< 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。>
一.下面我来总结一下redis集群面试知识点：
1. 什么是redis?
Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。
- Reids的特点
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
- Redis支持的数据类型
Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set
hashes
- 为什么redis需要把所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
- Redis是单进程单线程的
redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销
- 虚拟内存
当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库.
- 使用Redis有哪些好处？
①速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
②支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
③支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
④丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
- Memcache与Redis的区别都有哪些？
① 存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
② 数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
③ 使用底层模型不同
它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
④ value大小
redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
- redis 最适合的场景
① 会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
② 全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
③ 队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
④ 排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
⑤ 发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。
Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。
二.分布式和集群的区别：
- 分布式：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。
2. 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，1小时后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
3.分布式：不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务，部署在不同的服务器上，解决高并发的问题
集群：同一个业务部署在多台机器上，提高系统可用性。
三.负载均衡：
1.先来个数据结构问题
设计一个用于负载均衡的数据结构，支持加入一台机器，撤出一台机器，在活跃的机器集合中“等概率”随机选中一台机器。以上三个操作要尽可能的快。
解答
用一个数组记录当前的活跃机器集，用一个hash记录某个机器在数组中的位置。对于等概率随机选中一台机器，random(数组长度)选中一台机器；对于加入一台机器，在数组最后添加，并记录在hash表中；对于撤出一台机器，先用hash表找到其在数组中的对应位置，用数组最后一个位置的机器和它交换，并在hash表中删除撤出的机器并修改被交换的机器的位置，这样做的目的是保证数组中不会出现空位，这样才能保证随机操作的正确性和高效。三个操作的时间复杂度均为O(1)。
面试官角度：
本题中描述的负载均衡是用于Web Server的负载均衡，并不是存储的负载均衡，所以无需考虑新增加的机器需要尽量多的承载访问请求，所以如果往一致性哈希(Consistent Hash)的方向考虑就错了。本题是纯粹的数据结构题，并非设计题。当看到加入一台机器和撤出一台机器的时候，自然会想到使用hash表来支持O(1)的插入和O(1)的删除。但普通的hash表是不支持等概率随机访问的。想要支持等概率随机访问，那最简单的方法当然是地址空间连续的数组。因此想到结合两种数据结构。剩下来需要解决的问题就是如果让数组支持O(1)的删除并让数组没有空位。一个思维误区是整体移动后面的数据。实际上由于数组所代表的内容是集合，无需保证其结果的连续性，因此采用类似堆中删除元素的操作方法——用最后一个元素覆盖待删除元素，即可解决问题。 本题的考点主要是对于各种数据结构的灵活使用，需要对数组，hash表，甚至堆有一定的了解。
2.负载均衡(load balance)概念：
负载均衡是集群技术中重要的一部分。通过将请求分发到不同的服务器，它提供了可同时获得高可用性和更高性能的服务的方法。简单的负载均衡器可以是一个Servlet或一些插件，复杂的负载均衡器可能是高级的嵌入了SSL加速器的硬件设备。
除了分发请求之外，负载均衡器还负责执行一些重要的任务：
（1） “会话持久”用来确保用户会话生命周期在一台服务器上的完整性。
（2） “心跳”来检查失败的服务器。
（3） 在某些情况下，负载均衡器需要参与“失败转移”的过程，下文中会提及。
