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redis相关

之前学习了redis相关的一些知识,但是没有做一个总结,现在总结如下:

0.redis是什么?
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程,但是可处理1秒10w的并发(数据都在内存中)

使用java对redis进行操作类似jdbc接口标准对mysql,有各类实现他的实现类,我们常用的是druid

其中对redis,我们通常用Jedis(也为我们提供了连接池JedisPool)

在redis中,key就是byte[](string)

redis的数据结构(value):

String,list,set,orderset,hash

每种数据结构对应不同的命令语句~

1.redis怎么使用?
先安装好redis,然后运行,在pom文件中引入依赖,在要使用redis缓存的类的mapper.xml文件配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties文件(如果要更改配置就可以使用)

2.应用场景:

String :

1存储json类型对象,2计数器,3优酷视频点赞等

list(双向链表)

1可以使用redis的list模拟队列,堆,栈

2朋友圈点赞(一条朋友圈内容语句,若干点赞语句)

规定:朋友圈内容的格式:

1,内容: user:x:post:x content来存储;

2,点赞: post:x:good list来存储;(把相应头像取出来显示)

hash(hashmap)

1保存对象

2分组

3.为什么redis是单线程的都那么快?
1.数据存于内存

2.用了多路复用I/O

3.单线程

5.redis也可以进行发布订阅消息吗?
可以,(然后可以引出哨兵模式(后面会讲)怎么互相监督的,就是因为每隔2秒哨兵节点会发布对某节点的判断和自身的信息到某频道,每个哨兵订阅该频道获取其他哨兵节点和主从节点的信息,以达到哨兵间互相监控和对主从节点的监控)和很多专业的消息队列系统(例如Kafka、RocketMQ)相比,Redis的发布订阅略显粗糙,例如无法实现消息堆积和回溯。但胜在足够简单。


6.redis能否将数据持久化,如何实现?
能,将内存中的数据异步写入硬盘中,两种方式:RDB(默认)和AOF

RDB持久化原理:通过bgsave命令触发,然后父进程执行fork操作创建子进程,子进程创建RDB文件,根据父进程内存生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换(定时一次性将所有数据进行快照生成一份副本存储在硬盘中)

优点:是一个紧凑压缩的二进制文件,Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

缺点:由于每次生成RDB开销较大,非实时持久化,

AOF持久化原理:开启后,Redis每执行一个修改数据的命令,都会把这个命令添加到AOF文件中。

优点:实时持久化。

缺点:所以AOF文件体积逐渐变大,需要定期执行重写操作来降低文件体积,加载慢

7.主从复制模式下,主挂了怎么办?redis提供了哨兵模式(高可用)
何谓哨兵模式?就是通过哨兵节点进行自主监控主从节点以及其他哨兵节点,发现主节点故障时自主进行故障转移。


8.哨兵模式实现原理?(2.8版本或更高才有)
1.三个定时监控任务:

1.1 每隔10s,每个S节点(哨兵节点)会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构

1.2 每隔2s,每个S节点会向某频道上发送该S节点对于主节点的判断以及当前Sl节点的信息,

同时每个Sentinel节点也会订阅该频道,来了解其他S节点以及它们对主节点的判断(做客观下线依据)

1.3 每隔1s,每个S节点会向主节点、从节点、其余S节点发送一条ping命令做一次心跳检测(心跳检测机制),来确认这些节点当前是否可达

2.主客观下线:

2.1主观下线:根据第三个定时任务对没有有效回复的节点做主观下线处理

2.2客观下线:若主观下线的是主节点,会咨询其他S节点对该主节点的判断,超过半数,对该主节点做客观下线

3.选举出某一哨兵节点作为领导者,来进行故障转移。选举方式:raft算法。每个S节点有一票同意权,哪个S节点做出主观下线的时候,就会询问其他S节点是否同意其为领导者。获得半数选票的则成为领导者。基本谁先做出客观下线,谁成为领导者。

4.故障转移(选举新主节点流程):

.


9.redis集群(采用虚拟槽方式,高可用)原理(和哨兵模式原理类似,3.0版本或以上才有)?
1.Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信,消息不但可以传播节点槽信息,还可以传播其他状态如:主从状态、节点故障等。因此故障发现也是通过消息传播机制实现的,主要环节包括:主观下线(pfail)和客观下线(fail)

2.主客观下线:

2.1主观下线:集群中每个节点都会定期向其他节点发送ping消息,接收节点回复pong消息作为响应。如果通信一直失败,则发送节点会把接收节点标记为主观下线(pfail)状态。

2.2客观下线:超过半数,对该主节点做客观下线

3.主节点选举出某一主节点作为领导者,来进行故障转移。

4.故障转移(选举从节点作为新主节点)

10.缓存更新策略(即如何让缓存和mysql保持一致性)?

10.1 key过期清除(超时剔除)策略

惰性过期(类比懒加载,这是懒过期):只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。

定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

问:比如这么个场景,我设计了很多key,过期时间是5分钟,当前内存占用率是50%。但是5分钟到了,内存占用率还是很高,请问为什么?

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略,即使过期时间到了,但是有部分并没有真正删除,等待惰性删除。

为什么有定期还要有惰性呢?其实很简单,比如10万个key就要过期了,Redis默认是100ms检查一波。如果他检查出10万个即将要清除,那他接下来的时间基本都是在干这些清空内存的事了,那肯定影响性能,所以他只会部分删除,剩下的等惰性

10.2 Redis的内存淘汰策略

Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时,怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。

allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。

volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。

volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

11.缓存粒度控制?

12.如何防止缓存穿透?
(缓存穿透指的是查询一个根本不存在的数据,缓存层不命中,又去查存储层,又不命中。但如果有大量这种查询不存在的数据的请求过来,会对存储层有较大压力,若是恶意攻击,后果就)


12.1:缓存空值存在的问题:


12.2:布隆过滤器:


布隆过滤器存在的问题:相对来说布隆过滤器搞起来代码还是比较复杂的,现阶段我们暂时还不需要,后面实在需要再考虑去做,什么阶段做什么样的事情,不是说这个系统一下子就能做的各种完美。

13.无底洞优化?
造成原因:redis分布式越来越多,导致性能反而下降,因为键值分布到更多的 节点上,所以无论是Memcache还是Redis的分布式,批量操作通常需要从不 同节点上获取,相比于单机批量操作只涉及一次网络操作,分布式批量操作 会涉及多次网络时间。 即分布式过犹不及。


14.雪崩优化
如果缓存层由于某些原因不能提供服务,于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会级联宕机的情况。


15.热点key优化
当前key是一个热点key(例如一个热门的娱乐新闻),并发量非常大。

 

posted on 2019-07-03 14:42 xiaohouye 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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