用缓存，主要是俩用途，高性能和高并发
1）高性能
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里，通过一个key查出来一个value，2ms搞定。性能提升300倍。
2）高并发
mysql这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql单机支撑到2000qps也开始容易报警了。
所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有1万，那一个mysql单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放mysql。缓存功能简单，说白了就是key-value式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发so easy。单机承载并发量是mysql单机的几十倍。
redis和memcached有啥区别
这个事儿吧，你可以比较出N多个区别来，但是我还是采取redis作者给出的几个比较吧
1）Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
2）集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好
为啥redis单线程模型也能效率这么高？
1）纯内存操作 2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制 3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题
redis数据类型
（1）string
这是最基本的类型了，没啥可说的，就是普通的set和get，做简单的kv缓存
（2）hash
这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。
key=150
value={ “id”: 150, “name”: “zhangsan”, “age”: 20 }
hash类的数据结构，主要是用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值
value={ “id”: 150, “name”: “zhangsan”, “age”: 21 }
（3）list
有序列表，这个是可以玩儿出很多花样的
微博，某个大v的粉丝，就可以以list的格式放在redis里去缓存
key=某大v
value=[zhangsan, lisi, wangwu]
比如可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表了、文章的评论列表了之类的东西
比如可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走
比如可以搞个简单的消息队列，从list头怼进去，从list尾巴那里弄出来
（4）set
无序集合，自动去重
直接基于set将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于jvm内存里的HashSet进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？
得基于redis进行全局的set去重
可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧
把两个大v的粉丝都放在两个set中，对两个set做交集
（5）sorted set
排序的set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序，这个可以玩儿很多的花样，最大的特点是有个分数可以自定义排序规则
如何保证redis高可用和高并发
如果redis要支撑超过10万+的并发，那应该怎么做？
单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+，除非一些特殊情况，比如你的机器性能特别好，配置特别高，物理机，维护做的特别好，而且你的整体的操作不是太复杂
单机在几万
读写分离，一般来说，对缓存，一般都是用来支撑读高并发的，写的请求是比较少的，可能写请求也就一秒钟几千，一两千
大量的请求都是读，一秒钟二十万次读
读写分离
主从架构 -> 读写分离 -> 支撑10万+读QPS的架构
redis主从架构 -> 读写分离架构 -> 可支持水平扩展的读高并发架构
（1）redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量
（2）一个master node是可以配置多个slave node的
（3）slave node也可以连接其他的slave node
（4）slave node做复制的时候，是不会block master node的正常工作的
（5）slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了
（6）slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量
master持久化对于主从架构的安全保障的意义
如果采用了主从架构，那么建议必须开启master node的持久化！
不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制，salve node数据也丢了
master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中
master宕机，重启，是没有本地数据可以恢复的，然后就会直接认为自己IDE数据是空的
master就会将空的数据集同步到slave上去，所有slave的数据全部清空
100%的数据丢失
master节点，必须要使用持久化机制
第二个，master的各种备份方案，要不要做，万一说本地的所有文件丢失了; 从备份中挑选一份rdb去恢复master; 这样才能确保master启动的时候，是有数据的
即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node可以自动接管master node，但是也可能sentinal还没有检测到master failure，master node就自动重启了，还是可能导致上面的所有slave node数据清空故障
1、哨兵的介绍
sentinal，中文名是哨兵
哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件，主要功能如下
（1）集群监控，负责监控redis master和slave进程是否正常工作 （2）消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 （3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上 （4）配置中心，如果故障转移发生了，通知client客户端新的master地址
哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作
（1）故障转移时，判断一个master node是宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题 （2）即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了
目前采用的是sentinal 2版本，sentinal 2相对于sentinal 1来说，重写了很多代码，主要是让故障转移的机制和算法变得更加健壮和简单
2、哨兵的核心知识
（1）哨兵至少需要3个实例，来保证自己的健壮性 （2）哨兵 + redis主从的部署架构，是不会保证数据零丢失的，只能保证redis集群的高可用性 （3）对于哨兵 + redis主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练
3、为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？
哨兵集群必须部署2个以上节点
如果哨兵集群仅仅部署了个2个哨兵实例，quorum=1
+----+ +----+ | M1 |---------| R1 | | S1 | | S2 | +----+ +----+
Configuration: quorum = 1
master宕机，s1和s2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以还行切换，同时s1和s2中会选举出一个哨兵来执行故障转移
同时这个时候，需要majority，也就是大多数哨兵都是运行的，2个哨兵的majority就是2（2的majority=2，3的majority=2，5的majority=3，4的majority=2），2个哨兵都运行着，就可以允许执行故障转移
但是如果整个M1和S1运行的机器宕机了，那么哨兵只有1个了，此时就没有majority来允许执行故障转移，虽然另外一台机器还有一个R1，但是故障转移不会执行
1、两种数据丢失的情况
主备切换的过程，可能会导致数据丢失
（1）异步复制导致的数据丢失
因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了
（2）脑裂导致的数据丢失
脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着
