电子商务网站建设期末试题及答案,wordpress社交分享国内,如何建设网站并与数据库相连,个人网站设计总结(Redis入门使用查看)https://blog.csdn.net/weixin_73849581/article/details/128390152?spm1001.2014.3001.5501缓存使用原则什么时候,什么样的数据能够保存在Redis中?1.数据量不能太大2.使用越频繁,Redis保存这个数据越值得3.保存在Redis中的数据一般不会是数据库中频繁修改…(Redis入门使用查看)https://blog.csdn.net/weixin_73849581/article/details/128390152?spm1001.2014.3001.5501缓存使用原则什么时候,什么样的数据能够保存在Redis中?1.数据量不能太大2.使用越频繁,Redis保存这个数据越值得3.保存在Redis中的数据一般不会是数据库中频繁修改的缓存淘汰策略Redis将数据保存在内存中, 内存的容量是有限的如果Redis服务器的内存已经全满,现在还需要向Redis中保存新的数据,如何操作,就是缓存淘汰策略noeviction返回错误**(默认)**如果我们不想让它发生错误,就可以设置它将满足某些条件的信息删除后,再将新的信息保存allkeys-random所有数据中随机删除数据volatile-random有过期时间的数据中随机删除数据volatile-ttl删除剩余有效时间最少的数据allkeys-lru所有数据中删除上次使用时间距离现在最久的数据volatile-lru有过期时间的数据中删除上次使用时间距离现在最久的数据allkeys-lfu所有数据中删除使用频率最少的volatile-lfu有过期时间的数据中删除使用频率最少的Time To Live (ttl)Least Recently Used (lru)Least Frequently Used (lfu)缓存穿透所谓缓存穿透,就是一个业务请求先查询redis,redis没有这个数据,那么就去查询数据库,但是数据库也没有的情况正常业务下,一个请求查询到数据后,我们可以将这个数据保存在Redis之后的请求都可以直接从Redis查询,就不需要再连接数据库了但是一旦发生上面的穿透现象,仍然需要连接数据库,一旦连接数据库,项目的整体效率就会被影响如果有恶意的请求,高并发的访问数据库中不存在的数据,严重的,当前服务器可能出现宕机的情况解决方案:业界主流解决方案:布隆过滤器布隆过滤器的使用步骤1.针对现有所有数据,生成布隆过滤器,保存在Redis中2.在业务逻辑层,判断Redis之前先检查这个id是否在布隆过滤器中3.如果布隆过滤器判断这个id不存在,直接返回4.如果布隆过滤器判断id存在,在进行后面业务执行缓存击穿一个计划在Redis保存的数据,业务查询,查询到的数据Redis中没有,但是数据库中有这种情况要从数据库中查询后再保存到Redis,这就是缓存击穿但是这个情况也不是异常情况,因为我们大多数数据都需要设置过期时间,而过期时间到时,这个数据就会从Redis中移除,再有请求查询这个数据,就一定会从数据库中再次同步缓存击穿本身并不是灾难性的问题,也不是不允许发生的现象缓存雪崩上面讲到击穿现象同一时间发生少量击穿是正常的但是如果出现同一时间大量击穿现象就会如下图所谓缓存雪崩,指的就是Redis中保存的数据,短时间内有大量数据同时到期的情况如上图所示,本应该由Redis反馈的信息,由于雪崩都去访问了Mysql,mysql承担不了,非常可能导致异常要想避免这种情况,就需要避免大量缓存同时失效大量缓存同时失效的原因:通常是同时加载的数据设置了相同的有效期导致的我们可以通过在设置有效期时添加一个随机数,这样就能够防止大量数据同时失效了Redis持久化Redis将信息保存在内存内存的特征就是一旦断电,所有信息都丢失,对于Redis来讲,所有数据丢失后,再重新加载数据,就需要从数据库重新查询所有数据,这个操作不但耗费时间,而且对数据库的压力也非常大而且有些业务是先将数据保存在Redis,隔一段时间和数据库同步的如果Redis断电,这段时间的数据就完全丢失了!