随笔分类 - Redis
摘要：如何保证 Redis 中的数据都是热点数据 提供一种简单实现缓存失效的思路: LRU(最近少用的淘汰) 即redis的缓存每命中一次,就给命中的缓存增加一定ttl(过期时间)(根据具体情况来设定, 比如10分钟). 一段时间后, 热数据的ttl都会较大, 不会自动失效, 而冷数据基本上过了设定的tt
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摘要：多客户端同时并发写一个key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了。或者是多客户端同时获取一个key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了 首先使用分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作某个key 然后修改key的值时，要先判断这值的时间戳是否比缓存里的值的时间戳更靠后，
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摘要：缓存穿透 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库中都不存在的数据，客户端不断发起请求，导致数据库压力过大 解决方法 1、采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据，哈希到一个很大的 bitmap 中， 一个一定不存在的数据会被 bitmap 拦截调，从而避免了对数据库的查询压力。 2、如果查询的数据为空，直接将
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摘要：横向扩容，保证哈希一致性 一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形） 下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置 接下来使用
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摘要：读操作：主库、从库都可以接收； 写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。 主从第一次同步 第一阶段，主从库间建立连接、协商同步的过程，主要是为全量复制做准备。从库和主库建立起连接，主库确认回复后，就可以开始同步了。具体来说，从库给主库发送 psync 命令，psync 命令包含了主库的
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摘要：哨兵其实是一个运行在特殊模式下的 Redis 进程，所以它也是一个节点。从“哨兵”这个名字也可以看得出来，它相当于是“观察者节点”，观察的对象是主从节点 哨兵节点主要负责三件事情：监控、选主、通知 监控 哨兵会每隔 1 秒给所有主从节点发送 PING 命令，当主从节点收到 PING 命令后，会发送一
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摘要：删除策略 定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作 定期删除：每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。 惰性删除：放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除
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摘要：单机单节点模式使用 AOF 和 RDB 结合的方式 RDB 做镜像全量持久化，AOF 做增量持久化。因为 RDB 会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要 AOF 来配合使用。 Redis 集群模式 1、master 节点持久化 2、Redis断点续传：主从复制过程中，如果
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摘要：Redis缓冲区有两个应用场景： 在客户端和服务器端之间进行通信时，用来暂存客户端发送的命令数据，或者是服务器端返回给客户端的数据结果； 主从节点间进行数据同步时，用来暂存主节点接收的写命令和数据 客户端缓冲区 是为了解决客户端和服务端请求和处理速度不匹配问题的，它又分为输入和输出缓冲区。 输入缓冲
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摘要：从性能上来说，内存占用过高会引起Reids响应变慢 从高可用上来说，内存过大可能会会引起部分数据丢失，故障恢复变慢 Redis内存消耗主要在于其主进程消耗和子进程消耗。而主进程消耗又主要包括自身内存、对象内存、缓冲区内存、内存碎片五个方面 1、自身内存 指Redis进程自身所占用的内存，这部分内存通
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摘要：AOF 日志,每次追加，文件量大，能设置每秒/没次，那么异常情况下丢失的数据少，文件过大时会重写，即采用最简短的命令描述数据库 RDB 快照式，快照是一次全量备份，异常情况下丢失的数据量较大 RDB文件的创建可以手动触发，也可以自动触发 服务器在载入RDB文件期间,会一直处于阻塞状态,直到载入工作完
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摘要：简单动态字符串SDS 杜绝缓冲区溢出（SDS会先扩展再修改） 减少字符串操作中的内存重分配次数（预分配和惰性清除） 二进制安全（二进制处理，使用len属性而非空格来判断字符串是否结束） 链表 指针相连，空间不连续，天然支持扩容，插入删除操作高效(时间复杂度为O(1))，但缺点是随机访问低效(时间复杂
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摘要：字符串对象（String） 字符串对象底层是简单动态字符串SDS 使用场景： 1、作为缓存 缓存一些热点数据。一般在读取数据的时候会先从Redis中读取，如果Redis中没有，再从数据库中读取，从而降低后端的压力。（需要注意缓存穿透、雪崩以及缓存更新等问题......） 2、计数器\限速器\分布式系
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摘要：速度快，因为数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O(1) 支持丰富数据类型，支持 string，list，set，sorted set，hash 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 丰富的特性：
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