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提高请求数,redis的瓶颈在于内存,使用分一个子线程去进行IO操作。
list类型中有一个sort命令可以排序。(sort key)
Redis底层使用一个redisObject来表示所有的key和value
type:表示属于哪种基本类型;
encoding:表示底层使用数据结构;
ptr:指向底层数据结构的指针;
vm:虚拟内存,默认是关闭的;
查询到空数据,缓存中没有,数据库中也没有,当有大量的空数据访问,会造成数据库压力过大,容易宕机。
解决方法:
1.缓存空数据:查到数据库中也没有,在缓存中缓存一个空数据,下次访问直接从数据库中获取
2.布隆过滤器:用于检索一个数据是否存在于一个集合中,(底层主要是先去初始化一个比较大数组,里面存放的二进制0或1。在一开始都是0,当一个key来了之后经过3次hash计算,模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1,这样的话,三个数组的位置就能标明一个key的存在。)访问时先判断布隆过滤器中是否有数据,没有则直接返回。不过存在误判问题。
对于设置了过期时间的数据,缓存在某个时间点过期,而恰好这个时间有大量的数据进行访问。
解决方法:
双重锁
互斥锁:在缓存中没有查询到时,先获取互斥锁,查询数据库重建缓存,然后释放锁。此时其他线程只能等待。
(强一致性,性能差)
逻辑过期:在缓存中没有查询到时,一个线程先获取到互斥锁,再开一个线程去查询数据库重建缓存,其他线程则返回过期的时间。(高可用,性能优)
大量的缓存在同一时间失效,或者redis宕机,请求直接到数据库。
解决方法:
给key的过期时间设置一个随机值,
搭建redis集群,
给业务添加多级缓存,
给业务添加降级限流策略。
存强一致性的
允许延时一致的业务
先删除缓存或者删除数据库都会出现问题,所有需要延时双删。
redis的数据持久化有两种,RDB和AOF
RDB:是以快照的形式把redis存储在内存的数据转到磁盘上去,当redis宕机恢复后,再从快照文件中加载数据。(二进制文件,体积小,恢复快)
快照分为手动快照和自动快照:
手动快照分为前台快照(save)和后台快照(bgsave);
AOF:含义是追加文件,当redis操作写命令的时候,都会存储这个文件中,当redis实例宕机恢复数据的时候,会从这个文件中再次执行一遍命令来恢复数据,因为AOF文件中保存的都是命令,所以必然会出现重复的命令,Redis采用重写机制来解决这个问题,重写要解决的问题就是删除AOF文件中重复的命令,已经被删除或者过期的命令。(默认关闭)
RDB缺点:容易丢失数据,耗时效率低;
RDB优点:适用于数据备份,方便传输,恢复大数据快,最大化redis性能(后台快照)
AOF优点:数据更加耐久(一旦出现故障最多丢失一秒数据),只进行追加的日志文件,体积过大会进行重写,容易读懂;
AOF缺点:体积大,速度低;
实际是两个一起用;
惰性删除和定期删除
惰性删除:当key过期时,只有当需要key时,去查询key判断是否过期,当过期就删除该key。
定期删除:每隔一段时间就对一些key检查,过期就删除。
这个在redis中提供了很多种,默认是noeviction,不删除任何数据,内存不足直接报错。
是可以在redis的配置文件中进行设置的,里面有两个非常重要的概念,一个是LRU,另外一个是LFU。
LRU的意思就是最少最近使用,用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高。
LFU的意思是最少频率使用。会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高。
可以使用 allkeys-lru (挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,那留下来的都是经常访问的热点数据。
在redis中提供了一个命令setnx(SET if not exists)
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
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