面试官:Redis集群有哪些方式,Leader选举又是什么原理呢?

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 本文介绍Redis集群的方式和Leader选举的原理。

一、前言



作为一名Java程序员,Redis底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点,但是小编为什么还要讲一下呢?难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间,一个人1分钟,50万人就是1年,5000万人就是100年,赚了,小编以一己之力成功搞挂一个人(血赚)。


当然不是,并且小编的文章也没有那么多人看,最多也就浪费个肾吧。


学习Redis底层原理是因为面试官要问啊!,所以我们就要学,什么?不实用的你不学?那邻居小编可要使劲学啦,到时候面试官只要小编不要你。


至于你问为什么面试官要问Redis底层原理呢,这个。。。我把这次机会留给你,下次你面试的时候面试官问:“讲一下Redis底层原理”。你:“面试官你好,请问为什么你要问Redis底层原理呢,你给我台电脑,我五分钟给你搭建好图书管理系统他不香吗,咱们键盘上见真章”。这时面试官就会告诉你答案,你就可以把答案打在评论区,让小奇以及众多小伙伴一起知道一下到底为什么要问?


二、面试



在一个晴朗的周日,我来到了一个陌生的园区(别问为什么是周日,问就是997,不过为了填饱肚子的打工人,只能明知山有虎、偏向虎山行),坐在陌生的会议室,等待HR小姐姐去叫面试官,此时我的心情和各位小伙伴一样五味杂陈,担心面试官问的会不会很难?问到我的知识盲区我该怎么办?一会自我介绍的时候要不要吹一下我和小奇的关系?


一位英俊潇洒,眼神犀利的面试官走了进来,看到他那犀利、仿佛能看穿一切的眼神 ,我在想要不然一会就不要20k了,要8k得了,这个面试官一看就不好糊弄啊,但是我想起来我来之前刚看了小奇的趣学编程系列,我已经完全学会了小奇的精髓,我顿时就来了底气,决定一会要30k,不给就学小奇赖着不走(哈哈)


面试官:小奇是吧,带简历了吗?


我:没带,现在彩印两块一张,我简历五张,每次面试都要花费十块,我朋友说了还没工作就先让你掏钱的工作不要去。


面试官:。。。那你靠什么来征服我,让我录用你


我:气质?


我只好从我的双肩包中拿出了我上午从其他公司面试官手中要回的简历,上午的情形是这样的。


上午的面试官:今天的面试就到这吧,回去等通知吧!


我:面试官你好,如果贵公司不打算录取我的话,能不能把我的纸质简历还给我,我下午还有一家面试。


上午的面试官:我说你的简历怎么皱皱巴巴,原来你一直在循环利用啊!这个症状出现多久了?


我:半拉月了。。。


(当我把皱皱巴巴的简历交给面试官后,这场面试才得以继续进行。。。)


三、Redis哨兵集群



面试官:我看你简历上写的精通Redis?(哼,面试官轻蔑的一笑)


(看着面试官轻蔑的笑容,我忍不住拿出了我的Redis书籍推给了他)


我:这本书我倒背如流,你随便提问,答不上来算我输,答上来你就要为你的轻蔑向我道歉。


1.jpg


(此时面试官看着书若有所思,我怀疑他肯定在想他对这本书的了解程度吧)


面试官:好吧,那你先说一下Redis有哪些集群方式呢


我:Redis主要有两种持集群方式,哨兵集群和Cluster(高可用)集群。


面试官:可以说一说两者的区别和如何配置使用吗


我:上次面试我已经简单说了一下哨兵模式,现在再来简单看一下


2.png


这里我们可以看到客户端只能连接一个哨兵集群,也就是说客户端在写入数据的时候只能通过哨兵集群告诉的地址来进行写入


假如主节点挂了,那么哨兵选举一个从节点成为主节点,在这期间客户端来访问是被阻塞的,因为主节点正在被选举,还不知道谁是主节点呢,怎么插入数据。


那么为了解决这个问题,我们可以使用高可用集群模式Cluster模式,也可以称之为多个主从节点(主从节点上一章讲过)模式集群


四、Redis高可用集群Cluster模式



面试官:能说一下高可用集群模式具体是怎么一个流程吗,为什么可以解决选举等待问题?


