Redis进阶

目录

一、持久化(重点)

[RDB (Redis DataBase)](#RDB (Redis DataBase))

触发机制

如何恢复rdb文件?

[AOF(Append Only File)](#AOF(Append Only File))

二、Redis发布订阅

命令

测试

原理

三、Redis主从复制(重点))

概念

主从复制的作用主要包括:

环境配置

启动三个redis服务

设置一主二从

复制原理

四、哨兵模式详解

概述

节点下线

Leader选举

故障转移

配置哨兵

哨兵模式全部配置

五、Redis缓存穿透和雪崩

缓存穿透(查不到)

概念

解决方案

2、缓存空对象

缓存击穿(量太大,缓存过期)

概述

解决方案

缓存雪崩

概述

解决方案

一、持久化(重点)

Redis是内存数据库,如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘,那么一旦服务器进程退出,服务器中的数据库状态也会消失。所以Redis提供了持久化功能!Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制

RDB (Redis DataBase)

RDB 就是快照/内存快照RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到磁盘上的过程,由于是某一时刻的快照,那么快照中的值要早于或者等于内存中的值。

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化过程都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的。 这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
rdb保存的文件是dump.rdb 都是在我们的配置文件中快照中进行配置的!

触发机制

  • 1、save的规则满足的情况下,会自动触发rdb规则
  • 2**、执行flushall命令**,也会触发我们的rdb规则!
  • 3、退出redis,也会产生rdb文件!

备份就自动生成一个dump.rdb

如何恢复rdb文件?

只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以redis启动的时候会自动检查dump.rdb恢复其中的数据!

查看需要存在的位置

127.0.0.1:6379>config get dir

  1. "dir"

  2. "/usr/local/bin" # 如果在这个目录下存在 dump. rdb 文件,启动就会自动恢复其中的数据

优点:

  • 1、适合大规模的数据恢复!
  • 2、对数据的完整性要不高!

缺点∶

  • 1、需要一定的时间间隔进程操作!如果redis意外宕机了,这个最后一次修改数据就没有的了!
  • 2、fork进程的时候,会占用一定的内容空间!

AOF(Append Only File)

将我们的所有命令都记录下来,history,恢复的时候就把这个文件全部在执行一遍

appendonly no

默认是不开启的,我们需要手动进行配置!我们只需要将appendonly改为yes就开启了aof !

重启,redis就可以生效了!

如果这个aof文件有错,这时候redis是启动不起来的,我们需要修复这个aof文件redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix

示例:破坏appendonly.aof文件

如果文件正常,重启就可以直接恢复了!

优点:

  • (1)数据安全, AOF 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次命令操作就记录到 AOF 文件中一次。
  • (2)通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
  • (3) AOF 机制的 rewrite 模式。 AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall )

缺点:

  • (1) AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。
  • (2)数据集大的时候,比 RDB 启动效率低。
  • 可能阻塞其他操作: 由于写操作命令执行成功后才记录到 AOF 日志,所以不会阻塞当前命令的执行,但因为 AOF 日志也是在主线程中执行,所以当 Redis 把日志文件写入磁盘的时候,还是会阻塞后续的操作无法执行。

扩展∶

1、RDB持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储

2、AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾,Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。

3、只做缓存,如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化

4、同时开启两种持久化方式

  • 在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
  • RDB 的数据不实时,同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件,那要不要只使用AOF呢?作者建议不要,因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份),快速重启,而且不会有AOF可能潜在的Bug,留着作为一个万一的手段

5、性能建议

  • 因为RDB文件只用作后备用途,建议只在Slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够了,只保留save 900 1这条规则。
  • 如果使用 AOF,好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据,启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了,代价一是带来了持续的IO,二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可,应该尽量减少AOF rewrite 的频率,AOF重写的基础大小默认值64M太小了,可以设到5G以上,默认超过原大小100%大小重写可以改到适当的数值。
  • 如果不使用AOF,仅靠Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以,能省掉一大笔IO,也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时倒掉(断电),会丢失十几分钟的数据,启动脚本也要比较两个MasterlSlave中的RDB文件,载入较新的那个,微博就是这种架构。

二、Redis发布订阅

Redis 发布订阅(publsub)是一种消息通信模式∶发送者(pub)发送消息,订阅者(Sub)接收消息。微信、微博、关注系统!Redis客户端可以订阅任意数量的频道。

