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辛德蕾拉|面试官：Redis缓存了解吗？面对这11道题是否有很多问号？( 九 )


从节点过滤
对宕机的 master node ， 从其所有的 slave node 中 ， 选择一个切换成 master node 。
检查每个 slave node 与 master node 断开连接的时间 ， 如果超过了 cluster-node-timeout *cluster-slave-validity-factor ， 那么就没有资格切换成 master 。
从节点选举
每个从节点 ， 都根据自己对 master 复制数据的 offset ， 来设置一个选举时间 ， offset 越大（复制数据越多）的从节点 ， 选举时间越靠前 ， 优先进行选举 。
所有的 master node 开始 slave 选举投票 ， 给要进行选举的 slave 进行投票 ， 如果大部分 master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点 ， 那么选举通过 ， 那个从节点可以切换成 master 。
从节点执行主备切换 ， 从节点切换为主节点 。
与哨兵比较
整个流程跟哨兵相比 ， 非常类似 ， 所以说 ， redis cluster 功能强大 ， 直接集成了 replication 和sentinel 的功能 。
8、了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿？redis 崩溃之后会 怎么样？系统该如何应对这种情况？如何处理 redis 的穿 透？面试官心理分析其实这是问到缓存必问的 ， 因为缓存雪崩和穿透 ， 是缓存最大的两个问题 ， 要么不出现 ， 一旦出现就是致命性的问题 ， 所以面试官一定会问你 。
面试题剖析缓存雪崩
对于系统 A ， 假设每天高峰期每秒 5000 个请求 ， 本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求 ， 但是缓存机器意外发生了全盘宕机 。 缓存挂了 ， 此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库 ， 数据库必然扛不住 ， 它会报一下警 ， 然后就挂了 。 此时 ， 如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障 ， DBA 很着急 ， 重启数据库 ， 但是数据库立马又被新的流量给打死了 。
这就是缓存雪崩 。
辛德蕾拉|面试官：Redis缓存了解吗？面对这11道题是否有很多问号？大约在 3 年前 ， 国内比较知名的一个互联网公司 ， 曾因为缓存事故 ， 导致雪崩 ， 后台系统全部崩溃 ， 事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4 点 ， 公司损失了几千万 。
缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下 。- 事前：redis 高可用 ， 主从+哨兵 ， redis cluster ， 避免全盘崩溃 。- 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级 ， 避免 MySQL 被打死 。- 事后：redis持久化 ， 一旦重启 ， 自动从磁盘上加载数据 ， 快速恢复缓存数据 。
辛德蕾拉|面试官：Redis缓存了解吗？面对这11道题是否有很多问号？用户发送一个请求 ， 系统 A 收到请求后 ， 先查本地 ehcache 缓存 ， 如果没查到再查 redis 。 如果 ehcache和 redis 都没有 ， 再查数据库 ， 将数据库中的结果 ， 写入 ehcache 和 redis 中 。
限流组件 ， 可以设置每秒的请求 ， 有多少能通过组件 ， 剩余的未通过的请求 ， 怎么办？走降级！可以返回一些默认的值 ， 或者友情提示 ， 或者空白的值 。
好处： - 数据库绝对不会死 ， 限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过 。- 只要数据库不死 ， 就是说 ， 对用户来说 ， 2/5 的请求都是可以被处理的 。- 只要有 2/5 的请求可以被处理 ， 就意味着你的系统没死 ， 对用户来说 ， 可能就是点击几次刷不出来页面 ， 但是多点几次 ， 就可以刷出来一次 。
缓存穿透
对于系统 A ， 假设一秒 5000 个请求 ， 结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击 。
黑客发出的那 4000 个攻击 ， 缓存中查不到 ， 每次你去数据库里查 ， 也查不到 。
举个例子 。 数据库 id 是从 1 开始的 ， 结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数 。 这样的话 ， 缓存中不会有 ， 请求每次都“视缓存于无物” ， 直接查询数据库 。 这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死 。


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