为了防止Redis的重启对数据库带来额外的压力和数据的丢失,Redis支持了持久化的功能所谓持久化就是将Redis中保存的数据,以指定方式保存在Redis当前服务器的硬盘上如果存在硬盘上,那么断电数据也不会丢失,再启动Redis时,利用硬盘中的信息来恢复数据Redis实现持久化有两种策略RDB:(Redis Database Backup)RDB本质上就是数据库快照(就是当前Redis中所有数据转换成二进制的对象,保存在硬盘上)默认情况下,每次备份会生成一个dump.rdb的文件当Redis断电或宕机后,重新启动时,会从这个文件中恢复数据,获得dump.rdb中所有内容实现这个效果我们可以在Redis的配置文件中添加如下信息save 60 5上面配置中60表示秒5表示Redis的key被更新的次数配置效果:1分钟内如果有5个及以上的key被更新,就启动rdb数据库快照程序优点:因为是整体Redis数据的二进制格式,数据恢复是整体恢复的缺点:生成的rdb文件是一个硬盘上的文件,读写效率是较低的如果突然断电,只能恢复到最后一次生成的rdb中的数据AOF:(Append Only File)AOF策略是将Redis运行过的所有命令(日志)备份下来,保存在硬盘上这样即使Redis断电,我们也可以根据运行过的日志,恢复为断电前的样子我们可以在Redis的配置文件中添加如下配置信息appendonly yes经过这个设置,就能保存运行过的指令的日志了理论上任何运行过的指令都可以恢复但是实际情况下,Redis非常繁忙时,我们会将日志命令缓存之后,整体发送给备份,减少io次数以提高备份的性能 和对Redis性能的影响实际开发中,配置一般会采用每秒将日志文件发送一次的策略,断电最多丢失1秒数据优点: 相对RDB来讲,信息丢失的较少缺点: 因为保存的是运行的日志,所以占用空间较大实际开发中RDB和AOF是可以同时开启的,也可以选择性开启Redis的AOF为减少日志文件的大小,支持AOF rewrite简单来说就是将日志中无效的语句删除,能够减少占用的空间Redis存储原理我们在编写java代码业务时,如果需要从多个元素的集合中寻找某个元素取出,或检查某个Key在不在的时候,推荐我们使用HashMap或HashSet,因为这种数据结构的查询效率最高,因为它内部使用了散列表槽位越多代表元素多的时候,查询性能越高,HashMap默认16个槽Redis底层保存数据用的也是这样的散列表的结构Redis将内存划分为16384个区域(类似hash槽)将数据的key使用CRC16算法计算出一个值,取余16384得到的结果是0~16383这样Redis就能非常高效的查找元素了Redis集群Redis最小状态是一台服务器这个服务器的运行状态,直接决定Redis是否可用如果它离线了,整个项目就会无Redis可用系统会面临崩溃为了防止这种情况的发生,我们可以准备一台备用机主从复制也就是主机(master)工作时,安排一台备用机(slave)实时同步数据,万一主机宕机,我们可以切换到备机运行缺点,这样的方案,slave节点没有任何实质作用,只要master不宕机它就和没有一样,没有体现价值读写分离这样slave在master正常工作时也能分担Master的工作了但是如果master宕机,实际上主备机的切换,实际上还是需要人工介入的,这还是需要时间的那么如果想实现发生故障时自动切换,一定是有配置好的固定策略的哨兵模式:故障自动切换哨兵节点每隔固定时间向所有节点发送请求如果正常响应认为该节点正常如果没有响应,认为该节点出现问题,哨兵能自动切换主备机如果主机master下线,自动切换到备机运行但是如果哨兵判断节点状态时发生了误判,那么就会错误将master下线,降低整体运行性能所以要减少哨兵误判的可能性哨兵集群我们可以将哨兵节点做成集群,由多个哨兵投票决定是否下线某一个节点哨兵集群中,每个节点都会定时向master和slave发送ping请求如果ping请求有2个(集群的半数节点)以上的哨兵节点没有收到正常响应,会认为该节点下线当业务不断扩展,并发不断增高时分片集群只有一个节点支持写操作无法满足整体性能要求时,系统性能就会到达瓶颈这时我们就要部署多个支持写操作的节点,进行分片,来提高程序整体性能分片就是每个节点负责不同的区域Redis0~16383号槽,例如MasterA负责0~5000MasterB负责5001~10000MasterC负责10001~16383一个key根据CRC16算法只能得到固定的结果,一定在指定的服务器上找到数据有了这个集群结构,我们就能更加稳定和更加高效的处理业务请求了为了节省哨兵服务器的成本,有些公司在Redis集群中直接添加哨兵功能,既master/slave节点完成数据读写任务的同时也都互相检测它们的健康状态
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