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Redis缓存
什么是缓存
缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),是存贮数据的临时地方,一般读写性能较高
缓存的作用
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降低后端负载
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提高读写效率,降低响应时间
缓存的成本
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数据一致性成本
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代码维护成本
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运维成本
缓存更新策略
业务场景
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低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存
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高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询缓存
缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会到数据库.
常见的解决方案
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缓存空对象
优点：实现简单,维护方便
缺点：额外的内存消耗 可能造成短期的不一致
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布隆过滤
底层是一个byte数组,存储的二进制位
优点：内存占用较少,没有多余key
缺点：实现复杂 存在误判的可能(不存在真不存在,存在不一定存在)
缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力.
解决方案
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给不同的Key的TTL添加随机值
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利用Redis集群提高服务的可用性
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给缓存业务添加降级限流策略
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给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿问题 也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问 并且缓存重建业务较复杂的Key突然失效了,无数的请求访问会再瞬间给数据库带来巨大的的冲击
解决方案
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互斥锁
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优点：
没有额外的内存消耗
保证一致性
实现简单
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缺点：
线程需要等待,性能受影响
可能有死锁风险
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逻辑过期
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优点：线程无需等待,性能较好
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缺点：
不保证一致性
有额外的内存消耗
实现复杂
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Redis持久化
Redis有两种持久化方案：
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RDB持久化
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AOF持久化
RDB持久化
RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照.简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中.当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据.
执行时机
RDB持久化在四种情况下执行：
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执行save命令
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执行bgsave命令
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Redis停机时
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触发RDB条件时
RDB方式bgsave的基本流程
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fork主进程得到一个子进程,共享内存空间
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子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
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用新RDB文件替换旧的RDB文件
RDB默认是服务停止时会执行
缺点：
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RDB执行间隔时间长,两次RDB之间写入数据有丢失的风险
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fork子进程,压缩,写出RDB文件都比较耗时
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.
AOF因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多.而且AOF会记录同一个key的多次写操作,但是只有最后一次写操作才是有意义的.
这里我们可以通过执行bgrewriteaof命令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同的效果
RDB和AOF的对比
Redis主从
单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,就要搭建主从集群,实现读写分离
数据同步原理
主从第一次同步是全量同步 ：
master如何判断slave是不是以第一次来同步数据？这里会用到两个很重要的概念：
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Replication Id：简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集.每一个master都有唯一的replid,slave会继承master节点的replid
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offset：偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据多而逐渐增大.slave完成同步时也会记录当前同步的offset,如果slave的offset < master的offset,说明slave数据需要更新了
slave也会有自己的replid和offset.
完整流程描述：
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slave节点请求增量同步
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master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
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master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
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slave清空本地数据，加载master的RDB
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master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
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slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步
但如果slave重启后同步,则执行增量同步
什么是增量同步？ 就是只更新slave与master存在差异的部分数据。
总结
简述全量同步和增量同步区别？
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全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
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增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave
什么时候执行全量同步？
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slave节点第一次连接master节点时
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slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时
什么时候执行增量同步？
- slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时