《Redis》图解
2022-04-22 18:09:26 0 举报登录查看完整内容
Redis 图解
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大纲/内容
服务
请求的这些key在Redis中不存在
Redis作为缓存和作为数据库的区别
触发RDB命令一: save
Redis作为缓存(作为缓存就必然受到内存大小的限制)
雪崩
请求的这些key的请求落到了数据库在
Redis基于内存
恢复数据
配置
bloom的实现和名单的维护都放在客户端中
Redis服务
业务运转
那么就需要考虑热点数据变为非热点数据的情况
配置的方式
Redis API (spring.date.redis)
大量热点key过期时间LRULFU
AOF 文件
正常应该恢复为 b = 4
redis过期以及回收策略
请求的数据在Redis中不存在
b = 4
其实就是调用flush的频率
8:00 8:01 8:02
a = 4
布隆过滤器: 解决缓存穿透的问题(大量查询缓存中不存在的key)
b = 8
client2
向快照文件中写数据
client1
1: multi
DB
RDB 文件记录8:00时候的数据
a = 3b = 4
a发生变更
c = 7
Container
4.0之前
8:00
解决方案
Redis 击穿 穿透 雪崩
RDB优缺点
Redis
AOF优缺点
aof-use-rdb-preamble : 是否开启重写 (4.0版本之后有的配置) 默认开启
方案二: 预加载
command
client
持久化相关命令:
Redis server单进程
1: exec
AOF
解决问题就是要阻止问题的产生span style=\"font-size: inherit;\
实际过程
需要连接池
append
Redis安装
解决击穿的核心:阻止大量请求达到DB
需要持久化
Redis 分布式锁(setnx + 过期时间 + 守护线程...其实类似于击穿的解决方案...)
非阻塞的持续提供服务
非阻塞
初始化k1
a = 3
命令二: bgsave
其实就是特么的分布式锁....
RDB
b发生变更
热点key过期时间LRULFU
b = 6
分多次push 一个值1 和一次push 多个值是等价的.
击穿
1: command
优点
a = 6
c = 5
拍快照
内存
大量热点key同时失效了
主从复制
client01
热点数据刚变为冷数据
单机: 持久化
2: command
子进程执行将数据写入RDB文件的过程
fork()copy-on-write
和时点性有关
jedis
非阻塞(bgsave)
client2 先发起exec命令
key过期
需要先加载Redisbloom扩展模块
是否开启
快照文件
Redis持久化
快照时点性
8点触发AOF
问题发生的原因:请求的key在Redis中不存在造成的结果:大量的请求落到数据库上
1. 下载2. make PREFIX=/install/path install3. cd /utils4. ./install_server.sh5. 启动: service redis_端口号 start/restart/stop
client实现bloom算法
真正的实现方式
守护线程
一个热点key过期时间LRULFU
主进程持续提供服务
Redis写RDB文件的真正实现方式
RDB弊端
RDB文件默认存储路径:/var/lib/redis/端口号/dump.rdb
穿透
线程不安全
Redis事务
4.0之后
场景一
client2 先执行exec
两个客户端向同一个服务端发起事务
AOF 默认是关闭的.开启: appendonly yes路径: /var/lib/redis/端口号/appendonly.aof
日志: AOF
一个热点key变为了冷数据
redis 回收策略
内存
exec: 执行事务
bloom的几种使用方式
业务逻辑
但是会有一个问题: 发生死锁
client2 开启事务
4.0版本后
multi : 开启事务
client1 先发起事务
引出一个问题
会出现的问题
和时间无关
client1执行exec
穿透解决方案
待补充 基于hashmap
内存中的数据掉电易失
2: exec
使用bloom规避这种问题
方案一
掉电易失
2: multi
client1在事务中创建k2
但是还是有问题.....WTH
redis持久化
bgsave
场景二
jedis poll
save
redisbitmap
问题发生的原因:大量的key同时失效造成的结果:大量的请求落到数据库上
此时 k1 已被修改/删掉
快照:RDB
Redis集成redisbloom.sobitmap
阻塞
client2 在事务中删除k1
client实现bloom算法自己承载bitmap
client1开启事务
布隆过滤器使用的数据结构
随机性的发生了同时失效的情况.
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