不得不说秦疆很厉害 很崇拜他 昨天看了好久关于他的动态，感慨颇多，兴趣与热爱往往比努力与付出更重要，秦老师让我对计算机有了进一步的认识与兴趣，有时候真的不在于老师能教给你多少东西 而在于是否能给你带来更多的兴趣，我想这个比知识更重要，没想到秦老师才比我大一岁，很真实很励志，感谢狂神秦老师，也希望小伙伴们也去B站支持支持狂神（b站搜索狂神）
redis主从复制
概念
- 主从复制就是将一台redis的服务器的数据，复制到其他redis服务器，前者称为主节点（master)，后者称为从节点slave,数据的复制是单向的，只能从主节点到从节点，master以写为主，slave以读为主
- 默认情况下，每台redis服务器都是主节点，一个主节点可以有多个从节点，一个从节点只能有一个主节点
主从复制的作用
- 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份 ，是持久化之外的一种数据冗余的方式(tips:在通信工程当中，冗余指出于系统安全和可靠性等方面的考虑，人为地对一些关键部件或功能进行重复的配置。当系统发生故障时，比如某一设备发生损坏，冗余配置的部件可以作为备援 不同于汉语中多余的意思)
- 故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复，实际上一种服务的冗余
- 负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，从节点提供读服务，分担服务器负载，在读多写少的场景，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高redis服务器的并发量
- 高可用基石，除了以上作用，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此可以说主从复制是redis高可用性的基础
redis一主二从集群的设置
- 复制3个redis.conf的配置文件然后修改对应的信息
- 端口
- pid名字
- log文件名字
- dump.rbd名字
- 修改完毕后，启动三个集群
- 默认情况下都是主节点，所以只配置从节点就可以了：认老大认主：slaveof 127.0.0.1 6379
细节
- 真实的主从配置应该在配置文件中配置，这样的话是永久的，在这里使用命令时暂时的；
- 主机可以写，从机不能写，只能读，主机中所有的信息和数据都会自动被从机保存
- 如果主机断开了连接，我们可以使用slaveof no one 让自己变成主机，其他的节点就可以手动连接到这个主节点
哨兵模式
概念
- 谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动化将从库转化成主库
实现步骤
- 首先新建一个sentinel.conf配置文件 vim sentinel.conf
- 编辑：sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1
- 启动哨兵 redis-sentinel lwhconfig/sentinel.conf
作用
- 通过发送命令，让redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器
- 当哨兵检测到master故障，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让他切换主机
优点
- 哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制优点，它全有
- 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好
- 主从模式的升级，手动到自动更加健壮
缺点
- redis 不容易在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容十分麻烦
- 实现哨兵模式不好配置
redis缓存穿透和雪崩
redis缓存的作用
- 极大的提升了应用程序的性能与效率，特别是数据查询方面，有个弊端，就是数据一致性问题,如果对数据一致性要求高，那么就不能用缓存
缓存穿透（查不到）
概念
- 差一个数据发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询，发现也没有，于是本次查询失败，当很多用户对进行这个操作请求持久层数据库时，这时候就相当于出现了缓存穿透
解决方案
- 布隆过滤器：一种数据结构，对所有的可能查询以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力
- 缓存空对象：当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源
弊端
- 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为在这当中会有很多的空值的键
- 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层的和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响
缓存击穿（量太大，缓存过期）
概述 ：微博热搜
- 指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破了缓存，直接请求数据库，就像是屏幕上破了一个洞
- 当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般都是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导致数据库缓存压力过大
解决方案
- 设置热点数据永不过期：从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题
- 加互斥锁
缓存雪崩
概念
- 缓存雪崩，就是指在某一时段，缓存集中过期失效
- 产生原因：某一时刻缓存过期了 这时候就要重新请求数据库，假如访问量过大比如双11，可能会造成存储层的雪崩
解决方案
- redis高可用
- 这个思想就是redis可能挂掉，那就多设几台redis,搭建集群
- 限流降级
- 在缓存失败后，通过锁或者队列来控制数据库缓存的线程的数量，比如某一个key只允许一个线程查询和写，其他线程等待
- 数据预热
- 将部分可能大量访问的数据先加载到缓存中，设置不同的过期时间，让缓存失效时间尽量均匀
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