slice的结构：

type slice struct {
    array unsafe.Pointer
    len   int
    cap   int
}
  • array 属性指向一个数组， 占用8个字节，Go中数组是固定长度的
  • len 属性则是当前slice的元素数量，占用8个字节
  • cap 属性是cap的容量，占用8个字节，也就是当前这个切片最大可容纳的元素数量

slice的初始化：

  1. var a []int

    
使用 `var` 关键字直接申明

  2. a := []int{1,2,3}

    
使用字面量直接`:=`

  3. a := make([]int, 1)

    
使用make

  4. a := b[1:2]

    
从其他切片中截取

slice的浅拷贝与深拷贝：

  • 浅拷贝就是只拷贝当前数据的地址，新旧对象指向同一个内存地址
  • 深拷贝就是拷贝数据本身，完全复制一份，新旧对象不共享内存

将slice对象赋给另一个slice，默认是浅拷贝，以下两种方式可以实现slice的深拷贝：

  • copy
  • 遍历元素然后append

slice的扩容发生在append增加元素的时候，有3种机制：

  • 当append之后的cap > 原来的cap的2倍，则新cap直接是append之后的cap
  • 当append之后的cap 不大于 原来的cap的2倍，但是>1024时，将原来的cap按1.25倍扩大，直到新的cap > 原来cap
  • 当append之后的cap 不大于 原来的cap的2倍，且不大于1024时，新的cap为原先cap的2倍

slice是否线程安全的？答案：不是。为什么呢？

因为slice结构未使用锁机制，在多线程并发读写的时候，结果可能是不符合预期的

RocketMQ支持事务消息来提供分布式事务功能，事务消息分为两个部分：

  1. 事务的发送和提交，即两阶段提交
  2. 事务状态回查

事务消息
其中，事务的发送和提交的步骤如下：

  1. Producer发送一个half消息给MQ Sever，half消息是对消费者不可见的，用来检测MQ Sever是否可用
  2. MQ Sever对该half消息返回一个响应表示half消息接收成功
  3. Producer确认Sever可用之后，发起本地事务执行
  4. 本地事务执行成功或者失败之后，Producer提交一个二次确认消息
  5. MQ Sever收到二次确认消息后，如果是这个消息是commit，将half消息状态修改为Consumer可见，如果消息是rollback，则将half消息删除

而在第4步因为某些异常导致执行失败了，则half消息将无法得到确认，所以RocketMQ还提供了一个回查机制：

  1. MQ Sever在half消息等待一定时间未确认后，会对Producer发起回查请求
  2. 此时Producer再去检查本地事务状态，然后重新提交commit或者rollback二次确认

事务消息回查时，事务可能由3种状态：

  1. 提交事务
  2. 回滚事务
  3. 未知事务：未确定状态，需要再次回查

回查是有限制的，默认只能回查不超过15次，超过15次还不能确认消息状态的则默认当作回滚

事务消息的 缺点：

  1. 不支持延时消息和批量消息
  2. 回查机制可能导致消息堆积

redis6.0之前是单线程模型，6.0之后是多线程模型

为什么6.0之前采用单线程模型：

  1. redis本身是一个内存数据库，除了持久化，其他操作基于内存，所以处理速度非常快
  2. 大多数场景下，都不是IO密集型的，而是IO密集型的，对于redis来说，瓶颈主要在于网络IO

同时，单线程也带来以下优点：

  1. 避免了多线程调度的上下文切换的开销
  2. 避免了底层的数据同步的锁的开销

6.0之后的多线程：

为什么要引入多线程？

单线程模型的redis已经可以满足10w左右QPS，但是随着互联网的发展，需要满足更大的QPS

而网络IO的read/write系统调用占用了redis执行期间大部分的CPU时间，所以redis使用多线程充分利用多核CPU来减少socket读写阻塞

和单线程的区别：不再是单线程的事件循环，而是多个IO线程各自维护一个事件循环

整体模型上是由Main线程负责接收连接，在分发给IO线程去解析请求命令，具体命令还是Main线程执行，执行完后再使用IO线程回写响应给客户端。

也就是具体命令执行还是单线程，只是socket读写是多线程，一定程度上提高了性能

另外，Redis4.0引入了异步多线程任务来解决比较耗时命令的执行，比如大key删除，持久化

defer 的实现原理是，将defer函数直接插入到函数末尾，将defer函数在当前函数内展开并直接调用

defer特性：

  1. 延迟特性：defer后的函数不会立即执行，而是延迟到函数结束后执行

  2. 参数预计算：defer后的函数的参数会立即求值，并固定下来，不会等到函数执行的时候再将参数传递到defer中

    比如：

    import "fmt"

func main() {
    a := 1
    defer func(a int) {
        fmt.Println(a)
    }(a +1)
    a = 100
}

