学Python找工作的时候，大家肯定都会遇到一些不知道如何回答的问题，比如关于Redis的问题。而且近期也有不少网友咨询小编这类问题，对此特整理了一篇文章，希望能够帮助到你们。

Redis宕机怎么解决?

宕机:服务器停止服务。

如果只有一台redis，肯定会造成数据丢失，无法挽救;多台redis或者是redis集群，宕机则需要分为在主从模式下区分来看：

slave从redis宕机，配置主从复制的时候才配置从的redis，从的会从主的redis中读取主的redis的操作日志1，在redis中从库重新启动后会自动加入到主从架构中，自动完成同步数据;

如果从数据库实现了持久化，此时千万不要立马重启服务，否则可能会造成数据丢失，正确的操作如下：在slave数据上执行SLAVEOF ON ONE,来断开主从关系并把slave升级为主库，此时重新启动主数据库，执行SLAVEOF，把它设置为从库，连接到主的redis上面做主从复制，自动备份数据。

以上过程很容易配置错误，可以使用redis提供的哨兵机制来简化上面的操作。简单的方法:redis的哨兵(sentinel)的功能。

Redis集群方案该怎么做?都有哪些方案?

1,codis目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点数，据客恢复到新hash节点。

2,redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。

3,在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的字典脚本恢复，实例的监控等等。

Redis回收进程是如何工作的?

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制，则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行等等，所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如很大的集合的交集保存到一个新的键)，不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

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