NoSQL

• Not-Only SQL，泛指非关系型的数据库，作为关系型数据库的补充
• 解决海量用户和高并发的问题

解决方案

• 商品基本信息 Mysql
• 商品附加信息 MongoDB
• 商品图片信息 分布式文件系统
• 搜索关键字 ES、Lucene、solr
• 热点信息（高频、波段性） redis、memcache、tair

Redis

• mac安装 brew install redis
• 可视化工具 Another Redis Desktop Manager
• 提供基础数据，减少业务与数据的耦合度
• Remote Dictionary Server，键值对数据库
• 单线程机制，数据间没有必然的关联
• 数据类型 string、list、hash、set、sorted_set（有序集合）
• 持久化，数据灾难恢复
• 数值最大范围 +-的long最大值
• key命名

表名:主键:主键值:属性名，如user:id:3123:fans
//json格式
表名:主键:主键值 -> {属性一:值,属性二:值,属性三:值...}

应用

• 热点数据查询
• 任务队列，秒杀、抢购、购票
• 即时信息、时效信息控制
• 分布式数据

启动

• 客户端 redis-cli 退出quit 关闭服务端SHUTDOWN
• 服务端 redis-server

基本操作

• 清屏 clear
• 帮助信息 help
• 获取当前时间 time

数据类型

• key永远是String

string

• 存储单个数据
• 整体性，一次性存一次性读，强调读
• 添加 set key value
• 获取 get key
• 删除 del key ...
• 添加多个数据 mset k1 v1 k2 v2 ...
• 获取多个数据 mget k1 k2
• 字符个数 strlen key
• 追加 append key value 不存在则新建

扩展操作

• String中是数值，可以作为数值数据操作

incr num // +1
decr num // -1
incrby num increment // +increment
incrbyfloat num increment //增加小数
decrby num increment // -increment

• 设置数据指定的生命周期，周期内可以进行加减操作

//设置秒 过了100秒数据不在
setex key seconds value
setex tel 100 10
//设置毫秒
psetex key milliseconds value

hash

• map里放map，购物车、订单信息等
• key对应的是一堆数据，而这堆数据的空间为hash，底层为hash表（红黑树+数组）
• 添加

hset key field value
hset user name zhangsan

• 添加多个

hmset key f1 v1 f2 v2...
hmset user name zhangsan weight 180

• 获取

hget key field
hget user name

• 获取多个

hmget k f1 f2..
hmget user name age weight

• 获取全部

hgetall key
hgetall user

• 删除

hdel key
hdel user name

• 获取字段数量

hlen key

• 是否存在指定字段

hexists key field

扩展操作

• 获取指定key所有的field

hkeys key
hkeys user

• 获取指定key所有的value

hvals key
hvals user

• 增加数值，没有deincrby

hincrby key field increment
hincrby user age 1
//小数
hincrbyfloat key field increment
hincrbyfloat user age 19.2

• 判断字段是否有值，有值则不修改，没有则新增

hsetnx key field value

list

• 时间特定；新增关注，时事新闻等
• 存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
• 底层是双向链表
• 添加数据

//从左向右，左边是开口，往右推 value1最右边 最后一个数据索引为1
lpush key value1 value2 ...
//从右向左，右边是开口，往左推 value1 最左边
rpush key value1 value2 ...

• 获取数据

//从最左边开始获取数据
lrange key start stop
//查询到倒数第一个
lrange key 0 -1
//按数组索引取值
lindex key index
//查询倒数第一个
lindex key -1
//list长度
llen key

• 获取并移除数据

//从最左边取出数据
lpop key
//从最右边取出数据
rpop key

扩展操作

• 规定时间获取并移除数据，只要规定时间内能拿到数据就可以

blpop key seconds
brpop key seconds

• 移除指定元素，移除中间元素

lrem key count value
//从name中移除两个wangwu
lrem name 2 wangwu

Set

• 随机推荐热点信息，推荐类信息检索；同类型的数组去重，记录访问ip；黑白名单
• 底层是hashmap，只使用key的位置存值，不允许重复
• 不保证插入顺序
• 便于查找
• 添加数据

sadd key member1 member2...

• 获取全部数据

smembers key

• 删除数据

srem key member1 member2...