我:(能不说吗。。。)


3.png


通过图中可以看出我们客户端通过访问入口可以访问多个主节点,如果其中一个主节点挂了,那么其他的主节点还可以正常工作不受影响。


面试官:这么多主节点,我哪知道我set一个数据应该放入到哪个主从结构里面呢?


我:(你随机放一个不就行了吗。。。不对,随机放一个取的时候就不知道去哪个主从结构里去取了,总不能每一个主节点里面都去查找一遍吧)


我:他会根据要set进去的key进行一个hash计算,计算完后就知道要往哪个主节点里面存放值了,取得时候也根据key进行一个hash计算,就知道去哪个主节点里拿取了。


4.png


面试官:那这个时候来一个age计算hash是150要插入哪个主节点


我:肯定是第二个主节点啊,redis集群采用分片模式,将所有数据分片放入多个主节点中,方便与水平扩展。


面试官:如果主节点挂了,哨兵模式下哨兵集群会选举出一个主节点,那你这种高可用模式,如果一个主节点挂了,怎么选举呢?


我:(应该是按照大小个吧。。。)


面试官:你特么找打是吧,数据那特么有大小个。。。


五、Leader选举原理



我:这个时候就需要其他主节点来支持选举了,我来用一张图描述一下。


6.png


我:我们可以把这三个主从节点看做是三个国家,如果一个国家的头目挂掉了,那么他底下其中一股势力就会找其他的国家头目来支持自己成为头目。


我:当然其他国家的头目不会看你国家这两股势力哪个好哪个坏,而是哪个先找我我就支持你。


我:而且图中有三个国家,支持自己的票数必须超过总国家的一半以上,也就是最少要有两票支持,所以redis集群节点最少要三个主从结构,不然的话两个没办法选举,票数最多一票不够两个国家的半数以上。


面试官:还别说你小子使用这个图讲的是有声有色


我:你这不废话吗,趣学编程不趣学那还学个屌。。。


面试官:那塔利班和正规军他们两个怎么确定谁先发出请求呢,肯定是谁先发出消息谁赢呗?


我:他们两个小势力并不是头目挂了就立马发出请求支持消息,而是有一定的延迟时间,这个延迟时间根据一个公式计算,公式中包含随机数,和根据SLAVE_RANK的大小来计算,SLAVE_RANK的大小表示从节点从主节点同步的数据总量的Rank。Rank越小代表一复制的数据越新,可以做主节点。


延迟公式:DELAY = 500ms +random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms


面试官:假如现在网络抖动,从节点一瞬间连接不上主节点了,他就开始发送消息,网络好了以后不就有两个主节(俗称脑裂,主节点相当于一个主从结构的大脑,只能有一个)点了吗?


我:那我们可以配置连接不上的时间让他长一点,通过cluster-node-timeout来配置,假如配置5秒钟,那么5秒钟之内从节点连接不上主节点是不会发起请求支持的信息的。


面试官:万一5秒不够呢,万一我网络抖动的厉害呢?


我:你是食堂阿姨吗,手抖的这么厉害。。。


我:你说的这种情况属于一瞬间有两个主节点都在写入新的数据,那么等网络恢复以后只会将一个节点作为主节点,其他节点变为从节点过来同步,那么就会丢失一部分数据。


7.png


8.png


我:这里我们会发现age 20数据丢失了,那这个怎么办呢,我们可以通过一个配置min‐replicas‐to‐write [数量],这个配置是写的数据最少同步的从节点数量。


假如我这里配置的是1,那么就是我写入一个值最少有一个从节点同步到了这个值才算写入成功,不然就是写入失败。


这样的话就可以解决上述问题,当网络抖动主节点无法给从节点同步数据的时候就写入失败,不会造成丢失数据,但是这种配置非常影响性能,不建议使用。


面试官:如果redis集群中一个主从结构全部挂了,这个redis集群还可以使用吗?


我:我们可以配置cluster-require-full-coverage 为no,这样只是一个主从结构全部挂了不影响其他主从结构的使用,如果为yes,一个主从结构挂了整个redis集群就不能用了。


面试官:Redis集群为什么至少需要三个主节点,并且推荐节点数为奇数?


