redis

redis持久化

redis 是存储在内存的-是内存型数据库

优点：内存存储快

缺点：断电易消失

解决办法：

• RDB

  生成一个.rdb快照文件存储在磁盘上，是存储全部内容的。

  触发条件：save（此时线程阻塞处理不了任何请求）bgsave(生成子程序完成请求，可以处理其他情况)或者自动触发，比如：m秒内n次变化进行触发

• AOF

  记录对redis数据所有的修改操作，发生事故的时候可以吧AOF文件全部执行一遍，来恢复数据。AOF进行重写和更新，好几条设置一个数的操作，最后可能只保存最后一条，因此AOF是只看最新文件。

  写入策略Always:同步写回只要更改就写回，写到硬盘文件中，性能太慢，数据可靠

  Everysec：每秒写回，每一秒内写入内存的缓存区，一秒后再写入磁盘（默认）

  NO:自己操作，十分不可靠

redis缓存内容相关

缓存淘汰机制

• 先进先出FIFO
• 最近最少使用LRU
• 最近最不经常使用LFU

过期删除

• 主动删除

  设置一个时间，一段时间定时删除，缺点就是当很忙的时候，redis负载比较大

• 惰性删除

  当访问到某个数据的时候，看看它是否过期，如果过期删除，缺点就是可能有数据很长时间不更新

• 定期删除

  上述两种结合，平时采用惰性删除，隔一段时间用主动删除

缓存一致

我们的数据比如在mysql中，redis缓存中也存在，当修改和查询同时发生后，我们希望在一段时间后能够返回缓存一致的数据

• model1-先

缓存击穿

查询一个值，缓存中没有这个值，去数据库要数据

问题：如果对某个值的请求突然加大，redis设置了清理缓存的时间，就只能去数据库找数据

解决：

• mysql，减少击穿后的直接流量，给它加一个锁
• redis，首先设置热点数据永不过期，其次可以后台启动异步线程吧数据回填缓存中

缓存穿透

请求一个值，缓存中没有数据库也没有

• 返回错误，比如查询了为负的id

• 热点值返回空，为了减少数据库的压力给缓存设置空值

• 布隆过滤器

  为了减少无效请求，设置个哈希表，用k个哈希函数来计算值，结果只能为0/1存储在哈希表中，当请求过来后再次用哈希函数计算。比较两次计算结果，有所不同则为无效请求。

缓存雪崩

一大批缓存过期了，缓存击穿是一个点，雪崩是多个点

• mysql，减少击穿后的直接流量，给它加一个锁

• redis，首先设置热点数据永不过期，其次可以后台启动异步线程吧数据回填缓存中

  分析失效时间，将其分散

  缓存预热，当刚开机的时候可能一大批数据都产生缓存雪崩，因此可以提前加到缓存中。

集群

主从复制

主库-写命令

丛库-读命令

首先我们为主库和丛库设置id和端口号，然后进行握手命令，丛库发送PSYN命令开启数据同步的过程，如果此刻断网，从库再发要发送主库id和偏移量offset（防止主库换人）。主库收到从库信息后判断是全量复制还是断网后复制

全量复制：刚开始的初次复制。过程：主库实行GBSAVE（此刻能够访问的操作）,生成RDB文件，从库根据RDB恢复。

主从复制：断网后的恢复。过程：发送主库id和偏移量offset，查看消息队列缓冲区。否则进行全量复制。

哨兵机制

处理主库掉线情况，哨兵监控主从情况，每10秒钟向哨兵系统发送此刻情况，当某个哨兵发现主库异常认定为主观掉线，此时联系其他哨兵链接主库试一试当半数都链接不上，认定为主库客观掉线，选取新的主库出来。

当新选出的主库发送给其他从库新的主库id和ip地址，旧主库重新上线变为从库。

集群cluster

当数据特别多的时候，提供的分布式数据库解决方案，将数据切片。

分片策略：对16384取模，每个节点进行认领曹slot

查询策略：每个节点都存储集群的节点信息，这些信息为元信息。元信息包括各个节点的槽数据，各个节点的主从复制，节点存活状态

元数据的传播：使用gossip协议，周期性隔一段时间进行更新，病毒方式传播