Redis主从节点时长连接还是短连接？
长连接
怎么判断 Redis 某个节点是否正常工作？
Redis 判断节点是否正常工作，基本都是通过互相的 ping-pong 心态检测机制，如果有一半以上的节点去 ping 一个节点的时候没有 pong 回应，集群就会认为这个节点挂掉了，会断开与这个节点的连接。
Redis 主从节点发送的心态间隔是不一样的，而且作用也有一点区别：
Redis 主节点默认每隔 10 秒对从节点发送 ping 命令，判断从节点的存活性和连接状态，可通过参数repl-ping-slave-period控制发送频率。 Redis 从节点每隔 1 秒发送 replconf ack{offset} 命令，给主节点上报自身当前的复制偏移量，目的是为了： 实时监测主从节点网络状态； 上报自身复制偏移量， 检查复制数据是否丢失， 如果从节点数据丢失， 再从主节点的复制缓冲区中拉取丢失数据。
主从复制架构中，过期key如何处理？
主节点处理了一个key或者通过淘汰算法淘汰了一个key，这个时间主节点模拟一条del命令发送给从节点，从节点收到该命令后，就进行删除key的操作。
Redis 是同步复制还是异步复制？
Redis 主节点每次收到写命令之后，先写到内部的缓冲区，然后异步发送给从节点。
主从复制中两个 Buffer(replication buffer 、repl backlog buffer)有什么区别？
replication buffer 、repl backlog buffer 区别如下：
出现的阶段不一样： repl backlog buffer 是在增量复制阶段出现，一个主节点只分配一个 repl backlog buffer； replication buffer 是在全量复制阶段和增量复制阶段都会出现，主节点会给每个新连接的从节点，分配一个 replication buffer； 这两个 Buffer 都有大小限制的，当缓冲区满了之后，发生的事情不一样： 当 repl backlog buffer 满了，因为是环形结构，会直接覆盖起始位置数据; 当 replication buffer 满了，会导致连接断开，删除缓存，从节点重新连接，重新开始全量复制。
如何应对主从数据不一致？
为什么会出现主从数据不一致？
主从数据不一致，就是指客户端从从节点中读取到的值和主节点中的最新值并不一致。
之所以会出现主从数据不一致的现象，是因为主从节点间的命令复制是异步进行的，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致）。
具体来说，在主从节点命令传播阶段，主节点收到新的写命令后，会发送给从节点。但是，主节点并不会等到从节点实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主节点自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从节点还没有执行主节点同步过来的命令，主从节点间的数据就不一致了。
如何如何应对主从数据不一致？
第一种方法，尽量保证主从节点间的网络连接状况良好，避免主从节点在不同的机房。
第二种方法，可以开发一个外部程序来监控主从节点间的复制进度。具体做法：
Redis 的 INFO replication 命令可以查看主节点接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从节点复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），所以，我们就可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从节点的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从节点和主节点间的复制进度差值了。 如果某个从节点的进度差值大于我们预设的阈值，我们可以让客户端不再和这个从节点连接进行数据读取，这样就可以减少读到不一致数据的情况。不过，为了避免出现客户端和所有从节点都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。
主从切换如何减少数据丢失？
主从切换过程中，产生数据丢失的情况有两种：
异步复制同步丢失 集群产生脑裂数据丢失 我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。
异步复制同步丢失
对于 Redis 主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给主节点的时候，客户端会返回 ok，接着主节点将写请求异步同步给各个从节点，但是如果此时主节点还没来得及同步给从节点时发生了断电，那么主节点内存中的数据会丢失。
减少异步复制的数据丢失的方案:
Redis 配置里有一个参数 min-slaves-max-lag，表示一旦所有的从节点数据复制和同步的延迟都超过了 min-slaves-max-lag 定义的值，那么主节点就会拒绝接收任何请求。
