目录
- 引出
- Redis事务支持,AOF和RDB持久化
- 1、Redis的事务支持
- 2、Redis的持久化
- Redis冲冲冲——缓存三兄弟:缓存击穿、穿透、雪崩
- 缓存击穿
- 缓存穿透
- 缓存雪崩
- 总结
引出
Redis冲冲冲——事务支持,AOF和RDB持久化
Redis事务支持,AOF和RDB持久化
1、Redis的事务支持
事务:一段具有明确开始,结束标记的,并且执行顺序是有序的执行过程!
比如:张三给李四转钱 5000
ACID:原子性,一致性,隔离性,持久性
咱们Redis同样支持事务!配合关系型数据库进行事务支持!
开启事务:multi
执行事务:exec
撤销事务:discard
监控某Key:watch 采用原理:乐观锁
乐观锁:依靠版本控制来进行实现,底层原理:CAS Comparable And Swap 比较并交换 (用户在操作库的时候,乐观的认为:一定没有人和我同时操作同一条数!)
悲观锁:(用户在操作库的时候,悲观的认为:一定有人和同时操作同一条数据),依旧数据库底层上锁:在SQL语句后,添加:select * from 表 for update;
在需要控制事务的方法上,添加注解@Transactional
2、Redis的持久化
Redis的数据,更多的依赖于内存,问题:可能存在数据丢失的问题
解决:Redis提供持久化机制(RDB,AOP)
所以Redis为了解决内存不靠谱的问题, 提供2种:硬盘持久化方案
RDB AOF
(1)、RDB
Redis Database Backup file
RDB (Redis Database)是Redis默认的一种持久化方案!叫:快照模式
原理:dump.rdb文件来进行存储Redis当前的数据状态!
下载Redis的配置文件:
curl -o redis.conf https://raw.githubusercontent.com/redis/redis/6.0/redis.conf
60S—-1分钟范围内,如果redis监控到有10000条数据的变化,开始持久化
300S—5分钟范围内,如果redis监控到有10条数据的变化,开始持久化
900S —15分钟范围内,如果redis监控到有1条数据的变化,开始持久化
所以RDB在一定程度上,可能存在数据丢失的问题
Redis服务器,会定时开启子进程,在固定时间扫描内存的数据变化 ,当条件满足,则将变化先通过临时文件中去,最后
再将临时文件的内容,写入到dump.rdb文件中,即可完成持久化
如果需要修改:
取消本机绑定
取消本机客户端保护模式
为了保护redis,请大家设置连接密码:
提醒下:在vim中使用“/关键字”快速查找关键字;并通过N或n 快速定位上一个/下一个
修改redis.conf的权限
chmod 777 redis.conf
重新创建一个Redis的Docker容器:
docker run --name myredis -p 6379:6379 -v /root/redis/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf -v /root/redis/data:/data --privileged=true -d redis:latest redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
(2)、AOF
AOF Append Only File 采用日志追加的方式,来记录Redis的相关操作命令!
MySQL 有一种二进制日志文件,记录:用户对CUD的所有SQL语句!
AOF 记录是用户对Redis所有的命令!不是默认开启的,需要 运维 手动通过配置文件进行开启!
产生一个文件:appendonly.aof
追加方法:everysec (每秒追加一次日志), always(记录每次操作),no (不记录)
修改配置文件,开启AOF:
配置追加方式:
AOF重写的原理:
Redis 会自动监控AOF文件的变化,当AOF文件达到64M,或达到上次重写文件的2倍,就会触发AOF文件重写机制!
通过重写AOF文件来实现持久化,Redis将进程分叉为2个进程,一个主进程,一个子进程;主进程继续响应其他操作,子进程开启重写机制!
在重写时,会产生2个文件,一个AOF的临时文件,一个AOF的缓存文件,临时文件用于重写,缓存文件用于主进程记录最新的命令操作;
子进程通过重写整合命令至新的临时文件,整合完成之后重命名为AOF文件,并整合缓存文件中的其他命令,完成重写
AOF & RDB 如何选择?
Redis冲冲冲——缓存三兄弟:缓存击穿、穿透、雪崩
缓存击穿
缓存击穿:redis中没有,但是数据库有
顺序:先查缓存,判断缓存是否存在;如果缓存存在,直接返回数据;如果缓存不存在,則查询数据库,将数据库的数据存入到缓存
解决方案:将热点数据设置过期时间长一点;针对数据库的热点访问方法上分布式锁;
缓存穿透
缓存穿透:redis中没有,数据库也没有
解决方案:
(1)将不存在的key,在redis设置值为null;
(2)使用布隆过滤器;
原理:https://zhuanlan.zhihu.com/p/616911933
布隆过滤器:
如果确认key不存在于redis中,那么就一定不存在;
它说key存在,就有可能存在,也可能不存在! (误差)
布隆过滤器
1、根据配置类中的 key的数量 ,误差率,计算位图数组【二维数组】
2、通过布隆过滤器存放key的时候,会计算出需要多少个hash函数,由hash函数算出多少个位图位置需要设定为1
3、查询时,根据对应的hash函数,判断对应的位置值是否都为1;如果有位置为0,则表示key一定不存在于该redis服务器中;如果全部位置都为1,则表示key可能存在于redis服务器中;
缓存雪崩
缓存雪崩:
Redis的缓存雪崩是指当Redis中大量缓存数据同时失效或者被清空时,大量的请求会直接打到数据库上,导致数据库瞬时压力过大,甚至宕机的情况。
造成缓存雪崩的原因主要有两个:
1.相同的过期时间:当Redis中大量的缓存数据设置相同的过期时间时,这些数据很可能会在同一时间点同时失效,导致大量请求直接打到数据库上。
2.缓存集中失效:当服务器重启、网络故障等因素导致Redis服务不可用,且缓存数据没有自动进行容错处理,当服务恢复时大量的数据同时被重新加载到缓存中,也会导致大量请求直接打到数据库上。
预防缓存雪崩的方法主要有以下几种:
1.设置不同的过期时间:可以将缓存数据的过期时间分散开,避免大量缓存数据在同一时间点失效。
2.使用加锁:可以将所有请求都先进行加锁操作,当某个请求去查询数据库时,如果还没有加载到缓存中,则只让单个线程去执行加载操作,其他线程等待该线程完成后再次进行判断,避免瞬间都去访问数据库从而引起雪崩。
3.提前加载预热:在系统低峰期,可以提前将部分热点数据加载到缓存中,这样可以避免在高峰期缓存数据失效时全部打到数据库上。
4.使用多级缓存:可以在Redis缓存之上再使用一层缓存,例如本地缓存等,当Redis缓存失效时,还能够从本地缓存中获取数据,避免直接打到数据库上。
本地缓存:ehcache oscache spring自带缓存 持久层框架的缓存
总结
Redis冲冲冲——事务支持,AOF和RDB持久化