Redis
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Redis为什么这么快
- 单线程、 IO复用
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因为 Redis 是基于内存的操作，CPU 不会成为 Redis 的瓶颈，而最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
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Redis的过期策略
redis如何设置过期时间 ：expire key time 字符串有独有的设置过期时间的方式 setex(key, int time ,value)
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定时删除
设置过期时间的同时设置一个定时器，定时的去删除这个数据
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惰性删除
对某个数据进行操作时，判断key是否过期，过期即删除它，在进行对应的命令处理
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定期删除
每隔一段时间定时的进行key检查，如果过期则删除
redis默认使用 惰性删除 + 定期删除
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持久化文件对过期key的处理
- 过期key是不会写入持久化文件的，同时数据恢复时也会进行过期严重
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redis的淘汰机制
- 默认机制：不再接受写入请求，直接返回错误
- 从所有的key中随机删除部分数据
- 从过期的key中随机删除部分数据
- 删除剩余过期时间最短的数据
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Redis持久化的优劣
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RDB：以快照的方式将数据写入二进制文件进行持久化保存
自动触发条件：900s内数据发生过至少一次的变化、300s内数据发生过至少10次的变化、60s内数据发生过至少10000次的变化
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优
fork一个子线程进行持久化的操作，不影响主线程的业务操作fork子线程的过程中，会阻塞主线程
文件紧凑，全量备份，适合数据备份和容灾恢复
支持异步操作，不需要主线程进行IO操作，影响效率
RDB在恢复大数据集时速度快于AOF
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缺
在持久化期间修改的数据不会被保存，存在数据丢失的风险啊
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AOF
将每一个写命令都追加到AOF文件中 触发方式：每次操作都会触发、每秒触发一次、从不触发
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优
最大可能的降低数据丢失的风险
文件过大时，进行重写操作时，不会影响客户端的读写
适合做灾难性的误删数据的紧急恢复
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缺
数据量大的情况下，数据恢复对于RDB来说性能较低
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redis的集群模式
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主从模式
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一主多从，一主一从、级联结构
一主多从多用于读写分离，数据的复制可能会产生性能瓶颈，可采用多层的级联结构分担数据复制的压力(但会影响数据的实时性)
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redis的主从数据同步策略
全量复制 和 增量复制 一主多从 模式下，当多个slave节点断线重启后，会同时去链接master节点，导致master节点的IO突增，从而发生宕机的情况
全量复制 1、slave连接master节点，发送SYNC命令 2、master节点收到后，执行bgsave命令，生成RDB文件，在此期间收到命令通过缓冲区记录 3、将RDB文件发送给slave，在发送过程中可继续执行写命令 4、slave收到快照文件后丢弃所有旧数据，进行RDB恢复 5、master发送完毕后，接着发送缓冲区的写命令 6、slave恢复快照文件完成后，开始接收缓冲区命令，进行写入操作 7、slave在执行完以上操作后，开始接受用户的读命令 增量复制 增量复制就是在slave节点完成全量复制的数据初始化操作，开始正常工作之后。master会将每次的写操作都同步至slave节点执行，保持数据的一致性
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哨兵模式
哨兵模式是为了应对当mster节点宕机导致不可预测的异常发生而出现的
- 作用
1、监控所有的redis节点是否在正常工作 2、当mster节点宕机后，从slave节点中通过投票机制选出新的master节点 * 多个哨兵之间也会进行相互的监控- 任务
监控：监控master节点与slave节点之间的连接是否正常 通知：当监控的某个redis出现异常时，通过API向管理员或其他应用程序发送通知 故障转移：当某个master出现问题后，哨兵会根据机制从slave中设定一个新的master，并让其余的slave节点都去连接新的master节点，当客户端试图连接故障的master节点时，也会返回一个新的master节点地址，让客户端去链接-
缺点
在master的重新选举过程中，整个服务集群处于不可用状态
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