Redis缓存

 京淘项目架构优化

说明:为了提高数据库"查询"能力.引入缓存服务器.

 缓存机制的介绍

说明:使用缓存机制主要的目的就是为了降低用户访问物理设备的频次.从缓存服务器中直接获取数据,快速的响应用户,提高整体的查询速度.用户体验更好.

如何实现:
1.缓存机制应该采用什么样的数据结构 进行构建? K-V结构 K必须唯一
2.应该使用什么语言进行开发? C语言
3.缓存的运行环境是哪? 内存
4.内存断电即擦除, 如何保证数据的安全性?? 实现持久化(写入磁盘)操作
5.内存中的数据如何进行优化 (不能一直存? ) 内存优化的算法 LRU算法

 Redis介绍

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets）
与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability).
速度快:
tomcat: 150-220/秒
nginx: 3-5万/秒
redis: 写 8.6万/秒 读 11.2万/秒 ~ 平均10万次/秒

Redis安装

上传Redis

解压Redis

 解压Redis

 编译安装Redis

1.执行编译操作 make

2.安装redis make install

 修改redis配置文件

1).修改IP绑定

2).取消保护模式

3).开启后台启动

Redis常规命令

要求:进入redis根目录中执行.
特点:redis每次启动时都会读取配置文件. 如果需要准备多台redis则需要准备多个配置文件

1.启动命令 redis-server redis.conf
没有开启后台运行的效果

开启后台运行的效果

2.检索redis服务

3. 进入redis客户端中

4.关闭redis
方式1: redis-cli -p 6379 shutdown
方式2:

 redis常见面试题

缓存穿透

特点: 用户高并发环境下,访问数据库中根本不存在的数据.
影响:由于用户高并发访问,则数据库可能存在宕机的风险.

 缓存击穿

说明: 由于用户高并发的访问. 访问的数据刚开始有缓存,但是由于特殊原有 导致缓存失效.(数据’‘单个’’)

缓存雪崩

说明: 由于高并发的环境下.大量的用户访问服务器. redis中有大量的数据在同一时间超时(删除).
解决方案:不要同一时间删除数据.

Redis持久化问题

 问题说明

说明:Redis中的数据都保存在内存中.如果服务关闭或者宕机则内存资源直接丢失.导致缓存失效.

持久化原理说明

说明:Redis中有自己的持久化策略.Redis启动时根据配置文件中指定的持久化方式进行持久化操作. Redis中默认的持久化的方式为RDB模式.

RDB模式

特点说明:
1.RDB模式采用定期持久化的方式. 风险:可能丢失数据.
2.RDB模式记录的是当前Redis的内存记录快照. 只记录当前状态. 持久化效率最高的
3.RDB模式是默认的持久化方式.

持久化命令:
命令1: save 同步操作. 要求记录马上持久化. 可能对现有的操作造成阻塞
名来2: bgsave 异步操作. 开启单独的线程实现持久化任务.

持久化周期:
save 900 1 在900秒内,如果执行一次更新操作,则持久化一次.
save 300 10 在300秒内,如果执行10次更新操作,则持久化一次.
save 60 10000 在60秒内,如果执行10000次更新操作,则持久化一次.
save 1 1 ???不可以 容易阻塞 性能太低.不建议使用.
用户操作越频繁,则持久化周期越短.

AOF模式

特点:
1.AOF模式默认是关闭状态 如果需要则手动开启.
2.AOF能够记录程序的执行过程 可以实现数据的实时持久化. AOF文件占用的空间较大.回复数据的速度较慢.
3.AOF模式开启之后.RDB模式将不生效.

AOF配置:

持久化周期配置:
appendfsync always 实时持久化.
appendfsync everysec 每秒持久化一次 略低于rdb模式
appendfsync no 自己不主动持久化(被动:由操作系统解决)

redis中如何选择持久化方式

思路: 如果允许数据少量的丢失,则首选RDB.(快),如果不允许数据丢失则使用AOF模式.

 情景题

小张在双11前夜误操作将Redis服务器执行了flushAll命令. 问项目经理应该如何解决??

A: 痛批一顿 ,让其提交离职申请.
B: 批评教育, 让其深刻反省,并且请主管 捏脚.
C:项目经理快速解决.并且通知全部门注意.

解决方案:
修改aof文件中的命令.删除flushAll之后重启redis即可.

Redis内存优化策略

 修改Redis内存

修改内存大小:

 场景说明

Redis运行的空间是内存.内存的资源比较紧缺.所以应该维护redis内存数据,将改让redis保留热点数据.

 LRU算法

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。
维度: 自上一次使用的时间T
最为理想的内存置换算法.

LFU算法

LFU（least frequently used (LFU) page-replacement algorithm）。即最不经常使用页置换算法，要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类页将会长时间留在内存中，因此可以将引用计数寄存器定时右移一位，形成指数衰减的平均使用次数。
least frequently used (LFU) page-replacement algorithm
即最不经常使用页置换算法，要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类页将会长时间留在内存中，因此可以将引用计数寄存器定时右移一位，形成指数衰减的平均使用次数。
维度: 引用次数

RANDOM算法

随机算法

 内存策略优化

1. 1. volatile-lru 在设定了超时时间的数据, 采用lru算法进行删除.
      2.allkeys-lru 所有数据采用lru算法
      3.volatile-lfu 在设定了超时时间的数据, 采用LFU算法进行删除.
      4.allkeys-lfu 所有数据采用LFU算法
      5.volatile-random 设定超时时间数据采用随机算法
      6.allkeys-random 所有数据采用随机算法
      7.volatile-ttl 设定了超时时间的数据 根据ttl规则删除. 将剩余时间少的提前删除
      8.noeviction 内存满了 不做任何操作.报错返回.