• 获取集合数量

scard key

• 判断集合中是否包含指定数据

sismember key member

扩展操作

• 随机获取集合中的指定数量的数据，原集合数据不变

srandmember key [count]

• 随机获取集合中的某个数据，并移除集合

spop key [count]

• 两个集合的操作

//交集
sinter key1 [key2]
//存储到destination新集合中
sintersrote destination key1 [key2]
//并集
sunion key1 [key2]
sunionstore destination key1 [key2]
//差集 key2没有key1的部分
sdiff key1 [key2]
sdiffstore destination key1 [key2]

• 将指定数据从原始集合中移动到目标集合中

//sourc数据来源集合，destination目标集合
smove source destination member

sorted_set

• 股票涨势；一年工资；榜单数据；记录任务权重，由数字标记，每个类别长度要一样，如员工102和经理101，不能简单的为1或者2，要灵活补0
• 根据自身特征进行排序
• 不允许重复，会按照字符顺序排列
• 在set的存储结构上添加可排序字段
• score是一个双精度double值，如果加入的不是数值

ERR value is not a valid float

• 添加数据

//score为被排序的内容，会根据这个字段进行排序
//member才是真正的值
zadd key score1 member1 score2 member2...
//zs 94分 ls 100分
zadd scores 94 zs 100 ls

• 获取全部数据

//升序展示 有withscores会展示排序的字段内容
zrange key start stop [withscores]
//查看全部
zrange key 0 -1
//降序
zrevrange key start stop

• 删除数据

zrem key member ...

• 按条件获取数据

//升序
zrangebyscore key min max [withscores] [limit]
//查询50-80 之间的数据，按升序，显示分数，只显示前三个
zrangebyscore scores 50 80 withscores limit 0 3
//降序
zrevrangebyscore key max main [withscores] [limit]

• 条件删除数据

//按索引
zremrangebyrank key start stop
//按照排名 升序 删除三个 0-2索引
zremrangebyrank scores 0 2
//按数值
zremrangebyscore key min max
//删除50-90之间的
zremrangebyscore scores 50 90

• 获取集合数据总量

zcard key
zcount key min max

• 集合操作

//numkeys 后面的集合数量
zinterstore destination numkeys key1 key2
//三个集合中求交集，并且相同的数据默认相加
zinterstore ss 3 s1 s2 s3
//三个集合中求交集，并且相同的数据求最小值
zinterstore sss 3 s1 s2 s3 aggregate min
//weights 权重 进行倍数后，再进行计算
zinterstore sss 3 s1 s2 s3 weights 2 3 4
//并集
zunionstore destination numkeys key1 key2

扩展操作

• 获取数据对应的索引

//升序
zrank key mmeber
//降序
zrevrank key member

• scare值获取与修改

zscore key member
zincrby key increment member

案例

• 遇到需要检测次数的情况，例如只有十次机会，利用最大值-10，再通过incr增加，超过最大值报错的特点，进行自动判断
• 微信会话顺序管理，利用set的不重复的特点存储置顶内容，两个list（栈形式，一端操作）分别存储普通和指定的消息队列进行排队
• tips1 2 3 string
• tips4 5 hash
• tips5 6 list
• tips8 9 10 11 12 set
• tips 13 14 15 sorted_set

高级数据类型

Bitmaps

• 操作二进制
• 获取指定key对应偏移量上的bit值 getbit key offset
• 设置 setbit key offset value value 只能是1或者0
• 通过数量 bitcount key [start end]
• 交、并、非、异或

//and or not xor
bitop op(操作) destkey(保存在这里) key1 [key2...]

HyperLogLog

• 统计不重复的数量，基数（去重后的个数）统计
• 存储的不是真实数据，只记录数量，核心是基数估算算法，最终数值存在误差(0.81%)
• 每个使用12k上限的内存，会随着基数的增加内存逐渐增大，直到12k
• 添加数据 pfadd key element [element ...]
• 统计数据 pfcount key [key ...]
• 合并统计 pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...]，默认就是12k

GEO

• 处理地理位置，只算水平位置
• 添加坐标点 geoadd key longitude(经度) latitude member [....]
• 获取坐标点 geopos key member [member ...]
• 计算坐标点距离 geodist key member1 member2 [unit(单位默认是m，可以改成km)]
• 根据坐标求范围内的数据 georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key] 以这个点为圆心，radius为半径画圆
• 根据点求范围内的数据 georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key] 以这个成员为圆心，radius为半径画圆
• 获取指定点对应坐标的hash值 geohash key member [member ...]

