前言：
本文参考了与Redis相关的课程，主要讲解了Redis面试中常问的几个问题，如Redis主从，Redis哨兵，非常详细，适合小白和复习的大佬
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Redis有三种集群模式，分别是：主从模式、哨兵模式、Cluster模式。Rdis最开始使用主从模式做集群，若master宕机需要手动配置slave转为master；后来为了高可用提出来哨兵模式，该模式下有一个哨兵监视master和slave，若master宕机可自动将slave转为master，但它也有一个问题，就是不能动态扩充；所以在3.x提出cluster集群模式。
Redis的主从模式支持客户端的高并发状况。主从模式是三种模式中最简单的一种，在主从复制中，数据库被分为主数据库（master）和从数据库（slave）。其中，主节点主要负责写数据，而且主节点需要将数据写到其他的从节点上，而从节点负责读，所有的读请求全部走从节点。
主从模式需要注意：
1.复制的数据流是单向的，只能由主节点复制到从节点。
2.主（master）数据库可以进行读写操作，当读写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库
3.从（slave）数据库一般都是只读的，并且接收主数据库同步过来的数据
4.一个master可以拥有多个slave，但是一个slave只能对应一个master
5.slave挂了不影响其他slave的读和master的读和写，重新启动后会将数据从master同步过来
6.master挂了以后，不影响slave的读，但redis不再提供写服务，master重启后redis将重新对外提供写服务
7.master挂了以后，不会在slave节点中重新选一个master
假设A，B为两个Redis示例，如果想让B作为A的从节点，需要在B节点上执行命令：slaveof A的IP A的端口(port)
一般用于初次复制场景，Redis早期支持的复制功能只有全量复制，它会把主节点全部数据一次性发送给从节点，当数据量较大时，会对主从节点和网络造成很大的开销。
判断依据：
Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid。
offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。
因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。
因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。
master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。
master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了
因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。
完整流程描述如下：
- slave节点请求增量同步
- master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
- master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
- slave清空本地数据，加载master的RDB
- master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
- slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步
增量同步：用于处理在主从复制中因网络闪断等原因造成的数据丢失场景，当从节点再次连上主节点后，如果条件允许，主节点会补发丢失数据给从节点。补发的数据远远小于全量数据，可以有效避免全量复制的过高开销
说白了就是只更新slave与master存在差异的部分数据
在Redis 2.8之后使用psync命令代替sync命令执行同步操作，psync具备了数据全量重同步 和 部分重同步模式。
master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?
这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。
这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。
repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：
slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。
随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：
直到数组被填满：
此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。
但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：
如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：
棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。
主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。
可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：
简述全量同步和增量同步区别？
什么时候执行全量同步？
什么时候执行增量同步？
哨兵(sentinal)是一个分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现故障时通过投票机制选择新的 master 并将所有的 slave 连接到新的 master。
哨兵的作用如下：
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：
•主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。
•客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。
一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：
当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？
流程如下：
哨兵小结
Sentinel的三个作用是什么？
Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？
故障转移步骤有哪些？
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