我:上面我们说过如果是两个主节点,那么其中一个主节点挂了,剩下活着的主节点只有一个了,没有达到总数的一半以上,投票也不好使啊,挂了的主节点那里还是选举不出来新的主节点。


另外假如是4台主节点,那么他跟三台主节点一样都是最多只能挂一个主节点,如果同时挂两个主节点,那么剩下活着的主节点也无法超过总数的一半,所以按照性价比来说,奇数主节点性价比更高,不过贵公司要是土豪,愿意弄几个主节点就弄几个吧。。。


面试官:小伙子真厉害啊,我这边没有什么要问的了,你还有什么问题要问(面试官两眼放光)


我:额。。。面试官这个我的纸质简历可以给我吗,可以不往我的简历上写写画画吗,我明天的面试还要用。


面试官:还面啥别的公司啊,就来我这吧,条件随便开


我:那就100k吧(此时面试官又拿起了他准备好的棍子)


面试官:你要是不来就给我推荐一下,让别人来我这面试一下


我:你先好好学习一下Redis吧,今天幸亏只是我来了,如果是小奇的忠实读者来了,你将会被虐的很惨的。(我将我的《Redis设计与实现》留给了面试官,转身留下了帅气的背影,而面试官落寞无神的呆呆的坐在那里,仿佛一个亿离他而去。。。)


六、总结



这里关于Redis还没有整理完毕,文章后面持续更新,建议收藏。


文章中涉及到的命令大家一定要像我一样每个都敲几遍,只有在敲的过程中才能发现自己对命令是否真正的掌握了。




相关文章
|
3天前
|
消息中间件 存储 缓存
Redis 服务器全方位介绍:从入门到核心原理
Redis是一款高性能、基于内存的NoSQL数据库,支持String、Hash、List、Set、ZSet等丰富数据结构,广泛用于缓存、分布式锁、排行榜、消息队列等场景。支持持久化(RDB/AOF)、主从复制、集群部署,具备原子操作与高并发能力,是构建高可用系统的核心组件之一。(239字)
55 0
|
15天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
2月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
228 2
|
5月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
14天前
|
NoSQL 算法 Redis
【Docker】(3)学习Docker中 镜像与容器数据卷、映射关系!手把手带你安装 MySql主从同步 和 Redis三主三从集群!并且进行主从切换与扩容操作,还有分析 哈希分区 等知识点!
Union文件系统(UnionFS)是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**,它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加,同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承,基于基础镜像(没有父镜像),可以制作各种具体的应用镜像。
159 5
|
28天前
|
存储 监控 NoSQL
Redis高可用架构全解析:从主从复制到集群方案
Redis高可用确保服务持续稳定,避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余,哨兵模式支持自动故障转移,Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展,三者层层递进,保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储,构建高性能、高可靠的Redis架构体系。
|
6月前
|
存储 NoSQL 数据库
Redis 逻辑数据库与集群模式详解
Redis 是高性能内存键值数据库,广泛用于缓存与实时数据处理。本文深入解析 Redis 逻辑数据库与集群模式:逻辑数据库提供16个独立存储空间,适合小规模隔离;集群模式通过分布式架构支持高并发和大数据量,但仅支持 database 0。文章对比两者特性,讲解配置与实践注意事项,并探讨持久化及性能优化策略,助你根据需求选择最佳方案。
214 5
|
1月前
|
存储 缓存 监控
Redis分区的核心原理与应用实践
Redis分区通过将数据分散存储于多个节点,提升系统处理高并发与大规模数据的能力。本文详解分区原理、策略及应用实践,涵盖哈希、范围、一致性哈希等分片方式,分析其适用场景与性能优势,并探讨电商秒杀、物联网等典型用例,为构建高性能、可扩展的Redis集群提供参考。
94 0
|
2月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis的集群架构与使用经验
本文介绍了Redis的集群架构与使用经验,包括主从复制、哨兵集群及Cluster分片集群的应用场景与实现原理。内容涵盖Redis主从同步机制、数据分片存储方式、事务支持及与Memcached的区别,并讨论了Redis内存用尽时的处理策略。适用于了解Redis高可用与性能优化方案。
|
3月前
|
负载均衡 NoSQL Redis
【赵渝强老师】Redis的主从复制集群
Redis主从复制是指将一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器,实现数据热备份、故障恢复、负载均衡及高可用架构的基础。主节点负责写操作,从节点同步数据并可提供读服务,提升并发处理能力。
112 5