Radis缓存

Radis缓存

为了缓解数据库压力

在目中查询功能是非常频繁的，如果每次查询都调用数据库的话，会给数据库造成很大的压力，因此需要在用户和数据库之间加一层缓存，对于同样的查询，只查询一遍数据库，然后把数据保存到缓存当中，当其他用户再访问同样的页面时便可以直接从缓存中去读取数据，这样查询效率将会提升非常多，同时也会大大减轻数据库的压力。

 

为何要搭建Redis集群？

Redis是在内存中保存数据的，而我们的电脑一般内存都不大，这也就意味着Redis不适合存储大数据，适合存储大数据的是Hadoop生态系统的Hbase或者是MogoDB。Redis更适合处理高并发，一台设备的存储能力是很有限的，但是多台设备协同合作，就可以让内存增大很多倍，这就需要用到集群。

注意：Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用，需要每个节点有一个备份机。Redis集群至少需要6台服务器。

 

伪分布式Redis集群

Redis集群，由于集群的容错机制是超过半数的节点认为某节点挂掉就确认挂掉，因此我们搭建的集群最好是奇数台（>=3）。又由于为了高可用性，每个节点需要有备份节点，因此我们搭建一个Redis集群至少要有6台虚拟机。

我们的本机又确实跑不了6台虚拟机，但我们还想搭建Redis集群，那怎么办呢？

具体做法是可以使用一台虚拟机运行6个Redis实例，每个Redis实例需要运行在不同的端口，这里我假设为7001-7006这6个端口。

 

redis-cluster架构图：

 

架构细节:

　　(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽

　　(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效

　　(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可

　　(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value

　　　　 Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样　　每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点

 redis-cluster容错机制：（实现高可用，容灾）

　　选举过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与故障节点通信超过(cluster-node-timeout),认为该节点故障，自动触发故障转移操作

　　如果集群任意master挂掉，且当前master没有slave，集群进入fail状态，即集群的slot映射[0-16383]不完整时进入fail状态，cluster-require-full-coverage参数,默认关闭

　　打开集群兼容部分失败.如果集群超过半数以上master挂掉，无论是否有slave，集群进入fail状态，

　　当集群不可用时，所有对集群的操作做都不可用，收到((error) CLUSTERDOWN The cluster is down)错误

ping 查看端口的健康状态

　　PONG //正常 无反应 //错误

五种数据类型（Value的数据类型）

String、Hash、List、Set、SortedSet

 

设置Key得有效时间

expire key 时间 //设置有效时间 或者 重置过期时间

persist key //设置key持久化

tll key //查看有效时间

正数：正在倒计时

-1 ：有效，持久化的

-2 ：key不存在