- StringRedisTemplate常用操作
stringRedisTemplate.opsForValue().set("test", "100",60*10,TimeUnit.SECONDS);//向redis里存入数据和设置缓存时间
stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(-1);//val做-1操作
stringRedisTemplate.opsForValue().get("test")//根据key获取缓存中的val
stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(1);//val +1
stringRedisTemplate.getExpire("test")//根据key获取过期时间
stringRedisTemplate.getExpire("test",TimeUnit.SECONDS)//根据key获取过期时间并换算成指定单位
stringRedisTemplate.delete("test");//根据key删除缓存
stringRedisTemplate.hasKey("546545");//检查key是否存在,返回boolean值
stringRedisTemplate.opsForSet().add("red_123", "1","2","3");//向指定key中存放set集合
stringRedisTemplate.expire("red_123",1000 , TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期时间
stringRedisTemplate.opsForSet().isMember("red_123", "1")//根据key查看集合中是否存在指定数据
stringRedisTemplate.opsForSet().members("red_123");//根据key获取set集合
https://www.cnblogs.com/slowcity/p/9002660.html
- 服务器redis.conf默认在/etc目录下,将“daemonize no”修改为“daemonize yes”,即设置成作为后台进程运行
一、Redis概述
Redis(Remote Dictionary Server),即远程字典服务
默认端口号6379
Redis能干嘛?
1、 内存存储、持久化(保存到本地),内存中是断电即失,所以说持久化很重要
2、 效率高,可以用于高速缓存
3、 …
特性
1、 多样的数据类型
2、 持久化
3、 集群
4、 事务
5、 …
二、Redis基础知识
- Redis默认有16个数据库,默认使用第0个数据库
select 7 //切换到数据库7
DBSIZE //查看数据库大小
set name lining //set值
get name //取值
flushdb //清空当前库
FLUSHALL //清空全部数据库
keys * //查看当前库所有key
- Redis是单线程的,基于内存操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽。
- 速度:CPU>内存>硬盘
- redis是将所有的数据存放在内存中的,所以说使用单线程去操作效率是最高的,多线程(CPU上下文切换是耗时的操作),对于内存系统来说,如果没有上下文切换效率就是最高的!
三、RedisKey基本命令
EXISTS name # 判断当前key是否存在
move name 1 # 移除当前key,1代表当前数据库
EXPIRE name 10 # 设置key的过期时间
type name # 查看key类型
四、String类型详解
APPEND key1 "hello" # 为key追加字符串,如果key不存在,则会创建key
STRLEN key1 # 查看key的长度
incr key # key自增1
decr key # key自减1
incrby key 10 # key加10
decrby key 5 # key减5
getrange key 0 3 # 截取key的字符串(0,3]
getrange key 0 -1 # 获取全部字符串
setrange key 1 XX # key下标位置为1的替换为XX
setex (set with expire) # 设置过期时间
setnx (set if not exist) # 不存在再创建(分布式锁中常用)
