前言

作为Java程序员，在面试过程中，缓存相关的问题是躲不掉的，肯定会问，例如缓存一致性问题，缓存雪崩、击穿、穿透等。说到缓存，那肯定少不了Redis，我在面试的时候也是被问了很多关于Redis相关的知识，但是Redis的功能太强大了，并不是一时半会儿能掌握好的，因为有些高级特性或是知识平时并不会用到。

所以回答得不好，人家就会觉得你对自己平时使用的工具都没有了解，自然就凉凉了。其实很早就有这个打算，打算好好总结一下Redis的知识，但也是由于自己都没有好好地了解Redis呢，所以一直没有开始。这次准备慢慢地来总结。

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此外，这边还整理了包括但不限于：分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、Jvm性能调优、Spring，MyBatis，Nginx源码分析，Redis，ActiveMQ、Mycat、Netty、Kafka、Mysql、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx等多个知识点高级进阶干货，如若需要学习借鉴，可

Redis为什么这么快

Redis是一个由C语言编写的开源的，基于内存，支持多种数据结构可持久化的NoSQL数据库。 它速度快主要是有以下几个原因：

基于内存运行，性能高效；

数据结构设计高效，例如String是由动态字符数组构成，zset内部的跳表；

采用单线程，避免了线程的上下文切换，也避免了线程竞争产生的死锁等问题；

使用I/O多路复用模型，非阻塞IO；

官网上给出单台Redis的可以达到10w+的QPS的， 一台服务器上在使用Redis的时候单核的就够了，但是目前服务器都是多核CPU，要想不浪费资源，又能提高效率，可以在一台服务器上部署多个Redis实例。

高可用方案

虽然单台Redis的的性能很好，但是Redis的单节点并不能保证它不会挂了啊，毕竟单节点的Redis是有上限的，而且人家单节点又要读又要写，小身板扛不住咋办，所以为了保证高可用，一般都是做成集群。

主从(Master-Slave)

Redis官方是支持主从同步的，而且还支持从从同步，从从同步也可以理解为主从同步，只不过从从同步的主节点是另一个主从的从节点。

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有了主从同步的集群，那么主节点就负责提供写操作，而从节点就负责支持读操作。

那么他们之间是如何进行数据同步的呢？

如果Slave(从节点)是第一次跟Master进行连接，

那么会首先会向Master发送同步请求psync；

主节点接收到同步请求，开始fork主子进程开始进行全量同步，然后生成RDB文件；

这个时候主节点同时会将新的写请求，保存到缓存区(buffer)中；

从节点接收到RDB文件后，先清空老数据，然后将RDB中数据加载到内存中；

等到从节点将RDB文件同步完成后再同步缓存区中的写请求。

这里有一点需要注意的就是，主节点的缓存区是有限的，内部结构是一个环形数组，当数组被占满之后就会覆盖掉最早之前的数据。

所以如果由于网络或是其他原因，造成缓存区中的数据被覆盖了，那么当从节点处理完主节点的RDB文件后，就不得不又要进行一全量的RDB文件的复制，才能保证主从节点的数据一致。

如果不设置好合理的buffer区空间，是会造成一个RDB复制的死循环。

当主从间的数据同步完成之后，后面主节点的每次写操作就都会同步到从节点，这样进行增量同步了。

由于负载的不断上升就导致了主从之间的延时变大，所以就有了上面我说的从从同步了，主节点先同步到一部分从节点，然后由从节点去同步其他的从节点。

在Redis从2.8.18开始支持无盘复制，主节点通过套接字，一边遍历内存中的数据，一边让数据发送给从节点，从节点和之前一样，先将数据存储在磁盘文件中，然后再一次性加载。

另外由于主从同步是异步的，所以从Redis3.0之后出现了同步复制，就是通过wait命令来进行控制，wait命令有两个参数，第一个是从库数量，第二个是等待从库的复制时间，如果第二个参数设置为0，那么就是代表要等待所有从库都复制完才去执行后面的命令。 但是这样就会存在一个隐患，当网络异常后，wait命令会一直阻塞下去，导致Redis不可用。