通用命令

key

• 就是一个字符串
• 删除指定key

del key

• 获取key的类型

type key

• 获取key是否存在

exists key

扩展操作

• 为key设置有效期

expire key seconds
pexpire key milliseconds
//时间戳
expireat key timestamp
pexpireat key milliseconds-timestamp

• 获取key的有效时间

//返回-1永久，返回-2过期，不存在
ttl key
//毫秒
pttl key

• 切换key从有效性转换为永久性

persist key

• 查询key

keys pattern
//查询所有key
keys *
? 匹配一个字符
[] 匹配一个指定字符

其他操作

• 改名，newkey同名，则覆盖原来的内容

rename key newkey
//存在则不改
renamenx key newkey

• 对key的内容排序

//只能操作list或者set，不会改变原集合的顺序
sort key
SORT key [BY pattern] [LIMIT offset count] [GET pattern [GET pattern ...]] [ASC|DESC] [ALPHA] [STORE destination]

• 帮助

help @generic

数据库通用指令

• 切换数据库

//默认16个 0-15
select index

• 其他操作

quit
//测试服务器，连通的话返回PONG
ping
//客户端输出日志
echo message

• 移动数据库

move key db
//把name移到0
move name 0

• 数据清除

//查看有多少个key
dbsize
//删除当前库的数据
flushdb
//删除所有
flushall

发布与订阅

//订阅name的频道
subscribe name
//发布，往name的频道里发value
pulish name value

Jedis

• java操作redis
• 简单操作

//连接redis
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
//操作redis
//设置
jedis.set("name","wangwu");
//获取数据
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
//关闭连接
jedis.close();

• 方法与控制台上的差不多

hash

HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("name","zhangsan");
map.put("age","18");
map.put("weight","68.7");
jedis.hmset("hash",map);
Map<String, String> hash = jedis.hgetAll("hash");
hash.forEach(new BiConsumer<String, String>() {
    @Override
    public void accept(String s, String s2) {
        System.out.println(s + "---" + s2);
    }
});

list

jedis.lpush("list", "a","b","c");
jedis.rpush("list", "a","b","c");
List<String> list = jedis.lrange("list", 0, -1);
for (String s : list) {
    System.out.println(s);
}

封装工具类

public class JedisUtils {
    private static String host;
    private static int port;
    private static int maxTotal;
    private static int maxIdle;
    private static JedisPool jp = null;
    static {
        ResourceBundle redis = ResourceBundle.getBundle("redis");
        host = redis.getString("redis.host");
        port = Integer.parseInt(redis.getString("redis.port"));
        maxTotal = Integer.parseInt(redis.getString("redis.maxTotal"));
        maxIdle = Integer.parseInt(redis.getString("redis.maxIdle"));
        JedisPoolConfig jpc = new JedisPoolConfig();
        jpc.setMaxTotal(maxTotal);
        //最大空闲数
        jpc.setMaxIdle(maxIdle);
        jp = new JedisPool(jpc, host, port);
    }
    public static Jedis getJedis() {
        return jp.getResource();
    }
}

redis启动

• 服务端更换端口 redis-server --port 6380
• 客户端连接 redis-cli -p 6380
• 客户端指定ip -h

查看配置文件

• 目录 /usr/local/ext
• 配置文件 redis.conf
• 通过配置文件启动

//复制一份
cat redis.conf  | grep -v "#" | grep -v "^$" > redis-6379.conf

//配置内容，修改配置文件
port 6379 //端口
daemonize no //后台启动，
logfile "" //日志文件，设置之后，在日志中显示，不显示在控制台
dir /usr/local/etc/data //存储的文件夹

//启动
redis-server redis-6379.conf

//复制一份 修改配置内容
cp redis-6379.conf redis-6380.conf

服务器基础配置

• 设置服务器以守护进程的方式运行 daemoniz yes|no
• 绑定主机地址 bind 127.0.0.1
• 设置数据库数量 databases 16
• 设置端口 port 6370

日志配置

• 设置服务器以指定日志记录级别 loglevel debug(过程信息)|verbose(默认)|notice|warning
• 日志记录文件名 logfile port.log

