概要
- Redis 是单进程单线程的？
- 是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？
- 可以简单说说你对Redis Sentinel的理解
- Redis Sentinal和Redis Cluster的区别
- Redis 的同步机制了解么？
- Redis 集群最大节点个数是多少？
Redis 是单进程单线程的？
出现概率: ★★★★
大家所熟知的 Redis 确实是单线程模型，指的是执行 Redis 命令的核心模块是单线程的，而不是整个 Redis 实例就一个线程，Redis 其他模块还有各自模块的线程的。
下面这个解释比较好：
同时Redis 采用网络 I/O 多路复用技术，来保证在多连接的时候系统的高吞吐量。关于 I/O 多路复用(又被称为“事件驱动”)，首先要理解的是，操作系统为你提供了一个功能，当你的某个 socket 可读或者可写的时候，它可以给你一个通知。这样当配合非阻塞的 socket 使用时，只有当系统通知我哪个描述符可读了，我才去执行 read 操作，可以保证每次 read 都能读到有效数据而不做纯返回 -1 和 EAGAIN 的无用功，写操作类似。
目前多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll 是最新的也是目前最好的多路复用技术。
采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 I/O 的时间消耗)，且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响 Redis 性能的瓶颈，基于这两点 Redis 具有很高的吞吐量。
是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？
出现概率: ★★★
Redis Cluster 是 在 3.0 版本正式推出的高可用集群方案，相比Redis Sentinel，Redis Cluster方案不需要额外部署Sentinel集群，而是通过集群内部通信实现集群监控，故障时主从切换；同时，支持内部基于哈希实现数据分片，支持动态水平扩容。
- Redis集群有多个master，可以减小访问瞬断问题的影响；若集群中有一个master挂了，正好需要向这个master写数据，这个操作需要等待一下；但是向其他master节点写数据是不受影响的。
- Redis集群有多个master，可以提供更高的并发量；
- Redis集群可以分片存储，这样就可以存储更多的数据；
将整个数据集按照一定规则分配到多个节点上，称为数据分片，Redis Cluster采用的分片方案是哈希分片, 基本原理如下： Redis Cluster首先定义了编号0 ~ 16383的区间，称为槽，所有的键根据哈希函数映射到0 ~ 16383整数槽内，计算公式：slot=CRC16（key）&16383。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。
可以简单说说你对Redis Sentinel的理解
出现概率: ★★★
Redis Sentinel是官方从Redis 2.6版本提供的高可用方案，在Redis主从复制集群的基础上，增加Sentinel集群监控整个Redis集群。当Redis集群master节点发生故障时，Sentinel进行故障切换，选举出新的master，同时Sentinel本身支持高可用集群部署。
Redis Sentinal和Redis Cluster的区别
出现概率: ★★★
Redis Sentinal和Redis Cluster的区别主要在于侧重点不同:
- Redis Sentinal主要聚焦于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。
- Redis Cluster主要聚焦于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。
Redis 的同步机制了解么？
出现概率: ★★★
主从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
全备份过程中，在slave启动时，会向其master发送一条SYNC消息，master收到slave的这条消息之后，将可能启动后台进程进行备份，备份完成之后就将备份的数据发送给slave，初始时的全同步机制是这样的：
Redis 集群最大节点个数是多少？
出现概率: ★★★
这个比较偏， 知道的人不多， 如果你可以答出最大节点数，然后给出解释, 估计面试官的好感度, 会蹭蹭的往上涨。
16384 个。这是因为Redis 集群并没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。
但为什么哈希槽的数量是16384（2^14）个呢?
在redis节点发送心跳包时需要把所有的槽放到这个心跳包里，以便让节点知道当前集群信息，16384=16k，在发送心跳包时使用char进行bitmap压缩后是2k（2 * 8 (8 bit) * 1024(1k) = 16K），也就是说使用2k的空间创建了16k的槽数。
虽然使用CRC16算法最多可以分配65535（2^16-1）个槽位，65535=65k，压缩后就是8k（8 * 8 (8 bit) * 1024(1k) =65K），也就是说需要需要8k的心跳包，Redis作者认为这样做不太值得；并且一般情况下一个redis集群不会有超过1000个master节点，所以16k的槽位是个比较合适的选择。
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