订阅/发布消息图:
第一个:消息发送者,第二个:频道 ,第三个∶消息订阅者

下图展示了频道channel1,以及订阅这个频道的三个客户端―---client2、 client5和client1之间的关系:

当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道channel1时,这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端:

命令

这些命令被广泛用于构建即时通信应用,比如网络聊天室(chatroom)和实时广播、实时提醒等。

测试

订阅端∶

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE channel #订阅一个频道channel

Reading messages. . . (press ctr1-c to quit)

1)"subscribe"

  1. "channel"

  2. (integer) 1

等待读取推送的信息

1)"megsage" # 消息

2)"channel" #哪个频道的消息

3)"hello,channel" #消息的具体内容

  1. "message "

  2. "channel"

  3. "hello,redis"
    发送端︰

127.0.0.1:6379>PUBLISH channel "hello,channel" #发布者发布消息到频道!

(integer) 1

127.0.0.1:6379>PUBLISH channel "hello, redis" # 发布者发布消息到频道!

(integer) 1

原理

使用场景∶

  • 1、实时消息系统!
  • 2、事实聊天!(频道当做聊天室,将信息回显给所有人即可!)
  • 3、订阅,关注系统都是可以的!

稍微复杂的场景我们就会使用消息中间件MQ ( )

三、Redis主从复制(重点)

概念

主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器 。前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点Master以写为主,Slave以读为主。**默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点。**

主从复制的作用主要包括:

1、数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式。

2、故障恢复︰当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务,实现快速的故障恢复;实际上是一种服务的冗余。

3、负载均衡∶在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点),分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。

4、高可用(集群)基石︰除了上述作用以外,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础。

一般来说,要将Redis运用于工程项目中,只使用一台Redis是万万不能的(宕机),原因如下∶

1、从结构上,单个Redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大;2、从容量上,单个Redis服务器内存容量有限,就算一台Redis服务器内存容量为256G,也不能将所有内存用作Redis存储内存,一般来说,单台Redis最大使用内存不应该超过20G

电商网站上的商品,一般都是一次上传,无数次浏览的,说专业点也就是"多读少写"。对于这种场景,我们可以使如下这种架构︰

主从复制,读写分离! 80%的情况下都是在进行读操作!减缓服务器的压力!架构中经常使用!一主二从!只要在公司中,主从复制就是必须要使用的,因为在真实的项目中不可能单机使用Redis !

环境配置

只配置从库,不用配置主库

复制三个配置文件,然后修改对应的信息【端口号、pid、log文件名字、dump.rdb名字】

修改vim redis79.conf

logfile "6379.log"

dbfilename dump6379.rdb
修改vim redis80.conf

port 6380

pidfile /var/run/redis_6380.pid

logfile "6380.log"

dbfilename dump6380.rdb
修改vim redis81.conf

port 6381

pidfile /var/run/redis_6381.pid

logfile "6381.log"

dbfilename dump6381.rdb

启动三个redis服务

//分别启动三个
redis-server config/redis79.conf
redis-server config/redis80.conf
redis-server config/redis81.conf

设置一主二从

6381配置相同,省略

真实的从主配置应该在配置文件中配置,这样的话是永久的,我们这里使用的是命令,暂时的!
**那如何在配置文件中配置呢?**在配置文件中修改下面内容,在启动时自动就是从机

**测试∶**主机断开连接,从机依旧连接到主机的,但是没有写操作,这个时候,主机如果回来了,从机依旧可以直接获取到主机写的信息!-----如果是使用命令行,来配置的主从,从机这个时候如果重启了,就会变回主机!只要变为从机,立马就会从主机中获取值!

复制原理

Slave启动成功连接到master后会发送一个sync同步命令,Master 接到命令,启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行完毕之后,master将传送整个数据文件 到slave,并完成一次完全同步。
全量复制:而slave服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中。

增量复制 :Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步

但是只要是重新连接master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行! 我们的数据一定可以在从机中看到!

谋朝篡位:如果主机断开了连接,我们可以使用SLAVEOF no one让自己变成主机!其他的节点就可以手动连接到最新的这个主节点(手动)!如果这个时候老大修复了,那就重新连接!