此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他slave切换成了master
这个时候，集群里就会有两个master，也就是所谓的脑裂
此时虽然某个slave被切换成了master，但是可能client还没来得及切换到新的master，还继续写向旧master的数据可能也丢失了
因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据
2、解决异步复制和脑裂导致的数据丢失
min-slaves-to-write 1 min-slaves-max-lag 10
要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒
如果说一旦所有的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，master就不会再接收任何请求了
上面两个配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失
（1）减少异步复制的数据丢失
有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，一旦slave复制数据和ack延时太长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样可以把master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低的可控范围内
（2）减少脑裂的数据丢失
如果一个master出现了脑裂，跟其他slave丢了连接，那么上面两个配置可以确保说，如果不能继续给指定数量的slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求
这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失
上面的配置就确保了，如果跟任何一个slave丢了连接，在10秒后发现没有slave给自己ack，那么就拒绝新的写请求
因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据
1、sdown和odown转换机制
sdown和odown两种失败状态
sdown是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个master宕机了，那么就是主观宕机
odown是客观宕机，如果quorum数量的哨兵都觉得一个master宕机了，那么就是客观宕机
sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵ping一个master，超过了is-master-down-after-milliseconds指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机
sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了quorum指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机
2、哨兵集群的自动发现机制
哨兵互相之间的发现，是通过redis的pub/sub系统实现的，每个哨兵都会往__sentinel__:hello这个channel里发送一个消息，这时候所有其他哨兵都可以消费到这个消息，并感知到其他的哨兵的存在
每隔两秒钟，每个哨兵都会往自己监控的某个master+slaves对应的__sentinel__:hello channel里发送一个消息，内容是自己的host、ip和runid还有对这个master的监控配置
每个哨兵也会去监听自己监控的每个master+slaves对应的__sentinel__:hello channel，然后去感知到同样在监听这个master+slaves的其他哨兵的存在
每个哨兵还会跟其他哨兵交换对master的监控配置，互相进行监控配置的同步
3、slave配置的自动纠正
哨兵会负责自动纠正slave的一些配置，比如slave如果要成为潜在的master候选人，哨兵会确保slave在复制现有master的数据; 如果slave连接到了一个错误的master上，比如故障转移之后，那么哨兵会确保它们连接到正确的master上
4、slave->master选举算法
如果一个master被认为odown了，而且majority哨兵都允许了主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换操作，此时首先要选举一个slave来
会考虑slave的一些信息
（1）跟master断开连接的时长 （2）slave优先级 （3）复制offset （4）run id
如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master
(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
接下来会对slave进行排序
（1）按照slave优先级进行排序，slave priority越低，优先级就越高 （2）如果slave priority相同，那么看replica offset，哪个slave复制了越多的数据，offset越靠后，优先级就越高 （3）如果上面两个条件都相同，那么选择一个run id比较小的那个slave
5、quorum和majority
每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个哨兵来做切换，这个哨兵还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换
如果quorum < majority，比如5个哨兵，majority就是3，quorum设置为2，那么就3个哨兵授权就可以执行切换
但是如果quorum >= majority，那么必须quorum数量的哨兵都授权，比如5个哨兵，quorum是5，那么必须5个哨兵都同意授权，才能执行切换
6、configuration epoch
哨兵会对一套redis master+slave进行监控，有相应的监控的配置
执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新master（salve->master）那里得到一个configuration epoch，这就是一个version号，每次切换的version号都必须是唯一的
如果第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其他哨兵，会等待failover-timeout时间，然后接替继续执行切换，此时会重新获取一个新的configuration epoch，作为新的version号
7、configuraiton传播
哨兵完成切换之后，会在自己本地更新生成最新的master配置，然后同步给其他的哨兵，就是通过之前说的pub/sub消息机制
这里之前的version号就很重要了，因为各种消息都是通过一个channel去发布和监听的，所以一个哨兵完成一次新的切换之后，新的master配置是跟着新的version号的
其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的master配置的
面试题剖析
就是如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用
我这里会选用我之前讲解过这一块内容，redis高并发、高可用、缓存一致性
redis高并发：主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10万的QPS。
redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。
redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。
讲解分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法
hash算法 -> 一致性hash算法（memcached） -> redis cluster，hash slot算法
用不同的算法，就决定了在多个master节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题
1、redis cluster介绍
redis cluster
（1）自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据 （2）提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的
在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口号，比如一个是6379，另外一个就是加10000的端口号，比如16379
16379端口号是用来进行节点间通信的，也就是cluster bus的东西，集群总线。cluster bus的通信，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权
cluster bus用了另外一种二进制的协议，主要用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间