哨兵(Sentinel)

哨兵可以监控Redis集群的健康状态，当主节点挂掉之后，选举出新的主节点。客户端在使用Redis的时候会先通过Sentinel来获取主节点地址，然后再通过主节点来进行数据交互。当主节点挂掉之后，客户端会再次向Sentinel获取主节点，这样客户端就可以无感知地继续使用了。

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哨兵集群工作过程，主节点挂掉之后会选举出新的主节点，然后监控挂掉的节点，当挂掉的节点恢复后，原先的主节点就会变成从节点，从新的主节点那里建立主从关系。

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集群分片(Redis Cluster)

Redis Cluster是Redis官方推荐的集群模式，Redis Cluster将所有数据划分到16384个槽(slots)中，每个节点负责一部分槽位的读写操作。

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存储

Redis Cluster默认是通过CRC16算法获取到key的hash值，然后再对16384进行取余(CRC16(key)%16384)，获取到的槽位在哪个节点负责的范围内(这里一般是会有一个槽位和节点的映射表来进行快速定位节点的，通常使用bitmap来实现)，就存储在哪个节点上。

重定向

当Redis Cluster的客户端在和集群建立连接的时候，也会获得一份槽位和节点的配置关系(槽位和节点的映射表)，这样当客户端要查找某个key时，可以直接定位到目标节点。

但是当客户端发送请求时，如果接收请求的节点发现该数据的槽位并不在当前节点上，那么会返回MOVED指令将正确的槽位和节点信息返回给客户端，客户接着请求正确的节点获取数据。

一般客户端在接收到MOVED指令后，也会更新自己本地的槽位和节点的映射表，这样下次获取数据时就可以直接命中了。这整个重定向的过程对客户端是透明的。

数据迁移

当集群中新增节点或删除节点后，节点间的数据迁移是按槽位为单位的，一个槽位一个槽位的迁移，当迁移时原节点状态处于：magrating，目标节点处于：importing。

在迁移过程中，客户端首先访问旧节点，如果数据还在旧节点，那么旧节点正常处理，如果不在旧节点，就会返回一个-ASK + 目标节点地址的指令，客户端收到这个-ASK指令后，向目标节点执行一个asking指令(告诉新节点，必须处理客户端这个数据)，然后再向目标节点执行客户端的访问数据的指令。

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容错

Redis Cluster可以为每个主节点设置多个从节点，当单个主节点挂掉后，集群会自动将其中某个从节点提升为主节点，若没有从节点，那么集群将处于不可用状态。 Redis提供了一个参数：cluster-require-full-coverage，用来配置可以允许部分节点出问题后，还有其他节点在运行时可以正常提供服务。

另外一点比较特殊的是，Cluster中当一个节点发现某个其他节点出现失联了，这个时候问题节点只是PFail(Possibly-可能下线)，然后它会把这个失联信息广播给其他节点，当一个节点接收到某个节点的失联信息达到集群的大多数时，就可以将失联节点标记为下线，然后将下线信息广播给其他节点。若失联节点为主节点，那么将立即对该节点进行主从切换。

Redis高可用就先说到这里吧，后面其实还有Codis，但是目前Cluster逐渐流行起来了，Codis的竞争力逐渐被蚕食，而且对新版本的支持，更新的也比较慢，所以这里就不说它了，感兴趣的可以自己去了解一下，国人开源的Redis集群模式Codis。

持久化

Redis持久化的意义在于，当出现宕机问题后，能将数据恢复到缓存中，它提供了两种持久化机制：一种是快照(RDB)，一种是AOF日志。

快照是一次全量备份，而AOF是增量备份。快照是内存数据的二进制序列化形式，存储上非常紧凑，而AOF日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。

