng)建后，父子進程共享數(shù)據段，父進程繼續(xù)提供讀寫服務，寫臟的頁面數(shù)據會逐漸和子進程分離開來。
19、Pipeline有什么好處，為什么要用pipeline？
可以將多次IO往返的時間縮減為一次，前提是pipeline執(zhí)行的指令之間沒有因果相關性。使用redis-benchmark進行壓測的時候可以發(fā)現(xiàn)影響redis的QPS峰值的一個重要因素是pipeline批次指令的數(shù)目。
20、Redis的同步機制了解么？
Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節(jié)點做一次bgsave，并同時將后續(xù)修改操作記錄到內存buffer，待完成后將rdb文件全量同步到復制節(jié)點，復制節(jié)點接受完成后將rdb鏡像加載到內存。加載完成后，再通知主節(jié)點將期間修改的操作記錄同步到復制節(jié)點進行重放就完成了同步過程。
21、是否使用過Redis集群，集群的原理是什么？
Redis Sentinal著眼于高可用，在master宕機時會自動將slave提升為master，繼續(xù)提供服務。
Redis Cluster著眼于擴展性，在單個redis內存不足時，使用Cluster進行分片存儲。
歡迎添加程序汪個人微信 itwang007 進粉絲群或圍觀朋友圈
往期資源 需要請自取
堪稱神級的Spring Boot手冊，從基礎入門到實戰(zhàn)進階
喜歡就"在看"唄^_^