• 面试官: redisson的看门狗机制是怎么实现的
  • 我:

    Redisson 的看门狗机制就是通过 HashedWheelTimer 创建一个后台定时任务，每 10 秒续约一次 Redis 锁的 TTL，从而保证业务未完成时锁不会被误释放。
    实现原理:

    • 设置定时任务，每十秒检查一次
    • 如果锁存在且线程id是当前线程id,则重置过期时间
      🧪看门狗续期过程图示：
      1
      2
      3
      4
      5
      6
      7

      时间轴（秒）:
      |--0----10----20----30----40----50----60---->
      |  加锁   🔁   🔁   🔁
      |         ↑    ↑    ↑
      |       续期  续期  续期

  • 面试官: 什么是BigKey

  • 我:

    • 定义:单个键对应的数据量非常大，无论是字符串值很长，还是集合/列表等容器类型包含大量元素。
    • 影响：大 key 会导致 内存占用高、网络传输慢、阻塞事件循环、集群迁移困难 等一系列性能和稳定性问题。
    • 解决：
      • 拆分成多个KV，比如一个 10MB 的 JSON，拆成多个 user:1001:part:1、user:1001:part:2。
      • 定期清理

  • 面试官: redis的持久化机制有哪些？

  • 我:

    • RDB: 每过一段时间会将数据通过子线程写入磁盘中
      • 优点：性能要求小，恢复速度快
      • 缺点：在上一次快照之后宕机，数据会丢失。
    • AOF:记录每一条写命令和删除命令，将每次写命令（set、hset、lpush 等）追加到 AOF 文件末尾。
      • 优点：丢失数据的可能性小
      • 缺点： 占用内存大，性能要求高

  • 面试官: 持久化有两种，那么该怎么选择呢？

  • 我:

    采用RDB+AOF组合的方式: 恢复数据的时候先通过RDB去恢复，AOF只记录在上一次快照之后的写操作，然后AOF在恢复

  • 面试官: redis的分片集群(Redis Cluster 模式)有了解吗

  • 我:

    分片:把全量 key 按某种算法拆分成多个片段，每个片段放在不同的 Redis 实例中。

    • 数据分片：
      • Redis 集群固定有 16384 个槽位（编号 0 ~ 16383）。
      • 每个槽位分配给某个主节点（Master）。
      • Key 存储时：
        • 计算key的哈希值，获取槽位号，存入槽位所在的主节点
          1
          2
          3
          槽位 0-5460   -> Master A
          槽位 5461-10922 -> Master B
          槽位 10923-16383 -> Master C
    • 读写流程：
      • 客户端可惜向任意节点读取信息
        • 如果数据正好在该节点，则读取数据
        • 如果不在该节点，则返回数据所在的节点的信息，重新读取