快照备份(RDB)

因为Redis是单线程的，所以在做快照持久化的时候，通常有两个选择，save命令，会阻塞线程，直到备份完成；bgsave会异步的执行备份，其实是fork出了一个子进程，用子进程去执行快照持久化操作，将数据保存在一个.rdb文件中。

子进程刚刚产生的时候，是和父进程共享内存中的数据的，但是子进程做持久化时，是不会修改数据的，而父进程是要持续提供服务的，所以父进程就会持续的修改内存中的数据，这个时候父进程就会将内存中的数据，Copy出一份来进行修改。

父进程copy的数据是以数据页为单位的(4k一页)，对那一页数据进行修改就copy哪一页的数据。

子进程由于数据没有变化就会一直地去遍历数据，进程持久化操作了，这就是只保留了创建子进程的时候的快照。

那么RDB是在什么时候触发的呢？

# save

save 60 10000

save 300 10

上这段配置就是在redis.conf文件中配置的，第一个参数是时间单位是秒，第二个参数执行数据变化的次数。 意思就是说：300秒之内至少发生10次写操作、 60秒之内发生至少10000次写操作，只要满足任一条件，均会触发bgsave

增量日志备份(AOF)

Redis在接收到客户端请求指令后，会先进行校验，校验成功后，立即将指令存储到AOF日志文件中，就是说，Redis是先记录日志，再执行命令。这样即使命令还没执行突然宕机了，通过AOF日志文件也是可以恢复的。

AOF重写

AOF日志文件，随着时间的推移，会越来越大，所以就需要进行重写瘦身。AOF重写的原理就是，fork一个子进程，对内存进行遍历，然后生成一系列的Redis指令，然后序列化到一个新的aof文件中。然后再将遍历内存阶段的增量日志，追加到新的aof文件中，追加完成后立即替换旧的aof文件，这样就完成了AOF的瘦身重写。

fsync

因为AOF是一个写文件的IO操作，是比较耗时。所以AOF日志并不是直接写入到日志文件的，而是先写到一个内核的缓存中，然后通过异步刷脏，来将数据保存到磁盘的。

由于这个情况，就导致了会有还没来得及刷脏然后就宕机了，导致数据丢失的风险。

所以Redis提供了一个配置，可以手动地来选择刷脏的频率。

always：每一条AOF记录都立即同步到文件，性能很低，但较为安全。

everysec：每秒同步一次，性能和安全都比较中庸的方式，也是redis推荐的方式。如果遇到物理服务器故障，可能导致最多1秒的AOF记录丢失。

no：Redis永不直接调用文件同步，而是让操作系统来决定何时同步磁盘。性能较好，但很不安全。

AOF默认是关闭的，需要在配置文件中手动开启。

# 只有在“yes”下，aof重写/文件同步等特性才会生效

appendonly yes

## 指定aof文件名称

appendfilename appendonly.aof

## 指定aof操作中文件同步策略，有三个合法值：always everysec no,默认为everysec

appendfsync everysec

## 在aof-rewrite期间，appendfsync是否暂缓文件同步，"no"表示“不暂缓”，“yes”表示“暂缓”，默认为“no”

no-appendfsync-on-rewrite no

## aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite，默认“64mb”，建议“512mb”

auto-aof-rewrite-min-size 64mb

Redis4.0混合持久化

Redis4.0提供了一种新的持久化机制，就是RDB和AOF结合使用，将rdb文件内容和aof文件存在一起，AOF中保存的不再是全部数据了，而是从RDB开始的到结束的增量日志。

这样在Redis恢复数据的时候，可以先假装RDB文件中的内容，然后在顺序执行AOF日志中指令，这样就将Redis重启时恢复数据的效率得到了大幅度提升。

结尾

恩，这次就先总结到这里吧，后面会继续总结Redis相关知识，LRU、LFU、内存淘汰策略，管道等等。