setex key 30 "hello" # 设置key值为hello,30秒后过期
setnx key "redis" # 如果key不存在,创建key,存在的话则创建失败
mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 批量创建key
mget k1 k2 k3 # 批量获取值
msetnx k1 v1 k4 v4 # msetnx是一个原子性的操作,要么一起成功,要么一起失败
# 对象
set user:1: {name:zhangsan,age:3} # 设置一个user:1对象 值为json字符来保存一个对象
# 这里的key是一个巧妙地设计 user:{id}:{filed},如此设计在redis中是完全ok!
mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
mget user:1:name user:1:age
getset # 先get再set,如果不存在值,则返回nil,如果存在值,获取原来的值,并设置新的值
getset db redis
五、List类型详解
左边进右边出叫队列,左边进左边出叫栈,两边都可以出叫阻塞队列
lpush list one # 将一个值或者多个值,插入到列表头部(左)
rpush list two # 将一个值或者多个值,插入到列表尾部(右)
lrange list 0 -1 # 获取list中所有的值
lrange list 0 1 # 获取list中指定区间的值
lpop list # 移除list的第一个元素
rpop list # 移除list的最后一个元素
lindex list 1 # 通过下标获取list中的值
llen list # 返回list长度
lrem list 1 one # 移除list中指定个数的值(1个one)
trim修剪。list截断
ltrim list 1 2 # 通过下标(1)截取指定的长度(2),这个list已经变了,截断了只剩下截取的元素
rpoplpush # 移除列表的最后一个元素,将他移动到新的列表中
rpoplpush list newlist
exist list # 判断list是否存在
lset list 0 item # 如果存在则更新当前下标的值,如果不存在则会报错
linsert list before "one" "two" # 在one前边插入two
linsert list after "one" "two" # 在one后边插入two
六、set集合类型详解
- set集合元素不重复,无序
sadd myset "hello" # set集合中添加元素
smembers myset # 查看set所有值
sismember myset "hello" # 判断某个值是否在set集合中
scard myset # 查看set集合元素个数
srem myset hello # 删除指定元素
srandmembers myset 2 # 随机抽选出指定个数元素
spop myset # 随机删除元素
smove myset myset2 "hello" # 移动指定元素到另一个set
sdiff set1 set2 # 差集 set1中有的,set2中没有的
sinter set1 set2 # 交集
sunion set1 set2 # 并集
七、Hash哈希类型详解
想象成map集合,key-map!值是一个map集合
hset myhash field "hello" # set一个key-value
hget myhash field # 获取一个值
hmset myhash field1 hello field2 world # set多个key-value
hmget myhash field1 field2 # 获取多个值
hgetall myhash # 获取全部值
hdel myhash field1 # 删除指定的key
hlen myhash # 长度
hexists myhash field1 # 判断指定字段是否存在
hkeys # 获取所有key
hvals # 获取所有value
hincrby myhash field1 1 # 加1
hsetnx myhash field hello # 如果不存在则创建,如果存在则不创建
八、Zset(有序集和)类型详解
在set基础上,增加了一个值, set k1 v1 => zset k1 score v1
zadd myset 1 one # 添加一个值
zadd myset 1 one 2 two # 添加多个值
zrange myset 0 -1 # 所有值
# 排序
zadd salary 2500 xiaoxiong
zadd salary 5000 zhangsan
zadd salary 500 kuangshen
zrangebyscore salary -inf +inf # -INF负无穷 +inf正无穷, 显示全部从小到大
zrangebyscore salary -inf +inf withscores # 显示全部从小到大并附带值
zrangebyscore salary -inf 2500 withscores # 显示小于2500的升序排序
zrevrange salary 0 -1 # 从大到小排序,降序排序
zrem salary xiaohong # 移除指定元素
zcard salary # 获取元素个数
zcount salary 1 3 # 获取指定区间的成员数量
九、Geospatial地理位置详解
geoadd key 纬度 精度 名称 # 添加地理位置
geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
geopos china:city beijing # 获取指定城市的纬度和经度
geodist china:city bejing shanghai km # 两点之间的直线距离
m 单位米
km 单位千米
mi 单位英里
ft 单位英尺
georadius key 纬度 经度 半径 单位 # 以给定经度纬度为中心,找出半径内的元素
georadius china:city 110 30 1000 km # 以110,30这个经纬度为中心,寻找方圆1000km内的城市
georadius china:city 110 30 1000 km withdist # withdist显示到中间的直线距离
georadius china:city 110 30 1000 km withcoord # withcoord显示经纬度
georadius china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 3 # count限制显示元素个数
# 找出指定元素周围的其他元素
georadiusbymember china:city beijing 1000 km # 北京周围1000km的城市
geohash 返回一个或多个位置元素的Geohash表示,该命令将返回11个字符的Geohash字符串
geohash china:city beijing chongqing
