网站开发加盟商怎么做,深圳优定软件网站建设,西安东郊做网站,店铺设计包含哪些内容目录 什么是Redis??
Redis有哪些使用场景?
Redis是单线程还是多线程?
为什么Redis是单线程速度还是很快?? Redis持久化
RDB机制:(Redis DataBase) [是redis中默认的持久化方式]
AOF机制:(Append Only File)
Redis和MySQL如何保持数据一致????…目录 什么是Redis??
Redis有哪些使用场景?
Redis是单线程还是多线程?
为什么Redis是单线程速度还是很快?? Redis持久化
RDB机制:(Redis DataBase) [是redis中默认的持久化方式]
AOF机制:(Append Only File)
Redis和MySQL如何保持数据一致????
Redis事务
Redis与传统关系型数据库的区别
Redis事务在Java中的运用:(Java代码中实现Redis的事务控制)
主从复制(Redis集群)
主从复制的作用?? redis哨兵机制
Key的过期删除策略
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
缓存穿透
缓存击穿
缓存雪崩 什么是Redis??
Redis是一款非关系型数据库,以键值对的形式存储在内存中,储存在内存中,读写的速度非常快,还支持多种数据类型,支持数据持久化
Redis有哪些使用场景?
1.缓存 访问量大的(秒杀、点赞) 修改少的(新闻类型、电商类型) 存储验证码(定时删除)
2.计数器(点赞)
3.排行榜(zset)
4.数据去重(set)
5.消息队列(list)
6.分布式锁(微服务)
Redis线程模型
Redis是单线程还是多线程? 6.0版本之前只有一个线程处理事情(处理客户端的连接\读写功能)(线程安全) 6.0版本之后引入了多线程 但这并不是说明Redis完全是多线程的 在网络请求过程中:多线程 在对兼职的读写时:单线程(依旧是线程安全的) 为什么Redis是单线程速度还是很快??
Redis基于内存操作,运算为内存级别,故性能很高Redis底层是hash结构 时间复杂度为O(1),可以通过key(计算hash值)快速定位单线程设计避免线程切换(防止切换线程开销),也不会导致死锁问题 Redis持久化 众所周知Redis是基于内存操作的,那么如果有一天突然断电了,那么Redis里的数据岂不是都没有了?基于这个问题,Redis推出了持久化的机制: RDB机制:(Redis DataBase) [是redis中默认的持久化方式] 以快照的方式,将某一时刻Redis中的数据保存到一个.rdb文件中 可以在redis.conf中修改触发条件: save(同步机制)这是用来配置触发Redis的RDB持久化条件(即什么时候将内存中的数据持久化到硬盘中), 如save m n 表示每m秒内如果数据修改了n次或n次以上时自动触发bgsave(存储) save 60 2 表示60秒内如果redis中的数据被修改了2次或以上,则进行快照 这时如果不需要持久化,将save所在的行全部注释,就不会进行持久化了 (注意:这里注释的时候需要在该行前面加# ) AOF机制:(Append Only File) 以日志的形式,将你进行的写操作(增、删、改)的命令记录下来 恢复时,逐行执行命令即可恢复数据 如果想要使用AOF机制,需要再配置文件中开启: 在redis.conf中找到appendonly no,并将其改为yes开启 appendfilename 指定日志记录文件(的名字) 默认为 appendonly.aof 每次配置修改后,都需重启redis才会生效 同步机制: (默认:appendfsync everysec) appendfsync always #每一次修改都会sync, 缺点:消耗性能 appendfsync everysec #每秒执行一次sync 缺点:如果1s内多次修改,可能会丢失数据 Redis和MySQL如何保持数据一致???? 解决方式一更新完MySQL后立即去更新Redis 问题万一更新Redis失败e.gRedis连接断开会导致数据更新失败。 解决方式二先删除Redis中的数据然后更新MySql有查询到来时Redis会从MySQL中查询 问题删除Redis后更新MySQL中的事务还没有提交这时如果有新来的请求访问查询出来的还是原来的数据。 解决方式三延时双删机制先删除Redis再更新MySql延迟几百毫秒之后再次删除Redis 解决了方案二中MySQL提交事务之前Redis查询数据后以后访问过来还是原数据的问题
这时后方再有查询过来时redis会从数据库中重新查询当前的新值。
Redis事务
