松江网站建设培训,关于工装设计的网站,做企业网站需要做什么,企业网络贷款平台文章目录 分布式缓存Redis持久化RDB持久化AOF持久化 Redis主从Redis数据同步原理全量同步增量同步 Redis哨兵哨兵的作用和原理sentinel#xff08;哨兵#xff09;的三个作用是什么#xff1f;sentinel如何判断一个Redis实例是否健康#xff1f;master出现故障后#xff0… 文章目录 分布式缓存Redis持久化RDB持久化AOF持久化 Redis主从Redis数据同步原理全量同步增量同步 Redis哨兵哨兵的作用和原理sentinel哨兵的三个作用是什么sentinel如何判断一个Redis实例是否健康master出现故障后新的master选择过程是怎样的故障转移的步骤有哪些 项目中配置RedisTemplate哨兵模式 Redis分片集群Redis散列插槽Redis集群伸缩项目中RedisTemplate配置访问分片集群 Redis多级缓存JVM进程缓存CaffeineCaffeine实现本地进程缓存案例 Redis实战经验Redis键值设计优雅的key结构解决BigKey选择恰当的数据类型 批处理优化pipeline集群下的批处理 服务端优化持久化配置慢查询内存配置 分布式缓存
单节点Redis存在着
数据丢失问题单节点宕机数据就丢失了。并发能力和存储能力问题单节点能够满足的并发量、能够存储的数据量有限。故障恢复问题如果Redis宕机服务不可用需要一种自动的故障恢复手段。 Redis持久化
RDB持久化
RDBRedis database backup fileRedis数据库备份文件 bgsave开始时会fork主进程得到子进程子进程共享主进程的内存数据完成fork后读取内存数据并写入RDB文件。fork采用的是copy-on-write技术
当主进程执行读操作时访问共享内存当主进程执行写操作时则会拷贝一份数据执行写操作。 AOF持久化
AOF全称为Append Only File追加文件。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件可以看做是命令日志文件。 Redis主从 Redis数据同步原理
全量同步
主从节点间的第一次同步采用的是全量同步全量同步的流程如下
slave节点请求增量同步master节点判断replid如果发现id不一致拒绝增量同步id不一致说明是第一次同步master会返回master的数据版本信息尝试建立全量同步。slave收到后保存版本信息。master节点执行bgsave生成RDB生成RDB期间的所有命令会保存在repl-backlog中随后向slave发送RDB文件。slave收到RDB文件后清空本地数据加载master节点发来的RDB文件。后序master节点会发送repl-baklog文件slave收到后执行其中的命令保持与master的数据同步。 增量同步
主从第一次同步是全量同步但如果slave重启后同步则执行增量同步。
Redis哨兵
哨兵的作用和原理 sentinel哨兵的三个作用是什么
监控故障转移通知
sentinel如何判断一个Redis实例是否健康
每隔1秒发送一次ping命令如果超过一定时间没响应认为是主观下线如果超过一半的sentinel都认为实例主观下线则判断服务客观下线。
master出现故障后新的master选择过程是怎样的 故障转移的步骤有哪些
首先选定一个slave作为新的master执行slaveof no one然后让所有的节点都执行slaveof 新的master修改故障节点配置添加slaveof 新的master
项目中配置RedisTemplate哨兵模式
步骤 Redis分片集群
主从和哨兵可以解决高可用、高并发持续的问题但是依然有两个问题没有解决
海量数据存储问题高并发读写的问题 分片集群中有多个master每个master都可以有多个slave节点master间通过ping监测彼此健康状态此时就不再需要哨兵机制了。
Redis散列插槽
Redis会把一个master的节点映射到 0 - 16383个插槽上数据的key不是与节点绑定而是与插槽绑定。
Redis如何判断某个key应该在哪个实例
将16384个插槽分配到不同的实例。根据key的有效部分计算哈希值对16384取余。余数作为插槽寻找插槽所在的实例即可。
如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例
这一类数据使用相同的有效部分例如key都以{typeid}为前缀。 Redis集群伸缩
集群伸缩的概念就是动态添加和移除节点
项目中RedisTemplate配置访问分片集群 Redis多级缓存
多级缓存就是充分利用请求处理的各个环节分别添加缓存减轻Tomcat压力提升服务性能。
浏览器、客户端缓存Nginx本地缓存Redis缓存Tomcat进程缓存 JVM进程缓存 Caffeine Caffeine实现本地进程缓存案例 第一步 构建缓存配置类创建2个缓存的Bean对象 第二步 在使用的地方将缓存对象注入编写缓存查询和缓存未命中业务逻辑。 Redis实战经验
Redis键值设计
优雅的key结构 解决BigKey 选择恰当的数据类型
将大型的哈希表进行拆表拆解为小型的哈希表 批处理优化
通过批处理执行减少网络传输耗时。 pipeline 集群下的批处理 spring的Redistemplate已经提供了并行slot的集群下的批处理实现。
服务端优化
持久化配置
Redis持久化虽然可以保证数据安全但也会带来很多额外的开销因此持久化请遵循下列建议
用来做缓存的Redis实例尽量不要开启持久化因为做缓存的数据只是为了加快响应速度重要性没那么高。但是对于用来做分布式锁的数据必须开启持久化保证数据安全。建议关闭RDB持久化功能使用AOF持久化。RDB持久化虽然文件占用更小恢复更快但是RDB在fork进程生成RDB文件过程中可能导致数据丢失。利用脚本定期在slave节点做RDB实现数据备份。 慢查询 内存配置