    会在执行到该defer的时候，计算a+1=2，然后把2当作参数固定下来，最后在函数返回前，执行defer函数内的语句，所以输出的是：2

  3. 执行顺序：按先进后出的顺序执行defer函数

    比如：

    import "fmt"

func main() {
    defer func() {
        fmt.Println(111)
    }()
    defer func() {
        fmt.Println(222)
    }()
    defer func() {
        fmt.Println(333)
    }()
    defer func() {
        fmt.Println(444)
    }()
}

    输出为：

    444
333
222
111

  4. 返回值陷阱：

    return包含了下面几步：将返回值保存在栈上-》执行defer函数-〉函数返回

    比如：

    func deferReturn1() (r int) {
    defer func() {
        g = 200
    }()
    return g
}
func deferReturn2() (r int) {
    r = g
    defer func() {
        r = 200
    }()
    return r
}

func TestDeferReturn(t *testing.T) {
    t.Log(deferReturn1())
    t.Log(deferReturn2())
}

//输出
index_test.go:65: 100
index_test.go:66: 200

    deferReturn1中，先计算了返回值并保存在栈上，此时r=100，再执行defer将g=200，实际返回的r则还是100

    deferReturn2中，先将r=g，计算了返回值保存在栈上，此时r=100，再执行defer将r=200，最终返回的r为200

其他特点：

  1. panic之后的defer不会被执行
  2. panic没有recover时，抛出的panic到当前的grouting最上层函数时，最上层函数直接终止
  3. 当panic被捕获之后，当前gorouting上层函数正常执行

  4. 在panic之前定义的defer，会在panic之前执行

    func TestDefer(t *testing.T) {
    defer func() {
        fmt.Println("c")
    }()
    panic("b")
    fmt.Println("TestDefer")
}

//输出
c
--- FAIL: TestDefer (0.00s)
panic: b [recovered]
    panic: b

Redis的三种集群模式

  1. 主从模式
  2. 哨兵模式
  3. Cluster模式

主从模式

Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制根据是否全量复制，分为全量复制和增量复制。

全量复制：

在slave启动的初始化阶段，slave需要将master的全量数据都复制一份，全量复制步骤：

  1. slave连接master，发送SYNC命令
  2. master接收到SYNC命令后，开始执行bgsave生成rdb文件，并使用缓冲区接受所有写命令
  3. master执行完bgsave之后，向slave发送快照，并继续将写命令记录在缓冲区
  4. slave接收到快照之后，载入收到的数据
  5. master发送完快照之后，向slave发送缓冲区的写命令
  6. slave载入快照之后，重放写命令

增量复制：

在slave初始化之后，将master上的写命令同步到slave，保证slave和master数据一致

采用主从复制架构时，必须在master开启持久化，否则可能在master当机重启时，因为master的数据为空导致复制之后slave的数据也丢失

主从复制的特点：

  1. 采用异步复制
  2. 一主可以多从
  3. 从服务器可以接受其他从服务器的连接
  4. 主从复制对于master、slave都是非阻塞的

主从复制的优点：

实现了读写分离，提高了可用性，解决了单点故障

缺点是当master节点宕机时，需要手动进行切换主机，进行故障转移，不容易扩容

哨兵模式

哨兵（Sentinel）是Redis中的一个组件，主要有以下功能：

  • 集群监听：监听master、slave是否正常工作
  • 消息通知：如果某个slave发生了故障，哨兵负责通知给管理员
  • 故障转移：一个master挂掉了，会自动转移到slave上
  • 配置中心：当故障发生了之后，通知client新的master地址

哨兵用于实现redis的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群与运行

哨兵的核心知识：

  • 至少需要3个哨兵，来保证哨兵集群的健壮性
  • 哨兵+主从的架构，主要用于保证redis集群的高可用，不保证不会丢失数据

哨兵主要用来监控Redis集群，来保证Redis的高可用，但是还有一个缺点，就是不易扩容

Cluster模式

Redis Cluster是一种服务端芬片技术，采用了槽（slot）的概念，实现了分布式存储

分片原理：

redis将集群划分为16384个槽，存取数据的时候，对key进行hash来决定放在那个槽上，而redis集群的每一个槽都存放了所有槽的路由信息，当定位到槽后，可以直接从配置中获取到所处的节点，再去对应节点获取数据，扩容时只要将槽迁移到新的节点上，再更新槽的路由信息即可

Cluster模式下，每个节点需要开放两个端口，一个用于客户端请求命令，一个用于进行节点之间的通信，用于故障检测、配置更新、故障转移

优点是：

  • 分布式架构便于动态扩容
  • 节点不需要存放所有数据，节省资源
  • 具备哨兵模式的故障监控和转移能力
  • 无proxy，客户端直接访问redis服务

但缺点是运维更复杂，迁移数据需要人工操作，只能使用0号库，不能使用SELECT

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