【redis】redis哨兵、集群、应用问题的简述

【redis】redis哨兵、集群、应用问题的简述

redis哨兵、集群、应用问题的简述

redis主从复制的原理

全量同步增量同步主从模式缺点： 哨兵模式

概念哨兵模式监控原理 redis集群缓存穿透缓存击穿缓存雪崩分布式锁

redis主从复制的原理

和Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。

全量同步

Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段，这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份。

例如：Slave宕机后，重启之后他从Slave变成了单机的Master，当把他再次设置为Slave时，需要重头复制主机的内容
补充：当Master宕机，重启之后还是Master，Slave还是Slave， 不受Master宕机的影响

步骤：

从服务器连接主服务器，发送SYNC命令；主服务器接收到SYNC命名后，开始执行bgsave命令生成RDB文件 (持久化 *** 作)并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令主服务器BGSAVE执行完后，向所有从服务器发送快照文件，并在发送期间继续记录被执行的写命令；从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照；主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令；从服务器完成对快照的载入，开始接收命令请求，并执行来自主服务器缓冲区的写命令；

增量同步

增量复制的过程：Master每执行一个写命令就会向Slave发送相同的写命令，从服务器接收并执行收到的写命令。

主从模式缺点：

从上面可以看出，master节点在主从模式中唯一，若master挂掉，则redis无法对外提供写服务

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哨兵模式 概念

假如Master宕机了，redis本身（以及其很多客户端）都没有实现自动进行主备切换,需要写命令设置新的Master服务，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。

其特点是：

哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。发现Master宕机立即 自动选举新的Master当上一任Master重启时，他会从Master变成Slave （与主从模式不同）sentinel最好不要和Redis部署在同一台机器，不然Redis的服务器挂了以后，sentinel也挂了

哨兵模式监控原理

每个Sentinel以 每秒钟 一次的频率，向它 所有的主服务器、从服务器以及其他Sentinel实例 发送一个 PING命令 。

如果一个 实例（instance）距离最后一次有效回复 PING命令的时间超过 down-after-milliseconds 所指定的值，那么这个实例会被 Sentinel标记为 主观下线。

如果一个主服务器被标记为主观下线，那么正在监视这个主服务器的所有 Sentinel 节点，要以每秒一次的频率确认该主服务器是否的确进入了主观下线。
并且有足够数量的 Sentinel（至少要达到配置文件指定的数量）在指定的 时间范围内同意这一判断，那么这个该主服务器被标记为 客观下线。

当没有 足够数量的 Sentinel 同意 主服务器下线时， 主服务器的 客观下线 状态就会被 移除。
当 主服务器重新向 Sentinel的PING命令返回有效回复 时，主服务器的 主观下线 状态就会被 移除。

在一般情况下， 每个 Sentinel会以每10秒一次的频率，向它已知的所有 主服务器 和 从服务器 发送 INFO 命令。
当一个 主服务器被 Sentinel标记为 客观下线 时，Sentinel向下线主服务器的所有从服务器发送 INFO 命令的频率，会从10秒一次改为每秒一次。
Sentinel和其他 Sentinel 协商 主节点的状态，如果 主节点处于 SDOWN状态，则投票自动选出新的主节点。所有从节点 指向 新的主节点 进行 数据复制。

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redis集群

当数据量过大到一台服务器存放不下的情况时，主从模式或sentinel模式就不能满足需求了，这个时候需要对存储的数据进行分片，将数据存储到多个Redis实例中。cluster模式的出现就是为了解决单机Redis容量有限的问题，将Redis的数据根据一定的规则分配到多台机器。
分配集群的原则：尽量保证每个主数据库、每个Mseter、Slave运行在不同的IP地址 (避免服务器挂掉，整个redis集群全军覆没)

cluster集群特点：

多个redis节点网络互联，数据共享客户端可以连接任何一个主节点进行读写（各个节点可相互访问）所有的节点都是一主一从（也可以是一主多从），其中Slave不提供服务，仅作为备用支持在线增加、删除节点不支持同时处理多个key（如MSET/MGET），因为redis需要把key均匀分布在各个节点上（插槽），
并发量很高的情况下同时创建key-value会降低性能并导致不可预测的行为
插槽(redis插槽：0~16383个)：集群中的多个master都会平均分配到一个插槽范围值，set时根据key去计算得出一个插槽数值，插槽数值在哪个redis范围中，就插入相应的redis服务

优点：实现扩容，分摊压力，配置相对简单
缺点： 多键 *** 作、多键的redis事务、lua脚本不被支持

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缓存穿透

场景： 非法的url，或者频繁使用 一个不存在的key去查询数据。
导致原因： 出于容错考虑，如果存储层查不到数据 则不写入缓存，这将导致这个不存在 的数据每次都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
解决方案：

对空值缓存 并设置过期时间最长不超过五分钟（不推荐）设置白名单：使用bitMaps（redis新类型）类型定义一个可访问名单采用布隆过滤器进行实时监控，当监控到网址的命中率开始急速降低时，和运维人员配合 设置当前服务到黑名单

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缓存击穿

导致原因： 大量并发时，redis的 某个key过期，但是还在大量访问这个key，导致数据库访问压力瞬时增加。
解决方案：

预先设置热门数据，并加长过期时间使用锁：在缓存失效时 先判断拿出来的值是否为空，设置排它锁

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缓存雪崩

导致原因： 数据库压力变大，在极少时间段，查询 大量key集中过期 情况
解决方案：

设置过期标志更新缓存，当key即将过期时，后台去更新实际key的缓存将缓存失效时间分散开，这样每一个缓存的过期时间的重复率将会降低，就很难引发集体失效的事件

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分布式锁

由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问。

// 常见设置锁的命令
 set [key] [val] nx ex [过期时间]
// nx : 当前key加锁，此时不释放锁，不能再对key进行 *** 作
// ex : 当前key过期时间（自动释放）   不设置过期时间，只能手动 【del key释放锁】 

//------- UUID 使用场景 --------
  1.假设a,b两个服务竞争redis锁
  2.a获取锁，并且设置过期时间10s 
  4.a开始进行业务逻辑 *** 作，中间服务卡顿导致延迟
  5.延迟时间超长，key已经超过10s 自动释放
  6.b此时看见a释放锁，b获取到锁  开始进行逻辑 *** 作
  7.此时a服务恢复 完成业务 *** 作 手动释放锁 *因为a、b的key是一样的 此时del删除的是b的锁（误删）*
  8.使用uuid作为val，释放锁时，先判断当前uuid和要释放锁uuid是否一样 防止误删