客户端配置

• 设置最大客户端连接数 maxclients 0 0为不限制
• 客户端限制最大时长，达到最大值后关闭连接 timeout 300(秒) 0关闭该功能

多服务器快捷配置

• 导入并加载指定配置文件信息 include /path/server-port.conf，类似继承

持久化

• 利用永久性存储介质将数据保存，例如硬盘，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制
• 数据快照 RDB/过程日志 AOF

RDB

• 存储效率高，存储的是某个时间点的数据，速度快，通常用于灾难恢复
• 会丢数据，后台执行时，消耗子进程；redis版本rdb格式版本没有进行统一
• save
• 生成文件 dump.rdb
• 文件保存在 /usr/local/etc/data
• 配置

//文件名
dbfilename dump-6379.rdb
//是否压缩
rdbcompression yes
//rdb格式校验
rdbchecksum yes

• save会阻塞当前服务器，不推荐线上使用

后台执行

• bgsave，推荐使用
• 调用fork函数生成子进程去保存
• 保存结果会返回到控制台/日志文件

Background saving terminated with success

• 配置，如果后台存储过程中出现错误，是否停止，默认开启

stop-writes-on-bgsave-error yes

自动执行

• 对数据产生影响；真正产生了影响；不进行数据比对，产生一个影响量
• 底层调用bgsave
• 通过配置设置

//second 监控的时间范围；changes 监控key的变化量
save second changes

• 日志信息

2 changes in 10 seconds. Saving...
Background saving started by pid 20409
DB saved on disk
Background saving terminated with success

特殊启动

• 全量复制，主从复制
• 服务器运行过程中重启 debug reload
• 关闭服务器时指定保存数据 shutdown save

AOF

• 记录操作过程，排除丢失数据的风险
• append only file，以独立日志的方式记录
• 先将操作命令放在AOP写命令刷新缓存区，在一定阶段后将命令同步到AOP文件中
• 三种策略appendfsync

always 每次写入操作都同步到AOF文件中，数据零误差，性能差
everysec 每秒，数据准确定较高，性能高，但是突然宕机丢失一秒的数据
no 系统控制 由操作系统控制

• 原理

使用

• 配置

//是否开启AOF持久化功能，默认不开启
appendonly yes｜no
//AOF写数据策略
appendfsync always | everysec | no
//改文件名
appendfilename filename
//文件夹
dir

重写

• 整理操作，提高磁盘利用率，降低持久化时间
• 超时数据不写，忽略不对结果产生影响的指令，多条指令合并为一条指令
• 手动重写 bgrewriteaof，重写后，就跟rdb形式一样的存储方式
• 自动重写，配置

// 最小尺寸
auto-aof-rewrite-min-size size
// 自动重写的百分比
auto-aof-rewrite-precentage precentage
//重写条件
aof_current_size > auto-aof-rewrite-min-size
aof_cuuent_size - aof_base_size / aof_base_size >= auto-aof-rewrite-precentage

RDB和AOF的区别

事务

• 开启事务 multi，之后的指令返回QUEUED
• 执行事务 exec，执行所有指令
• multi之后，后续所有的指令均加入到事务中，遇到exec之后，执行事务
• 取消事务 discard
• 如果后续输入的命令有语法错误，其余的命令都将不存在
• 只要是语法正确，但是无法正确地执行，运行错误的命令将不会被执行

锁

• 监控数据 watch key1 key2...
• 取消监控 unwatch
• watch监控的数据，一旦被改变，如果下面开启事务，还未执行，将无法执行

分布式锁

• 公共锁 setnx lock-key value，利用setnx命令的返回值特征，有值则返回设置失败，无值才能设置成功；操作完数据之后，del lock-key
• 通过协议的方式实现，在操作数据前，先操作lock-key，如果可以操作，那么就可以操作，如果不行，就不操作
• 为锁加上时间，防止忘记开锁 expire lock-key seconds

删除策略

• 过期数据会被保留在redis中
• 在内存中，为过期数据开辟一块hash的空间，管理过期数据

定时删除

• 到期时间到时，cpu就去处理删除，用处理器性能换存储空间（时间换空间）

惰性删除

• 数据到时不做处理，等下次访问该数据时，如果过期了，则清除，并返回不存在
• expireIfNeeded() 在get key时执行
• 节约CPU性能，内存压力大，用存储空间换取处理器性能（空间换时间）