可以用zrange china:city 0 -1
和zrem china:city beijing
查看和删除元素
十、Hyperloglog基数统计
基数(不重复元素)
pfadd mykey a b c d e f a # 添加元素
pfcount mykey # 查看元素数量
pfmerge mykey3 mykey1 mykey2 # 合并mykey1和mykey2到mykey3
十一、bitmap位图场景
位存储
可以用来统计用户信息,活跃不活跃;登录未登录;打卡未打卡;两个状态的都可以使用Bitmaps
Bitmaps位图,数据结构。都是操作二进制位来进行记录,就只有0和1两个状态
# 使用bitmap来记录周一到周日的打卡
setbit sign 0 1 # set值,打卡
setbit sign 2 0 # set值,没打卡
setbit sign 3 0 # set值,没打卡
setbit sign 4 1 # set值,打卡
setbit sign 5 1 # set值,打卡
setbit sign 6 0 # set值,没打卡
getbit sign 0 # get值(1)
bitcount sign # 获取值为1的个数(3)
十二、基本事务操作
Redis事务没有隔离级别的概念
所有的命令在事务中,并没有直接被执行!只有发起执行命令的时候才会执行。exec
Redis单条命令是原子性的,但是事务不保证原子性
redis的事务:
- 开启事务(multi)
- 命令入队(…)
- 执行事务(exec)放弃事务(discard,命令都不会执行)
multi
set k1 v1
set k2 v2
exec/discard
编译型异常(代码有问题;命令有错)事务中所有的命令都不会被执行
运行时异常(1/0),如果事务队列中存在语法性,那么命令执行的时候,其他命令是可以正常执行的,错误命令抛出异常
十三、乐观锁
监控! watch
悲观锁:
- 认为什么时候都会出问题,无论做什么操作都会加锁
乐观锁:
- 认为什么时候都不会出问题,所以不会上锁。更新数据的时候去判断一下,在此期间是否有人修改过这个数据
- 获取versiob
- 更新的时候比较version
使用watch可以当做redis的乐观锁操作
set money 100
watch money # 监视money对象
multi
incrby money
exec # 在执行exec前,如果money值有变化,会导致事务执行失败
unwatch # 如果发现事务执行失败,就先解锁
watch money # 获取最新的值,再次监视
multi
incrby money
exec # 比对监视的值是否发生了变化,如果没有变化,那么可以执行,如果变化了就执行失败
十四、Redis.conf详解
启动的时候就通过配置文件来启动。
单位
- 配置文件 unit单位 对大小写不敏感!
- 可以引入其他的redis配置文件
网络
bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式
port 6379 # 端口设置
通用GENERAL
daemonize yes # 以守护进程(后台)的方式运行,默认是no,需要自己开启为yes
pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后台方式运行,就要指定一个pid文件
# 日志级别
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile "" # 日志的文件位置名
database 16 # 数据库的数量,默认是16个数据库
always-show-logo yes # 是否总是显示logo
快照
持久化,在规定会时间内,执行了多少次操作,则会持久化到文件.rdb .aof redis是内存数据库,如果没有持久化,那么数据断电丢失
# 如果900s内,至少有一个key进行了修改,就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300s内,如果至少10 key进行了修改,就进行持久化操作
save 300 10
# 如果60s内,如果至少10000 key进行了修改,就进行持久化操作
save 60 10000
stop-writes-on-bgsave-error yes # 如果持久化出错,是否还需要继续工作
rdbcompression yes # 是否压缩rdb文件,需要消耗一些cpu资源
rdbchecksum yes # 保存rdb文件的时候,进行错误的检查校验
dir ./ # rdb文件保存的目录
REPLICATION 复制
SECURITY安全
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 设置redis的密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录!
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"
限制CLIENTS
maxclients 10000 # 设置能连接上redis的最大客户端的数量
maxmemory <bytes> # redis 配置最大的内存容量
maxmemory-policty noeviction # 内存到达上限之后的处理策略
1、volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值)
2、allkeys-lru : 删除lru算法的key
3、volatile-random:随机删除即将过期key
4、allkeys-random:随机删除
5、volatile-ttl : 删除即将过期的
6、noeviction : 永不过期,返回错误
APPEND ONLY 模式 aof配置
appendonly no # 默认是不开启aof模式的,默认是使用rdb方式持久化的,在大部分所有的情况下,
rdb完全够用!
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
# appendfsync always # 每次修改都会 sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync,可能会丢失这1s的数据!
# appendfsync no # 不执行 sync,这个时候操作系统自己同步数据,速度最快!
十五、持久化之RDB操作
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
RDB(Reids DataBase)
在主从复制中,rdb就是备用了!从机上面
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,他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。我们默认的就是 RDB,一般情况下不需要修改这个配置!
有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份!
