Redis 2023面试5题（六）

一、Redis集群为什么至少需要三个master节点

Redis集群至少需要三个master节点，这是因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。此外，Redis Cluster推荐节点数为奇数，因为这样可以避免出现脑裂现象。

二、Redis集群为什么推荐奇数个节点

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能洗举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

三、Redis集群支持批量操作命令吗

Redis集群支持批量操作命令，但是需要注意的是，不同的命令在不同的节点上执行可能会有不同的结果。

例如，使用mget命令时，如果一个key在多个节点上都有数据，那么这些节点都会返回该key对应的值；

而使用pipeline命令时，如果一个key在多个节点上都有数据，那么这些节点会将该key对应的值打包成一个批次发送给客户端。

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上XXX1，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下:

mset (user11:1:name zhuge fuser1}:1:age 18

pipeline使用方法

private Jedis jedis;public void initJedis() {jedis = new Jedis("192.168.16.10", 6379);jedis.select(3);
}@Testpublic void testPipeline() {initJedis();Pipeline pipelined = jedis.pipelined();long start = System.currentTimeMillis();String[] arr = new String[2000];for (int i = 1; i <= 100000; i++) {pipelined.set("test:key_" +i, "value_" +i);if (i % 1000 == 0){pipelined.sync();}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("时间==" + (end - start));}

四、Lua脚本能在Redis集群里执行吗

是的。可以使用Lua脚本在Redis集群中执行。Redis集群支持在多个节点上执行Lua脚本，这可以通过将脚本推送到多个节点并使用Redis的EVAL命令来执行来实现。使用Lua脚本可以方便地执行一些复杂的操作，例如条件判断、循环和数据转换等。

需要注意的是，在Redis集群中执行Lua脚本时，需要确保所有节点都可以访问到脚本文件，并且脚本文件应该位于所有节点上。此外，在执行Lua脚本之前，需要使用Jedis客户端将脚本推送到Redis集群中的一个节点，然后使用EVAL命令在集群中执行脚本。为了提高性能和可靠性，建议使用pipeline技术一次性发送多个命令到Redis集群，并使用sync()方法获取所有结果。

执行示例：

下面是一个使用Lua脚本在Redis集群中执行的条件交易示例：
保存为test.lua文件

-- 定义Lua脚本  
local buy_key = KEYS[1]   -- 交易买入信号的key  
local sell_key = KEYS[2]  -- 交易卖出信号的key  
local price = tonumber(ARGV[1])   -- 交易价格  
local amount = tonumber(ARGV[2])  -- 交易数量  -- 获取当前股票价格  
local current_price = tonumber(redis.call('get', buy_key))  
if not current_price then  return 'Invalid'  
end  -- 判断是否满足买入条件  
if price > current_price then  -- 记录买入信号  redis.call('set', buy_key, price)  redis.call('set', sell_key, amount)  return 'Buy'  
else  return 'Sell'  
end

在Redis集群中执行该脚本，可以使用以下Jedis代码：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");  
jedis.set("stock_price", "100");  
jedis.set("stock_amount", "1000");  Pipeline pipeline = jedis.pipelined();  
pipeline.eval(Scripting.scriptText("test.lua"), 2, "stock_price", "120", "stock_amount", "50");  
pipeline.sync();

在以上示例中，

首先使用Jedis客户端将股票价格和数量存储到Redis集群中。
然后，使用Pipeline技术执行Lua脚本，将脚本文件名和参数传递给eval()方法。
在Lua脚本中，使用GET命令获取当前股票价格，判断是否满足买入条件，如果满足，则使用SET命令记录买入信号，并返回"Buy"，否则返回"Sell"。
最后，使用sync()方法获取所有结果。

需要注意的是，在执行Lua脚本之前，需要将脚本文件保存在所有Redis节点上，并确保所有节点都可以访问到该文件。

五、Redis主从切换导致分布式锁丢失问题是怎么回事

当使用Redis实现分布式锁时，主从切换可能导致分布式锁丢失的问题。这是因为当主Redis实例挂掉后，Redis集群会进行主从切换，从Redis实例会成为新的主Redis实例。在这个过程中，如果主Redis实例上还有未同步到从Redis实例的写操作，就会导致写操作丢失。

具体来说，当一个线程获取了分布式锁并执行业务逻辑时，如果主Redis实例挂掉了，那么在主从切换过程中，从Redis实例上就不会有该线程持有的锁。当该线程再次尝试获取锁时，由于从Redis实例上没有该线程持有的锁，该线程就会再次获取到锁，导致并发安全问题。

为了解决这个问题，可以使用Redlock算法，它是一种Redis分布式锁的解决方案。Redlock算法使用多个Redis实例来保证分布式锁的可靠性，当一个线程需要获取分布式锁时，它需要获得多个Redis实例上的锁。当主Redis实例挂掉后，从Redis实例可以继续服务客户端的请求，从而保证分布式锁不会丢失。

以下是一个使用Redlock算法解决Redis主从切换导致分布式锁丢失的示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;  
import redis.clients.jedis.JedisPool;  
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  
import redis.clients.jedis.Redlock;  public class DistributedLock {  private static final int LOCK_EXPIRE_TIME = 3000; // 锁过期时间，单位为毫秒  private static final int LOCK_ACQUIRE_TIMEOUT = 3000; // 获取锁的超时时间，单位为毫秒  private static final int NUM_REDIS_INSTANCES = 5; // Redis实例数量  private JedisPool jedisPool;  public DistributedLock(String[] redisNodes) {  JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();  jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379);  // 创建Redlock实例，需要传入Redis实例的数量和节点列表  Redlock redlock = new Redlock(jedisPool, NUM_REDIS_INSTANCES, redisNodes);  // 获取锁，需要传入锁的名称、锁的过期时间和获取锁的超时时间  boolean locked = redlock.lock("my_lock", LOCK_EXPIRE_TIME, LOCK_ACQUIRE_TIMEOUT);  if (locked) {  try {  // 执行业务逻辑  // ...  } finally {  // 释放锁  redlock.unlock("my_lock");  }  } else {  // 获取锁失败，处理并发访问的情况  // ...  }  }  public void close() {  jedisPool.close();  }  
}

在以上示例中，使用Jedis客户端创建了一个包含5个Redis实例的连接池，并使用Redlock算法实现了分布式锁。

在创建Redlock实例时，需要传入Redis实例的数量和节点列表。
在获取锁时，需要传入锁的名称、锁的过期时间和获取锁的超时时间。如果获取锁成功，就执行业务逻辑，并在finally块中释放锁。如果获取锁失败，就处理并发访问的情况。
最后，在程序结束时，需要调用close()方法关闭连接池。