定期删除

• redis启动时，读取配置server.hz的值，默认为10，每秒钟执行server.hz次serverCron()->databasesCron()->activeExpireCycle()
• activeExpireCycle()对每个库的expires逐一检测，每次执行250ms/server.hz，对某个expires检测时，随机挑选W个key检测，如果key超时，则删除key；如果一轮中删除的key的数量>W*25%，证明过期数据较多，在检测一次；通过后，检查下一个
• W取值 = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值，配置文件中设置
• current_db专门记录activeExpireCycle()进入到哪个库的expires空间执行
• 每秒话费固定的CPU资源维护内存，随机抽查、重点抽查

逐出算法

• redis使用内存存储数据，在执行每一个指令前，会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足，如果不满足新加入数据的最低存储要求，根据逐出算法，临时删除一些数据
• 最大可使用内存 maxmemory，占物理内存的比例，默认为0，不限制
• 每次选取待删除数据的个数 maxmemory-samples，采用随机选取数据的方式
• 删除策略 maxmemory-policy XXXXXX
• lru 离现在的使用时间，淘汰最长的

主从复制

• 若干个redis连接在一起，保证数据是同步的，实现高可用，同时实现数据冗余备份
• master 提供数据；slave 接收数据
• 核心工作，就是master数据复制到slave
• 一个master负责多个slave，一个slave只对应一个master
• master只写，slave只读
• master宕机，让某个slaver充当master
• 主从复制实现读写分离、负载均衡、故障恢复、数据冗余、高可用
• slave连接master，master将数据反复同步给slave

建立连接阶段

• slave 发送 master的ip和端口号

slaveof ip port //客户端直接发送命令
redis-server -slaveof ip port //服务端启动发送
slaveof ip port //slave机器配置
//6380 连接 6379
slaveof 127.0.0.1 6379
//slave发送断开操作
slaveof no one

• 权限验证

//slave端
auth password
masterauth password //配置文件
redis-cli -a password //启动设置密码
//master端
requirepass password //配置文件设置密码
config set requirepass password //命令设置密码
config get requirepass

• 最后，slave保存了master的地址与端口；master保存了slave的端口；之间建立了连接的socket

数据同步阶段

• 避开流量高峰期进行数据同步
• 请求同步数据
• 创建rdb同步数据
• 恢复rdb同步数据
• 请求部分同步数据，部分数据指的是全量复制过程中所产生的数据，也叫增量复制
• 恢复部分同步数据
• 最后状态，slave具有master端全部数据，包含rdb过程中接收的数据；master保存了slave当前同步的位置，下一次从上一次结尾开始复制
• master 复制缓冲区，避免数据溢出 2平均时长数据总量

repl-backlog-size 1mb

• slave只提供读，关闭写

slave-server-stable-date yes|no

命令传播阶段（不断同步）

• 服务器运行ID，每一台服务器每次运行的身份识别码，40位字符组成，是一个随机的十六进制字符；用于在服务期间进行传输，身份识别，用于处理是否是一台机器，数据是否同步；info server查看runid；master在首次连接slave时，会将自己的运行id发送给slave，slave保存，并且每次更新都要携带，如果不同，则说明先前的master不是这个master
• 复制缓冲区，是一个先进先出的队列，用于存储服务器执行过的命令，每次传播命令，master都会将传播的命令记录下来，存储在复制缓冲区；一条命令，以aof的形式存储，用字符为单位，存储字节值，并且给了一个编号（偏移量），用来识别；通过offset区分不同的slave当前数据传播的差异
• 复制偏移量，一个数字，描述肤质缓冲区中的指令字节位置；master，发送一次记录一次，记录发给所有的slave的指令字节偏移量；slave，接收一次记录一次，记录自己接收master发过来的指令字节偏移量；作用，同步数据，对比差异

心跳机制

• 命令传播阶段，master与slave间需要进行信息交换，使用心跳机制维护，保持双方在线
• master处理策略，通过slave发送的REPLCONF ACK命令确定

//slave数量少于2个，或者所有slave的延迟都大于等于10秒，强制关闭master写功能，停止数据同步
min-slaves-to-write 2
min-slaves-max-lag 8