Redis与传统关系型数据库的区别 Redis事务中同一个事物中的命令不会相互影响 不支持roll back回滚 不支持复杂的事务管理嵌套事务、并发控制等 优点 高性能基于内存的数据存储 简单的操作命令 mutil开启事务 set 1 set 2 exec执行事务 灵活的数据类型Redis支持多种数据类型如字符串、列表、集合、散列等 Redis事务本质上是一组命令的集合,一个事务中所有命令都会序被列化,在事务执行过程中,会按照顺序执行。事务添加命令后,该命令不会立即执行,在执行exec命令时,才回执行此实物中的所有命令. 值得注意的是与传统关系型数据库不同Redis事务中不保证多条命令执行的原子性即Redis事务只负责将这几条命令打包放在一起无所谓他们正确与否即使其中有命令报错也不影响其他命令的执行结果。
Redis事务在Java中的运用:(Java代码中实现Redis的事务控制)
Autowired
RedisTemplate redisTemplate;public static void main(String[] args) {redisTemplate.multi();//开启Redis事务//命令一//命令二//命令三redisTemplate.exec();//执行Redis事务
}
主从复制(Redis集群) 主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他Redis服务器,前者称之为主节点(master),后者称为从节点(slave),数据的复制是单向的,只能从主节点到从节点 一台Redis作为主机其他redis服务作为从机一主多从这样即使其中一台宕机其余还可正常运行保证数据的完整性写入命令时发送命令到主机主机执行后将自动备份到从机进而达到读写分离分担redis服务的压力。 (人话主机可以进行增删改查从机只有两个操作从主机处获取数据进行读操作)
主从复制的作用?? 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。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。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。高可用(集群)基石除了上述作用以外主从复制还是哨兵和陳群能够实施的基础因此说主从复制是Redis高可用的基础。 redis哨兵机制 现在我们都知道了主从复制是为了分担redis服务的,如果其中有一台服务器宕机,其余还可正常运行,那么如果是主机宕机了,我们又该作何处理呢?? 对主机和从机进行监控哨兵系统能够监控Redis主机和从机的运行状态包括是否正常运行、是否能够响应命令等。向管理员发起通知当某个节点出现问题时哨兵可以通过API向管理员发送通知。解决主机宕机问题一旦主机宕机哨兵机制会从剩余从机中选举一个当做主机确保了系统的连续运行和数据的一致性
Key的过期删除策略 惰性删除 当key过期后,标记为过期状态(字典,记录过期key),下次使用时再删除
缺如果一个key长时间未被访问即使它已经过期也不会被删除可能会导致内存的浪费。 定期删除 在设定的时间节点,去扫描过期的key删除过期key。
缺点可能会在大量key同时过期时造成卡顿现象。 Redis操作时是两者结合的具体是怎么操作的我在这里就不赘述了,如果有想深入了解的可以看大佬的redis中key的过期键删除策略
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
前台请求时,数据查询的处理流程: 理解了数据查询时的处理流程,接下来让我们一同走进缓存高并发时常见的三大难题
缓存穿透 key对应的数据在数据库中不存在,如果我们查询Redis时,该数据在Redis中不存在,那么该请求还是会去访问数据库,如果有大量的这种请求访问过来,有可能压垮数据库 解决方法: 1.添加参数验证
e.g: id肯定是integer类型,如果有人恶意访问 ?idabc,这时肯定不可能查到该条数据 我们可以在后端添加一条验证 :if( id instanceof Integer) ,如果不符合条件,直接忽略此次请求或者返回return false;
2.设置key-null
e.g: 如果对方想要查找key为abc的数据,但是后端数据库中没有这条数据,可以在Redis中设置一个键值对:{ abc , null } 这样,对方再次访问过来时,直接return null就行,同样不会造成缓存穿透
缓存击穿 key对应的数据在数据库中存在,但是在redis某一个时间节点恰好过期了,此时如果有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期后,都会从数据库中加载该数据,这时候也有可能会压垮数据库. 解决方法 1.灵活设置key过期时间 在设置key过期时间时,设置不要再访问量大的时候过期
2.加互斥锁 给该查询加一个互斥锁,这样去MySQL中查询时,可以确保同一时间只有一个请求去访问MySQL,其余请求只能等所释放了以后才能进
缓存雪崩 在高并发情况下,有大量的缓存失效(或者缓存层出现故障),造成大量请求到达数据库,导致数据库的调用量暴增,甚至可能导致数据库宕机。 解决办法 1.避免缓存集体失效 设置随机过期时间可有效避免大量key同时过期。
2.集成redis集群 将热点数据均匀分布再不同的Redis中同样可以避免key同时失效的问题
3.设置定时任务 设置在缓存失效之前重新设置过期时间。