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
- save的规则满足的情况下,会自动触发rdb规则
- 执行 flushall 命令,也会触发我们的rdb规则!
- 退出redis,也会产生 rdb 文件!
备份就自动生成一个 dump.rdb
如果恢复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
几乎就他自己默认的配置就够用了,但是我们还是需要去学习!
优点:
- 适合大规模的数据恢复!
- 对数据的完整性要不高!
缺点:
- 需要一定的时间间隔进行操作!如果redis意外宕机了,这个最后一次修改数据就没有的了!
- fork进程的时候,会占用一定的内容空间!!
十六、持久化之AOF操作
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!
以日志的形式来记录每个写操作,将Redis执行过的所有指令记录下来(读操作不记录),只许追加文件
但不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件
的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作
Aof保存的是 appendonly.aof 文件
append
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-16XoxvAH-1623057194739)(https://i.loli.net/2020/12/10/gh7NDSxLMc5eyvj.png)]
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 文件有错位,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
如果文件正常,重启就可以直接恢复了!
重写规则说明
aof 默认就是文件的无限追加,文件会越来越大!
如果 aof 文件大于 64m,太大了! fork一个新的进程来将我们的文件进行重写!
优点和缺点!
appendonly no # 默认是不开启aof模式的,默认是使用rdb方式持久化的,在大部分所有的情况下,
rdb完全够用!
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
# appendfsync always # 每次修改都会 sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync,可能会丢失这1s的数据!
# appendfsync no # 不执行 sync,这个时候操作系统自己同步数据,速度最快!
# rewrite 重写,
优点:
- 每一次修改都同步,文件的完整会更加好!
- 每秒同步一次,可能会丢失一秒的数据
- 从不同步,效率最高的!
缺点:
- 相对于数据文件来说,aof远远大于 rdb,修复的速度也比 rdb慢!
- Aof 运行效率也要比rdb慢,所以我们redis默认的配置就是rdb持久化
扩展:
- 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
- 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。 - 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
- 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。
- 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Enable 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Enable 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,会丢失十几分钟的数据,
启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件,载入较新的那个,微博就是这种架构。
十七、Redis订阅发布
Redis发布订阅(pub/sub)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 kuangshenshuo # 订阅一个频道 kuangshenshuo Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message" # 消息
2) "kuangshenshuo" # 那个频道的消息
3) "hello,kuangshen" # 消息的具体内容
1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,redis"
发送端:
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,kuangshen" # 发布者发布消息到频道!
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" # 发布者发布消息到频道!
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
原理
Redis是使用C实现的,通过分析Redis源码里的pubsub.c文件,了解发布和订阅机制的底层实现,借此加深对Redis的理解。
Redis通过PUBLISH/SUBSCRIBE和PSUBSCRIBE等命令实现发布和订阅功能。
微信:
通过SUBSCRIBE命令订阅某频道后,redis-server里维护了一个字典,字典的键是一个个频道,而字典的值则是一个链表,链表中保存了所有订阅这个channel的客户端。SUBSCRIBE命令的关键,就是将客户端添加到给定channel的订阅链表中。
通过PUBLISH命令向订阅者发送消息,redis-server会使用给定的频道作为键,他所维护的channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表,遍历这表,将消息发布给所有订阅者。
Pub/Sub 从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,可以设定对某一个 key值进行消息发布及消息订阅,当一个key值上进行了消息发后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能明显的用法就是用作实时消系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。
使用场景:
实时消息系统!
事实聊天!(频道当做聊天室,将信息回显给所有人即可!)
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()
十八、Redis集群环境搭建&主从复制之复制原理
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/Fllower),数据的复制是单向的!只能有主节点复制到从节点(主节点以写为主,从节点以读为主)
主从复制的作用主要包括:
- 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的方式
- 故障恢复: 当主节点故障时,从节点可以暂时替代主节点提供服务,是一种服务冗余的方式
- 负载均衡: 在主从复制的基础上,配合读写分离,由主节点进行写操作,从节点进行读操作,分担服务器的负载;尤其是在多读少写的场景下,通过多个从节点分担负载,提高并发量。
- 高可用基石: 主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。
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:
5. 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;
6. 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大多使用内存不应该超过20G。
7. 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
127.0.0.1:6379> info replication # 查看当前库的信息 # Replication
role:master # 角色
master connected_slaves:0 # 没有从机
master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
复制3个配置文件,然后修改对应的信息
- 端口
- pid 名字
- log文件名字
- dump.rdb 名字
修改完毕之后,启动我们的3个redis服务器,可以通过进程信息查看!
