面试题答案
一键面试1. Redis集群节点间负载均衡 - 数据分片机制
- 哈希槽（Hash Slot）：Redis集群采用哈希槽的方式进行数据分片。整个集群共有16384个哈希槽，每个键通过CRC16算法计算出哈希值，再对16384取模，得到的结果就是该键应该被分配到的哈希槽编号。每个节点负责一部分哈希槽，通过这种方式将数据均匀分布在各个节点上。例如，假设有3个节点，节点A负责0 - 5460号哈希槽，节点B负责5461 - 10922号哈希槽，节点C负责10923 - 16383号哈希槽。这样当有新数据写入时，根据键的哈希值就可以确定存储的节点。
- 动态分配：当集群中新增或移除节点时，哈希槽会在节点间重新分配。比如新增一个节点D，会从其他节点迁移部分哈希槽到节点D，以实现负载均衡。这个迁移过程通过Redis集群内部的命令和机制完成，对客户端透明。
2. Redis集群节点间负载均衡 - 请求路由机制
- 客户端直连：Redis集群采用客户端直连的方式，客户端并不通过中间代理，而是直接与集群中的节点通信。当客户端发送一个命令时，它首先计算键对应的哈希槽，然后直接向负责该哈希槽的节点发送请求。
- MOVED重定向：如果客户端发送请求的节点并非负责该哈希槽的节点，该节点会返回一个MOVED错误，告知客户端应该连接的正确节点信息。例如，客户端向节点A发送针对键k的请求，键k的哈希槽实际由节点B负责，节点A会回复MOVED错误，包含节点B的地址和端口等信息，客户端收到后重新连接节点B并发送请求。
- ASK重定向：在节点正在进行数据迁移时会用到ASK重定向。假设节点A正在将部分哈希槽的数据迁移到节点D，当客户端向节点A发送针对正在迁移的哈希槽内键的请求时，节点A会返回ASK错误，告知客户端暂时向节点D获取数据，同时客户端会记住这个临时关系，后续短时间内针对该哈希槽的请求会直接发送到节点D。
3. 高并发场景下负载均衡策略优化
- 优化哈希算法：可以考虑使用更高效、分布更均匀的哈希算法替代CRC16，减少哈希冲突，使数据分布更均衡。例如FNV哈希算法等，能在一定程度上提升数据在哈希槽中的分布均匀性，避免某些哈希槽数据过于集中。
- 增加虚拟节点：通过引入虚拟节点，一个物理节点可以映射多个虚拟节点，每个虚拟节点负责一部分哈希槽。这样即使物理节点数量有限，也能更细粒度地分配哈希槽，提升负载均衡效果。比如3个物理节点，每个物理节点映射100个虚拟节点，共300个虚拟节点来分配16384个哈希槽，相比直接用3个物理节点分配会更均匀。
- 智能请求路由：客户端可以通过维护一个节点负载状态表，根据节点的当前负载情况，动态选择负载较轻的节点发送请求，而不是单纯依据哈希槽。例如，通过监控节点的CPU使用率、内存使用量、网络带宽等指标，在请求时优先选择负载低的节点，实现更灵活的负载均衡。
- 缓存路由信息：客户端缓存哈希槽到节点的映射关系，减少因为MOVED和ASK重定向带来的额外开销。同时设置合理的缓存过期时间，当集群拓扑发生变化时能够及时更新，保证请求能准确路由。