四、哨兵模式详解

(自动选举老大的模式)

概述

主从切换技术的方法是︰当主服务器宕机后,需要手动把一台从服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费事费力,还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版,能够后台监控主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库
哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例。

这里的哨兵有两个作用

  • 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器。
  • 当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换成master,然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用。这个现象成为主观下线 。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进failover**[故障转移]** 操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线

节点下线

  • 主观下线

    • 即 Sentinel 节点对 Redis 节点失败的偏见,超出超时时间认为 Master 已经宕机。

    • Sentinel 集群的每一个 Sentinel 节点会定时对 Redis 集群的所有节点发心跳包检测节点是否正常。如果一个节点在 down-after-milliseconds 时间内没有回复 Sentinel 节点的心跳包,则该 Redis 节点被该 Sentinel 节点主观下线。

  • 客观下线

    • 所有 Sentinel 节点对 Redis 节点失败要达成共识,即超过 quorum 个统一。

    • 当节点被一个 Sentinel 节点记为主观下线时,并不意味着该节点肯定故障了,还需要 Sentinel 集群的其他 Sentinel 节点共同判断为主观下线才行。

    • 该 Sentinel 节点会询问其它 Sentinel 节点,如果 Sentinel 集群中超过 quorum 数量的 Sentinel 节点认为该 Redis 节点主观下线,则该 Redis 客观下线。

Leader选举

  • 选举出一个 Sentinel 作为 Leader:集群中至少有三个 Sentinel 节点,但只有其中一个节点可完成故障转移.通过以下命令可以进行失败判定或领导者选举。

  • 选举流程

    1. 每个主观下线的 Sentinel 节点向其他 Sentinel 节点发送命令,要求设置它为领导者.

    2. 收到命令的 Sentinel 节点如果没有同意通过其他 Sentinel 节点发送的命令,则同意该请求,否则拒绝。

    3. 如果该 Sentinel 节点发现自己的票数已经超过 Sentinel 集合半数且超过 quorum,则它成为领导者。

    4. 如果此过程有多个 Sentinel 节点成为领导者,则等待一段时间再重新进行选举。

故障转移

  • 转移流程

    1. Sentinel 选出一个合适的 Slave 作为新的 Master(slaveof no one 命令)。

    2. 向其余 Slave 发出通知,让它们成为新 Master 的 Slave( parallel-syncs 参数)。

    3. 等待旧 Master 复活,并使之称为新 Master 的 Slave。

    4. 向客户端通知 Master 变化。

  • 从 Slave 中选择新 Master 节点的规则(slave 升级成 master 之后)

    1. 选择 slave-priority 最高的节点。

    2. 选择复制偏移量最大的节点(同步数据最多)。

    3. 选择 runId 最小的节点。

Sentinel 集群运行过程中故障转移完成,所有 Sentinel 又会恢复平等。Leader 仅仅是故障转移操作出现的角色。

配置哨兵

1、配置哨兵配置文件vim sentinel.conf

sentinel monitor 被监控的名称 host port quorum

sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1 # 1 用来投票时用

2、启动哨兵

redis-sentinel config/sentinel.conf

3、哨兵日志,主机挂了,自动选择另一个主机

如果主机此时回来了,只能归并到新的主机下,当做从机,这就是哨兵模式的规则!

优点:

  • 1、哨兵集群,基于主从复制模式,所有的主从配置优点,它全有
  • 2、主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性就会更好
  • 3、哨兵模式就是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮!

缺点︰

  • 1、Redis不好啊在线扩容的,集群容量一旦到达上限,在线扩容就十分麻烦!
  • 2、实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面有很多选择!

哨兵模式全部配置

五、Redis缓存穿透和雪崩

Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前,业界也都有比较流行的解决方案。

缓存穿透(查不到)

概念

缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有, 也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中(例如商品秒杀!),于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

1、布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力;

2、缓存空对象

当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源;
但是这种方法会存在两个问题:

  • 1、如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;
  • 2、即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿(量太大,缓存过期)

概述

微博热搜--服务器宕机(60s过期,60.1s恢复,0.1s的时间由于巨大的冲击瞬间砸在服务器上)

缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

1、设置热点数据永不过期

从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点 key过期后产生的问题。

2、加互斥锁

分布式锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩

概述

缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。Redis宕机!

产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。

比如双十一:停掉一些服务(不可退款)(保证主要服务可用)

解决方案

1、redis高可用

这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群。
2、限流降级

这个解决方案的思想是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
3、数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

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