想搞懂分布式Redis，面试才不会被问懵，掌握这点很关键

（引用来源：微信公众号文章“想搞懂分布式Redis，面试才不会被问懵，掌握这点很关键”）

想搞懂分布式Redis,面试才不会被问懵，掌握这点很关键，这篇文章的核心观点是，理解分布式Redis的关键不在于死记硬背一堆命令或者配置参数，而在于掌握其最核心的设计思想——数据分片与高可用，理解了这两个核心，就像拿到了解开分布式Redis所有谜题的钥匙。

我们来说说为什么需要分布式Redis,你可以把单个Redis服务器想象成一个超级能干的仓库管理员，他处理货物的速度非常快，当需要存储的货物（也就是数据）多到他的仓库（内存）都装不下时，或者来提货送货的客户（请求）多到他一个人根本忙不过来时，这个管理员就算再厉害也会崩溃，这时候，我们就不能只依赖这一个管理员了，需要请来多个管理员，组成一个团队来协同工作，这个“团队”就是分布式Redis集群。

这个团队如何分工协作呢？这就引出了最核心的概念之一：数据分片，文章里强调，这是面试中最容易被深入追问的地方，数据分片就是“把一大筐鸡蛋分到多个篮子里”，在Redis里，“鸡蛋”就是一条条的数据，“篮子”就是一个个的Redis服务器节点，你不能随便乱放，得有个规则，保证每次存数据或者取数据的时候，都能准确地知道这个数据在哪个篮子里，Redis集群采用了一种叫做哈希槽的机制来实现分片，它预先准备了16384个编号的“小格子”（哈希槽），然后把这些小格子相对均匀地分配给集群里的每个主节点，当你存一个数据时，会用一个简单的算法算一下这个数据的键，算出它应该属于哪个小格子，然后就把数据存到管理那个小格子的节点上，这样，所有的数据就被分散存储到了不同的节点上，每个节点只负责一部分数据，压力就小多了，因为数据是分散的，所以总的存储量也变大了，突破了单机内存的限制。

光有分片还不够,万一某个“篮子”不小心掉地上了（也就是某个节点宕机了），里面的“鸡蛋”不就全碎了吗？另一个同等重要的核心概念就是高可用，分布式Redis必须保证即使有节点出故障，整个系统还能继续提供服务，并且数据不会丢失，这是怎么做到的呢？文章指出，Redis集群采用了主从复制的架构，简单说，就是给每个主节点（负责存数据干活的“主力管理员”）配一个或多个从节点（“备用管理员”），主节点做的所有操作，都会自动同步给它的从节点，这样，主节点这里就有一份完整的数据，从节点那里也有一份完整的备份，一旦主节点因为某种原因宕机了，集群就会自动从它的从节点中选举出一个新的主节点，来接替工作，这个过程是自动的，对于使用Redis的应用程序来说，可能只是感觉网络稍微卡顿了一下，然后就能继续正常访问数据了，几乎感知不到故障的发生，这就实现了高可用性。

文章特别提醒,理解主从切换的细节和可能存在的问题，是面试官考察你是否真正理解高可用的重点，可能会问在切换的瞬间，会不会有数据丢失的风险？这涉及到主从同步是异步还是同步的问题，Redis默认是异步复制，意思是主节点写完数据后，会立刻告诉客户端“写成功了”，然后再去同步给从节点，如果在这个同步的间隙主节点宕机了，那么还没来得及同步的这部分数据就可能丢失，虽然概率低，但这是分布式系统在设计上需要权衡的问题，面试官可能就是想看你是否了解这种权衡和潜在的风险。

除了数据和可用性,文章还提到了客户端在分布式集群中是如何工作的，客户端不能像连接单个Redis那样随便连一个节点就行了，它需要先获取一份“集群槽位分布图”，也就是知道哪个编号的槽由哪个节点管理，然后客户端在发送命令前，自己先根据键算出槽位，再直接连接到正确的节点上进行操作，这减少了不必要的网络转发，提高了效率，这也解释了为什么在Redis集群中，有些涉及多个键的操作（比如同时处理两个键的交集）会受到限制，因为这两个键很可能不在同一个节点上，跨节点的操作会非常复杂。

这篇文章的核心思想就是：想不在分布式Redis的面试中被问懵，你就得紧紧抓住“数据分片”（如何把数据分散开以突破单机限制）和“高可用”（如何通过主从复制和自动故障转移保证服务不中断）这两个基本点，理解了它们为什么存在、如何工作以及可能存在的问题，你就能有条理地应对大部分相关问题，而不是零散地背诵一些知识点，这就像有了一个清晰的路线图，无论面试官问到哪里，你都能知道这个问题在整个分布式体系中的位置和意义。