一主二从
默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;我们一般情况下只用配置从就好了!
认老大! 一主 (79)二从(80,81)
127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 找谁当自己的老大!
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:3
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:14
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0 master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:14
# 在主机中查看!
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master connected_slaves:1 # 多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=42,lag=1 # 多了从机的配置
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:42
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:42
如果两个都配置完了,就是有两个从机
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,我们这里用的是命令,暂时的!
细节
主机可以写,从机不能写只能读!主机中的所有信息和数据,都会自动从机保存! 主机写:
从机只能读取内容!
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,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!
层层链路
上一个M链接下一个 S!
这时候也可以完成我们的主从复制!
如果没有老大了,这个时候能不能选择一个老大出来呢? 手动!
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!
十九、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,进行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。
测试
我们目前的状态是 一主二从!
- 配置哨兵配置文件 sentinel.conf
# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel montitor myredis 127.0.0.1 6379 1
后面的这个数字1,代表主机挂了,slave投票看让谁接替成为主机,票数最多的,就会成为主机!
- 启动哨兵!
[root@kuangshen bin]# redis-sentinel kconfig/sentinel.conf
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # Redis version=5.0.8, bits=64,
commit=00000000, modified=0, pid=26607, just started
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # Configuration loaded
_._
_.-``__ ''-._
_.-`` `. `_. ''-._ Redis 5.0.8 (00000000/0) 64 bit
.-`` .-```. ```// _.,_ ''-._
( ' , .-` | `, )` _.-'| Running in sentinel mode
|`-._`-...-` __...-.``-._|' Port: 26379
| `-._ `._ / _.-' | PID: 26607
`-._ `-._ `-./ _.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' |
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.029 # WARNING: The TCP backlog setting of 511
cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value
of 128.
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 # Sentinel ID is
4c780da7e22d2aebe3bc20c333746f202ce72996
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum
1
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @
myredis 127.0.0.1 6379
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.033 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @
myredis 127.0.0.1 6379
如果Master 节点断开了,这个时候就会从从机中随机选择一个服务器! (这里面有一个投票算法!)
哨兵日志!
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!
哨兵模式
优点:
- 哨兵集群,基于主从复制模式,所有的主从配置优点,它全有
- 主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性就会更好
- 哨兵模式就是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮!
缺点:
- Redis 不好在线扩容的,集群容量一旦到达上限,在线扩容就十分麻烦!
- 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面有很多选择!
哨兵模式的全部配置!
# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供
密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步,
这个数字越小,完成failover所需的时间就越长,
但是如果这个数字越大,就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面:
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那
里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时,配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过,即使过了这个超时,
slaves依然会被正确配置为指向master,但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本,可以通过脚本来通知管理员,例如当系统运行不正常时发邮件通知
相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则:
#若脚本执行后返回1,那么该脚本稍后将会被再次执行,重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2,或者比2更高的一个返回值,脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了,则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s,如果超过这个时间,脚本将会被一个SIGKILL信号终止,之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时(比如说redis实例的主观失效和客观失效等等),
将会去调用这个脚本,这时这个脚本应该通过邮件,SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信
息。调用该脚本时,将传给脚本两个参数,一个是事件的类型,一个是事件的描述。如果sentinel.conf配
置文件中配置了这个脚本路径,那么必须保证这个脚本存在于这个路径,并且是可执行的,否则sentinel无
法正常启动成功。
#通知脚本
# shell编程
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时,这个脚本将会被调用,通知相关的客户端关于master地址已
经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通
信的
# 这个脚本应该是通用的,能被多次调用,不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由运维来配
置!
社会目前程序员饱和(初级和中级)、高级程序员重金难求!(提升自己!)
二十、缓存穿透和雪崩
服务的高可用问题!
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(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
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;
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:
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;
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
这里需要注意和缓存击穿的区别,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
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。
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
概念
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。
解决方案
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。(异地多活!)
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。
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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