全部工作流程

一些问题

• 设置合理的超时时间

repl-timeout

• ping指令发送频率，确定连接

repl-ping-slave-period

• 如果slave延迟过大，多个slave获取相同数据不同步，暂时屏蔽对某个slave的数据访问；开启后仅响应info、slaveof等少数命令

slave-serve-stale-data yes|no

哨兵

• 解决master宕机的问题
• 在slave中选择一个作为master，通知所有的slave连接新的mater，启动新的master和slave
• sentinel，分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当master宕机，向哨兵间、客户端发送通知，选择出新的master，并将所有的slave连接到新的master上，并告诉客户端新的服务器地址，进行自动故障转移
• 哨兵也是一台redis服务器，不提供数据服务，配置数量为单数
• 配置sentinel.conf 配置相同，端口不同

//快速改端口，并复制一份
sed 's/26379/26381/g' sentinel-26379.conf > sentinel-26381.conf

• 启动哨兵 redis-sentinel sentinel-端口号.conf
• 整个过程在后台进行

监控

• 同步信息
• 同步各个节点状态信息，获取(ping)sentinel的状态，(info)master状态(runid、role、各个slave信息)，(info)slave的信息

通知

• 保持联通

故障转移

• 判断master下线
• 选择出一个sentinel负责选择新的master
• 选择新的master，选择在线的、响应快的、与原master断开时间短的、优先原则（优先级、offset、runid）
• 向新的master发送slaveof no one 断开与原master的连接
• 向其他slave发送 slaveof 新的masterIP和端口，建立新的连接

集群

• 使用网络将若干台计算机联通起来，并提供统一的管理方式，使其对外呈现单机的服务效果
• 分散单台服务器的访问压力，负载均衡；分散单台服务器的存储压力，可扩展性；降低单台服务器宕机带来的业务灾难

redis集群

• 槽，存储key的位置
• 通过算法设计，计算key应该保存的位置；增减服务器，处理槽的数量
• 内部通讯设计，每台服务器互连，互相记录槽的位置；客户端一次命中，直接返回，一次未命中收到具体位置，直接去找

cluster集群

• 配置

//设置是否是cluster
cluster-enabled yes
//配置文件名
cluster-config-file nodes-6379.conf
//超时时长 毫秒
cluster-node-timeout 10000
//master连接的slave最小数量
cluster-migration-barrier count

• 建立，需要redis-trib.rb，配置ruby和gem环境

//执行前要对每个服务端执行
flushall
cluster reset
//执行命令，1代表一个master连一个slave，按后面添加的服务器自动分，而且服务器里面不允许有任何内容
./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382 127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384

• 使用

//重定向启动，否则要在指定的端口槽中进行操作
redis-cli -c
//客户端查看节点状态
cluster nodes

主从下线和主从切换

• 从下线/重连，直属master节点收到，并通知其他master节点
• master节点下线，直属slave节点不断重连，超过超时时间后，变成mster
• master节点重新连接，作为slave节点连接master

企业级解决方案

缓存预热

• 系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再缓存，用户应该直接查询到事先准备好的缓存数据

缓存雪崩

• 瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力，应该避免过期时间集中，监控服务器运行数据
• 一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期，向数据库要
• 数据库收到大量的请求无法及时处理，redis大量请求被积压，开始出现超时
• 流量激增，资源严重被占用

缓存击穿

• 单个key高热或者过期，瞬间访问量大，没有命中redis，对数据库造成大量访问

缓存穿透

• 访问不存在的数据
• 数据库中不存在这个数据，reids中没有持久化；redis中大面积未命中，非正常的url访问

性能指标监控

• 性能指标 Performance
• 内存指标 Memory
• 基本活动指标 Basic activity
• 持久性指标 Persistence
• 错误指标 Error

监控命令

• redis-benchmark

//-c 连接数 -n 请求数
redis-benchmark [-h] [-p] [-c] [-n <requests>] [-k]
//不带参数，50个链接 10000次请求对应的性能
//50个连接 100个请求
redis-benchmark -c 50 -n 100

• 打印服务器调试信息 monitor，可以通过一个客户端来执行，看另一个客户端执行的语句
• slowlog 慢查询日志，记录操作超时的命令

//获取慢查询日志/日志条目数/重置
slowlog get/len/reset

//相关配置
//设置慢查询的时间下线 微秒
slowlog-log-slower than 1000
//设置慢查询命令对应的日志显示长度 命令数
slowlog-max-len 100