面试题答案
一键面试数据结构调整
- 采用分片存储：将海量数据根据一定的规则（如哈希取模）分布到多个Redis实例上，每个实例负责一部分数据，这样可有效减轻单个实例的存储压力，提高读写性能。例如，按照数据的业务类型或ID范围进行分片。
- 优化链表结构：在Redis内部链表结构基础上，对于长链表可考虑分段存储，每段设置合适的长度，这样在查找和遍历操作时，可减少时间复杂度。同时为链表节点增加额外的元数据，如创建时间、最近访问时间等，方便进行数据管理和淘汰策略。
- 使用数据压缩：对于一些重复性较高或数据量较大但可压缩的数据，在存储到Redis链表前进行压缩处理，减少存储空间占用，提升读写速度（因网络传输数据量减少）。
节点通信机制
- 主从复制：设置主节点负责写操作，从节点复制主节点数据，以实现读操作负载均衡。主节点将写操作日志同步给从节点，从节点通过重放日志来保持数据一致性。这样在大量读请求时，可由多个从节点分担压力。
- 集群总线：使用Redis Cluster的集群总线机制，节点之间通过二进制协议进行高效通信，交换集群状态信息、槽位信息等。节点通过集群总线发现新节点、故障节点，以及进行数据迁移等操作。
- 心跳检测：各节点之间定期发送心跳包，以检测彼此的存活状态。心跳包携带节点的基本信息和状态，若在一定时间内未收到某个节点的心跳响应，则判定该节点可能出现故障。
故障检测与修复策略
- 故障检测：
- 节点自身检测：节点定期检查自身的运行状态，如内存使用情况、CPU负载、网络连接等，若发现异常，主动标记自身为疑似故障状态并通知其他节点。
- 集群检测：其他节点通过心跳检测和节点间的通信来判断某个节点是否故障。若多个节点都判定某个节点故障，则标记该节点为故障节点。
- 故障修复：
- 主节点故障：通过选举机制（如Raft算法或Redis Sentinel的选举机制），从从节点中选举出一个新的主节点。选举过程中，各从节点向其他节点发送投票请求，获得多数投票的从节点成为新主节点，然后新主节点开始接收写请求，保证系统的可用性。
- 从节点故障：当从节点故障时，系统可自动重新分配该从节点的复制任务给其他正常从节点，同时尝试重启故障从节点。若重启成功，该从节点重新加入集群并从主节点或其他从节点同步数据，恢复复制功能。
- 数据修复：故障节点恢复后，需要与其他节点进行数据同步，以保证数据一致性。可采用增量同步方式，即只同步故障期间主节点产生的写操作日志，减少同步数据量，提高恢复速度。