2、最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建）
3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）
4、redis cluster的hash slot算法
redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot
redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot
hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去
移动hash slot的成本是非常低的
客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现
一、节点间的内部通信机制
1、基础通信原理
（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的
维护集群的元数据用得，集中式，一种叫做gossip
集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力
gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后
我们刚才做reshard，去做另外一个操作，会发现说，configuration error，达成一致
（2）10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口
每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong
（3）交换的信息
故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息，等等
2、gossip协议
gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail，等等
meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信
redis-trib.rb add-node
其实内部就是发送了一个gossip meet消息，给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群
ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据
每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新
pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了
3、ping消息深入
ping很频繁，而且要携带一些元数据，所以可能会加重网络负担
每个节点每秒会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通信的其他节点
当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2，那么立即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了
比如说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题
所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送的频率
每次ping，一个是带上自己节点的信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换
至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息
二、面向集群的jedis内部实现原理
开发，jedis，redis的java client客户端，redis cluster，jedis cluster api
jedis cluster api与redis cluster集群交互的一些基本原理
1、基于重定向的客户端
redis-cli -c，自动重定向
（1）请求重定向
客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot
如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向
cluster keyslot mykey，可以查看一个key对应的hash slot是什么
用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令
（2）计算hash slot
计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot
用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}
（3）hash slot查找
节点间通过gossip协议进行数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上
2、smart jedis
（1）什么是smart jedis
基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点
所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的
本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向
（2）JedisCluster的工作原理
在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池
每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点
如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved
如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存
重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销
jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题
（3）hashslot迁移和ask重定向
如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis
jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存
已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的
三、高可用性与主备切换原理
redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的
1、判断节点宕机
如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机
如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown
在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail
如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点都认为pfail了，那么就会变成fail
2、从节点过滤
对宕机的master node，从其所有的slave node中，选择一个切换成master node
检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成master
这个也是跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤
3、从节点选举
哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id
每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举
所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成master
从节点执行主备切换，从节点切换为主节点
4、与哨兵比较
整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal的功能
没有办法去给大家深入讲解redis底层的设计的细节，核心原理和设计的细节，那个除非单独开一门课，redis底层原理深度剖析，redis源码
对于咱们这个架构课来说，主要关注的是架构，不是底层的细节，对于架构来说，核心的原理的基本思路，是要梳理清晰的
缓存雪崩发生的现象
缓存雪崩的事前事中事后的解决方案
事前：redis高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃
事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL被打死
事后：redis持久化，快速恢复缓存数据
