Redis 实现问题
Redis和数据库的同步如何做?
设置redis中数据的过期时间(登录信息)
更新或修改数据库中数据的时候同时更新redis的 数据
使用MQ更新缓存数据
Redis的好处?
速度快:因为数据在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
支持丰富的数据类型,支持string、list、set、sorted set、hash
支持事务:操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要不全不执行
丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后会自动删除
Redis常见性能问题和解决方案:
Master最好不要做任何持久化操作,如RD内存快照和AOF日志文件
Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
尽量避免在压力很大的主库上增加从库
主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变
MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?
相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
Redis有时候会请求超时,已知都是固定的一个时间,比如200ms或者500ms,问这是为什么?
请求redis超时,如果时间较长,比如60s或者75s这样的,可能是redis的timeout配置。目前是时间较短,200ms就超时,一般来说redis没道理在能处理请求的时候报超时错误,会否是现在超过了redis设置的最大连接数maxclients,导致拒绝服务;是否是client自身的连接超时设置。无论如何,CS模式的两端都有可能是原因
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