常见面试问题

• redis集群模式的工作原理？
• 什么是一致性hash算法？

redis cluster

redis集群模式（redis cluster）是Redis的分布式解决方案，在3.0版本推出的分布式解决方案，使得具有高可用、可扩展性、分布式、容错 等特性。它将数据进行分片，每个master上放一部分数据，支撑n个master node，每个master还可以挂载slave，如果master挂掉了，会自动切换到slave实例上来。在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口号，例如一个是6379，另外一个就是加10000的端口号16379，16379端口号是用来进行节点间通信的，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权。redis cluster节点间是采用gossip协议进行通信的。

如何进行分片

• hash算法

hash算法很简单，比如你部署n个master实例，那么如何将一个key存储到对应master实例上呢？就是通过计算key的hash值然后对N取模，通过这样的方式映射到N个实例上。很显然这样缺点是，当有一个节点挂了或者想扩容一个节点，你的所有缓存基本上都失效了，这样会数据库的压力访问剧增，从而可能导致数据库宕机。

• 一致性hash算法

一致性hash算法它其实也是采用取模的方法，它是对2^32取模，我们按照常用的hash算法将对应的key哈希到一个具有2^32个桶的空间中，我们可以想象成0~2^32-1头尾相连组成一个闭合的hash环。

然后把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上。

然后把机器节点通过一定的hash算法映射到环上。（与key一样的hash算法映射，一般情况下对机器的hash是采用机器的ip），然后以顺时针方向计算，将所有key存储到离自己最近的机器上。

普通的hash算法我们上面说到最大的问题，当有一个节点挂了或者想扩容一个节点会造成大量的对象存储位置失效。那一致性hash算法不会存在该问题，只会导致部分失效，具体我们可以看下图：

一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器，其它不受影响;如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。

然而，当服务节点太少时，一致性hash算法容易导致hash环的数据倾斜问题，造成节点数据分布不均匀，例如集群只有两个节点，我们可以看下图，造成大量数据分布在A节点。

为了解决这种数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现，在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

• redis cluster 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,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,并且移动hash slot的成本是非常低的。