day06Redis缓存篇

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-03-24 01:25 56阅读 0赞

哪些数据适合放入缓存？  
即时性、数据一致性要求不高的  
访问量大且更新频率不高的数据（**读多，写少**）

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**一、Redis 数据类型**  
1.String  
2.hash 哈希表  
3.set 无序集合  
4.zset 有序集合  
5.list 列表  
6.GEO 地理空间  
7.HpperLoglog redis 基数统计  
8.bitmap redis 位图  
9.bitfield redis 位域  
10stream redis流  
**二、keys命令问题**  
1.redis有一亿个 key，使用 keys 命令是否会影响线上服务？  
答：keys 命令时间复杂度是 O(n)，n 即总的 key 数量，n 如果很大，性能非常低  
因为redis执行命令是单线程执行，一个命令执行太慢会阻塞其它命令，阻塞时间长甚至会让 redis 发生故障切换

**三、过期 key 的删除策略**  
**1.惰性删除**  
：在执行读写数据库的命令时，执行命令前会检查 key **是否过期**，如果已过期，则删除 key

**2.定期删除：**

redis 有一个**定时任务处理器** serverCron，负责周期性任务处理，默认 100 ms 执行一次（hz 参数控制）包括：  
① 处理过期 key、

② hash 表 rehash、

③ 更新统计结果、

④ 持久化、

⑤ 清理过期客户端  
  
3.对于处理过期 key 会：依次遍历库，在规定时间内运行如下操作  
：  
① 从每个库的 expires 过期字典中随机选择 20 个 key 检查，如果过期则删除  
  
② 如果删除达到 5 个，重复 ① 步骤，没有达到，遍历至下一个库  
  
③ 规定时间没有做完，等待下一轮 serverCron 运行

**四、单机redis存在的四大问题**

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**一、数据丢失问题**\-->通过**开启RDB和AOF**策略实现Redis持久化解决  
RDB:把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取**快照**文件，恢复数据；

AOF:基于**命令**持久化备份。

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Redis数据备份的执行时机：

1.执行save命令2.执行bgsave命令3.Redis停机时4.触发RDB条件时

**二、并发能力问题**\-->通过搭建主从集群，实现读写分离解决  
单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离，主节点可读可写 从节点只可读，实现读写分离，解决高并发的问题。  
存在问题：主节点一旦宕机，服务就不可用

**三、故障恢复问题**\-->通过利用Redis哨兵，实现健康检测自动恢复  
Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。  
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

**四、存储能力问题**\-->通过搭建分片集群，利用插槽机制实现扩容解决  
主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。  
但是依然有两个问题没有解决：  
1.海量数据存储问题

2.高并发写的问

小结：Sentinel的三个作用是什么？

1.监控  
2.故障转移  
3.通知  
相当与nocas类似的注册中心。  
Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有响应则认为是主观下线，如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务下线。  
  
什么时候触发RDB和AOF机制？  
1.执行save命令  
  
2.执行bgsave命令

3.Redis停机时

4.触发RDB条件时

五、缓存失效的问题

1.缓存穿透-->查询一个不存在的数据  
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的 null 写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次  
请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能 DB 就挂掉了，要是有人利用不存在的 key 频繁攻击我们的应用，这就是  
漏洞。  
解决：  
缓存空结果null值、并且设置短的过期时间。  
2.缓存雪崩  
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失  
效，请求全部转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。  
解决：  
原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的  
重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。  
3.缓存击穿  
对于一些设置了过期时间的 key，如果这些 key 可能会在某些时间点被超高并发地访问，  
是一种非常“热点”的数据。  
 这个时候，需要考虑一个问题：如果这个 key 在大量请求同时进来前正好失效，那么所  
有对这个 key 的数据查询都落到 db，我们称为缓存击穿。  
 解决：加锁  
六、Redis分布式锁  
分布式锁  
分布式锁的实现两大核心就是加锁和解锁，  
并且都需要保证原子性，如果不保证原子性，会导致一组数据多次加锁，  
出现数据问题。加锁（占位+过期时间）、解锁(判断+删除)

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2.基于Redisson完成分布式锁  
七、如何保证缓存数据的一致性  
1.先删除缓存，再更新数据库  
2.先更新数据库，再删除缓存

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