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!
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。
Fork
Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据(变量,环境变量,程序计数器等)数值都和原进程一致,但是是一个全新的进程,并作为原进程的子进程。
Rdb 保存的是 dump.rdb 文件
配置位置及SNAPSHOTTING解析
这里的触发条件机制,我们可以修改测试一下:
save 120 10 # 120秒内修改10次则触发RDB
1分钟内改了1万次
5分钟内改了10次
15分钟内改了1次
如果想禁用RDB持久化的策略,只要不设置任何save指令,或者给save传入一个空字符串参数也可以。
若要修改完毕需要立马生效,可以手动使用 save 命令!立马生效 !
其余命令解析
Stop-writes-on-bgsave-error:如果配置为no,表示你不在乎数据不一致或者有其他的手段发现和控制,默认为yes。
rbdcompression:对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩,如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能。
rdbchecksum:在存储快照后,还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。默认为yes。
如何触发RDB快照
如何恢复
127.0.0.1:6379> config get dir
dir
/usr/local/bin
优点和缺点
优点:
1、适合大规模的数据恢复
2、对数据完整性和一致性要求不高
缺点:
1、在一定间隔时间做一次备份,所以如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改
2、Fork的时候,内存中的数据被克隆了一份,大致2倍的膨胀性需要考虑。
小结
疑难解答
问:
flushall和flushdb命令执行之后,确实可以触发快照机制生成一个dump.rdb文件,但是请注意这个dump.rdb文件是空的,因为快照是在flushall和flushdb命令执行之后生成的;
答:
正确,flushall和flushdb命令会清空Redis中的所有数据,然后触发快照机制生成一个新的dump.rdb文件。但是,由于数据已经被清空,因此dump.rdb文件中不会包含任何数据。如果在执行flushall和flushdb命令之前,Redis中已经存在数据,并且已经进行了持久化操作,那么之前的快照文件将包含这些数据。
问:
flushdb 只是当前数据库清空了,其他数据库的数据保存到rdb内了吧?
答:
是的,执行 FLUSHDB
命令只会清空当前选择的数据库中的所有数据,而其他数据库中的数据不会受到影响。同时,如果已经开启了持久化功能,执行 FLUSHDB
命令并不会影响 Redis 的持久化文件。因此,其他数据库中的数据依然会被保存到 RDB 文件中。
是什么
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
appendonly no # 是否以append only模式作为持久化方式,默认使用的是rdb方式持久化,这
种方式在许多应用中已经足够用了
appendfilename "appendonly.aof" # appendfilename AOF 文件名称
appendfsync everysec # appendfsync aof持久化策略的配置
# no表示不执行fsync,由操作系统保证数据同步到磁盘,速度最快。
# always表示每次写入都执行fsync,以保证数据同步到磁盘。
# everysec表示每秒执行一次fsync,可能会导致丢失这1s数据。
No-appendfsync-on-rewrite #重写时是否可以运用Appendfsync,用默认no即可,保证数据安
全性
Auto-aof-rewrite-min-size # 设置重写的基准值
Auto-aof-rewrite-percentage #设置重写的基准值
AOF 启动/修复/恢复
正常恢复:
Rewrite
是什么:
AOF 采用文件追加方式,文件会越来越大,为避免出现此种情况,新增了重写机制,当AOF文件的大小
超过所设定的阈值时,Redis 就会启动AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集,可以
使用命令 bgrewriteaof !
重写原理:
AOF 文件持续增长而过大时,会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再
rename),遍历新进程的内存中数据,每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作,并没有读取旧
的aof文件,这点和快照有点类似!
触发机制:
Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的已被且文件大
于64M的触发
优点和缺点
优点:
1、每修改同步:appendfsync always 同步持久化,每次发生数据变更会被立即记录到磁盘,性能较差
但数据完整性比较好
2、每秒同步: appendfsync everysec 异步操作,每秒记录 ,如果一秒内宕机,有数据丢失
3、不同步: appendfsync no 从不同步
缺点:
1、相同数据集的数据而言,aof 文件要远大于 rdb文件,恢复速度慢于 rdb。
2、Aof 运行效率要慢于 rdb,每秒同步策略效率较好,不同步效率和rdb相同。
小总结
总结
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。
是什么
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。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
订阅/发布消息图:
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
redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
现在,我们先重新开启个 redis 客户端,然后在同一个频道 redisChat 发布两次消息,订阅者就能接收
到消息。
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello,Redis"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello,Kuangshen"
(integer) 1
# 订阅者的客户端会显示如下消息
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Hello,Redis"
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Hello,Kuangshen"
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,籍此加深对 Redis 的理解。
Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。
通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后,redis-server 里维护了一个字典,字典的键就是一个个 channel,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,在它所维护的 channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表,遍历这个链表,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,你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅,当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。
使用场景
Pub/Sub构建实时消息系统
Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统
比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。
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,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:
注意默认是主节点,所以不需要配置主节点
基本配置
配从库不配主库,从库配置:
slaveof 主库ip 主库端口 # 配置主从
Info replication # 查看信息
每次与 master 断开之后,都需要重新连接,除非你配置进 redis.conf 文件!
修改配置文件!
准备工作:我们配置主从复制,至少需要三个,一主二从!配置三个客户端!
1、拷贝多个redis.conf 文件
2、指定端口 6379,依次类推
3、开启daemonize yes
4、Pid文件名字 pidfile /var/run/redis_6379.pid
, 依次类推
5、Log文件名字 logfile "6379.log"
, 依次类推
6、Dump.rdb 名字 dbfilename dump6379.rdb
, 依次类推
上面都配置完毕后,3个服务通过3个不同的配置文件开启,我们的准备环境就OK 了!
一主二仆
1、环境初始化
默认三个都是Master 主节点
2、配置为一个Master 两个Slave
3、在主机设置值,在从机都可以取到!从机不能写值!
测试一:主机挂了,查看从机信息,主机恢复,再次查看信息
测试二:从机挂了,查看主机信息,从机恢复,查看从机信息
层层链路
上一个Slave 可以是下一个slave 和 Master,Slave 同样可以接收其他 slaves 的连接和同步请求,那么该 slave 作为了链条中下一个的master,可以有效减轻 master 的写压力!
测试:6379 设置值以后 6380 和 6381 都可以获取到!OK!
谋朝篡位
一主二从的情况下,如果主机断了,从机可以使用命令 SLAVEOF NO ONE
将自己改为主机!这个时
候其余的从机链接到这个节点。对一个从属服务器执行命令 SLAVEOF NO ONE 将使得这个从属服务器
关闭复制功能,并从从属服务器转变回主服务器,原来同步所得的数据集不会被丢弃
主机再回来,也只是一个光杆司令了,从机为了正常使用跑到了新的主机上!
复制原理
Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync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
(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
配置测试
1、调整结构,6379带着80、81
2、自定义的 /myredis 目录下新建 sentinel.conf 文件,名字千万不要错
3、配置哨兵,填写内容
sentinel monitor 被监控主机名字 127.0.0.1 6379 1
哨兵模式的优缺点
优点
缺点
4. Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
5. 实现哨兵模式的配置也不简单,甚至可以说有些繁琐
哨兵配置说明
# 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
# 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
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。
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,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:
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。
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。
概念
缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。
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。
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。