假设将 min-slaves-max-lag 配置为 10s 后，根据目前 master->slave 的复制速度，如果数据同步完成所需要时间超过10s，就会认为 master 未来宕机后损失的数据会很多，master 就拒绝写入新请求。这样就能将 master 和 slave 数据差控制在10s内，即使 master 宕机也只是这未复制的 10s 数据。
那么对于客户端，当客户端发现 master 不可写后，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间（等 master 恢复正常）后重新写入 master 来保证数据不丢失，也可以将数据写入 kafka 消息队列，等 master 恢复正常，再隔一段时间去消费 kafka 中的数据，让将数据重新写入 master 。
集群产生脑裂数据丢失:
先来理解集群的脑裂现象，这就好比一个人有两个大脑，那么到底受谁控制呢？
那么在 Redis 中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎样的呢？
在 Redis 主从架构中，部署方式一般是「一主多从」，主节点提供写操作，从节点提供读操作。
如果主节点的网络突然发生了问题，它与所有的从节点都失联了，但是此时的主节点和客户端的网络是正常的，这个客户端并不知道 Redis 内部已经出现了问题，还在照样的向这个失联的主节点写数据（过程A），此时这些数据被主节点缓存到了缓冲区里，因为主从节点之间的网络问题，这些数据都是无法同步给从节点的。
这时，哨兵也发现主节点失联了，它就认为主节点挂了（但实际上主节点正常运行，只是网络出问题了），于是哨兵就会在从节点中选举出一个 leeder 作为主节点，这时集群就有两个主节点了 —— 脑裂出现了。
这时候网络突然好了，哨兵因为之前已经选举出一个新主节点了，它就会把旧主节点降级为从节点（A），然后从节点（A）会向新主节点请求数据同步，因为第一次同步是全量同步的方式，此时的从节点（A）会清空掉自己本地的数据，然后再做全量同步。所以，之前客户端在过程 A 写入的数据就会丢失了，也就是集群产生脑裂数据丢失的问题。
总结一句话就是：由于网络问题，集群节点之间失去联系。主从数据不同步；重新平衡选举，产生两个主服务。等网络恢复，旧主节点会降级为从节点，再与新主节点进行同步复制的时候，由于会从节点会清空自己的缓冲区，所以导致之前客户端写入的数据丢失了。
减少脑裂的数据丢的方案:
当主节点发现「从节点下线的数量太多」，或者「网络延迟太大」的时候，那么主节点会禁止写操作，直接把错误返回给客户端。
在 Redis 的配置文件中有两个参数我们可以设置：
min-slaves-to-write x，主节点必须要有至少 x 个从节点连接，如果小于这个数，主节点会禁止写数据。
min-slaves-max-lag x，主从数据复制和同步的延迟不能超过 x 秒，如果主从同步的延迟超过 x 秒，主节点会禁止写数据。
我们可以把 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项搭配起来使用，分别给它们设置一定的阈值，假设为 N 和 T。
这两个配置项组合后的要求是，主节点连接的从节点中至少有 N 个从节点，「并且」主节点进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主节点就不会再接收客户端的写请求了。
即使原主节点是假故障，它在假故障期间也无法响应哨兵心跳，也不能和从节点进行同步，自然也就无法和从节点进行 ACK 确认了。这样一来，min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 的组合要求就无法得到满足，原主节点就会被限制接收客户端写请求，客户端也就不能在原主节点中写入新数据了。
等到新主节点上线时，就只有新主节点能接收和处理客户端请求，此时，新写的数据会被直接写到新主节点中。而原主节点会被哨兵降为从节点，即使它的数据被清空了，也不会有新数据丢失。我再来给你举个例子。
假设我们将 min-slaves-to-write 设置为 1，把 min-slaves-max-lag 设置为 12s，把哨兵的 down-after-milliseconds 设置为 10s，主节点因为某些原因卡住了 15s，导致哨兵判断主节点客观下线，开始进行主从切换。同时，因为原主节点卡住了 15s，没有一个从节点能和原主节点在 12s 内进行数据复制，原主节点也无法接收客户端请求了。这样一来，主从切换完成后，也只有新主节点能接收请求，不会发生脑裂，也就不会发生数据丢失的问题了。
主从如何做到故障自动切换？
主节点挂了 ，从节点是无法自动升级为主节点的，这个过程需要人工处理，在此期间 Redis 无法对外提供写操作。
此时，Redis 哨兵机制就登场了，哨兵在发现主节点出现故障时，由哨兵自动完成故障发现和故障转移，并通知给应用方，从而实现高可用性。