主从配置

bind作用：

  • bind是绑定本地的一个网卡，只有来自这个网卡的请求才会处理，否则拒接连接。

主：
redis.config
bind :ip 本机ip
port:6379 默认端口
按照配置文件启动redis-server config
从：可以有多个，从还可以有从，启动方法两种

  1. salve.config
    bind ip 本机ip，可以和 从服务 不属于同一机器
    port 6378 如果是同一机器就必须更改端口
    slaveof 47.100.179.209 6379 配置主的ip和端口号
  2. redis.config
    bind ip 本机ip，可以和从服务不属于同一机器
    port 6378 如果是同一机器就必须更改端口
    按照配置文件启动时，这个服务不是从redis-cli连接从服务
    slaveof 172.17.0.3 6379 现在就变成了从服务，这种比较方便
    slaveof no one

集群配置

  • 最少是3个，可以在不同的电脑，也可以有一部分在同一台电脑，也可以都在同一台电脑
port 7005
bind 本机ip
daemonize yes

pidfile 7005.pid
cluster-enabled yes
cluster-config-file 7000_node.conf
cluster-node-timeout 15000
appendonly yes

按照上面的配置文件做一些改动，端口号和ip，启动6个redis服务。

  • 启动集群
    redis-cli --cluster create ip1:port1 ip2:port2 ip3:port3 ip11:port11 ip22:port22 ip33:port33 --cluster-replicas 1 1 表示主从节点的比值，6个服务，比值为1，就是3主3从。
  • 成功！
  • 连接
    redis-cli -c -h ip -p port -c 表示集群模式，随便连接到一个就可以使用整个redis服务。
    集群将槽分为3部分，操作时通过一个算法来计算在那个节点的槽上，然后链接过去进行操作。

想要指定主从，需要选创建三个主节点，然后依次将从节点加到主节点上–cluster-slave

  • python连接集群
    pip install redis-py-cluster 
# 导入类
from rediscluster import RedisCluster

# 构建主节点列表
startup_nodes = [
    {'host':'ip','port':'7000'},
    {'host':'ip','port':'7002'},
    {'host':'ip','port':'7001'},
]
# 连接
r = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes,decode_responses=True)
# 使用这个连接操作。
ret = r.set('name','gg')

哨兵

  1. 监控主服务，可以获取从节点的信息，当有新的从节点也会马上感知，当主服务出现问题会提醒
  2. 当主服务挂掉时，会选一个slave作为master，为挂掉的master代理所有工作，当挂掉的服务修好时，成为slave为master服务。
  • 怎么才算挂掉？

当某个哨兵ping不通自己的master时，会标记为主观下线，然后检测此master的所有哨兵去ping它，如果超过一定数量的哨兵不通时，则标记为客观下线，即挂掉。

配置：一般要配置多个哨兵，防止哨兵挂掉。

port 26379
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
daemonize yes

最后的2表示，当有2个哨兵主观认定master失效时，才会下线
./redis-sentinel sentinel.conf

缓存穿透

  • 当请求一个不存在的key时，redis数据库中没有，则到mysql中找，找不到就不会写入redis，当流量大时，mysql会挂

解决方案：

  1. 对key进行校验，是否符合规范，不符合在后端逻辑中就返回错误，或者抛出异常，符合规范(例如要以auth开头，或者长度为5，反正就是一种限制)交给缓存处理
  2. 在redis缓存找不到，在mysql也找不到时，将key写入redis，设置一个默认的值。下次在缓存中就可以找到了。

缓存击穿

  • 当某个key在缓存中没有，但是在数据库中有，并且此时的并发量较大，会造成大量的数据库查询，导致数据库宕机。某一条数据

解决方案：

  1. 设置热点数据永不过期
  2. 加互斥锁，其中一条数据查询，然后写在缓存中，其他访问会等待一小段时间，然后去缓存中就可以查询到了

缓存雪崩

  • 缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，或者redis挂了，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
    在短时间内发生了大量的缓存击穿，就造成了缓存雪崩

解决方案

  1. 热点数据均匀分布在不同机器上，减少压力
  2. 创建redis集群，防止redis挂机产生缓存雪崩
  3. 发生缓存雪崩时，通过加锁的方式去访问数据库，例如某一个key只允许一个线程去查询数据库写缓存
  4. 发生大规模并发之前手动的去加载一下缓存，并设置不同的过期时间
  5. 热点数据每次访问都自动的更新过期时间

redis的持久化

RDB
redis默认使用RDB作为持久化策略，在配置文件中，

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

即1次操作会在900s后完成持久化，10次操作会在300秒内持久化，如果10000次操作，那么60秒就会持久化
优缺点：数据量较大时，效率很高，但是在为写入磁盘时断电会造成数据丢失，数据一致性和完整性较差。

AOF

它采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中，通过再次执行一边文件中操作即可恢复
优缺点：数据一致性和完整性高，但是文件很大的话效率低。

redis做缓存的双写一致性：

  • 延迟双删
    如果在写db之前，有请求访问数据库，然后写缓存，会造成redis删除失败，所以双删保证redis数据。