wade1010的专栏

3、当某个服务失败之后一段时间后切换成半熔断状态。2、当一个服务在一段时间之内失败指定次数，熔断。4、成功过超过一定次数，恢复正常。1、当一个服务失败时候即使降级。redis熔断记录.png。服务熔断实现.jpg。

第一层是热点数据提高缓存命中率。

String,hash,list,set,zset geo(3.2+)地图空间 storm(5.0) bitmap (O2O(位置功能)-地图)redis(nosql) 存储大 数据类型丰富 单机并发（2-3 万台） 每秒 10 万次读写操作。（大规模的 K-V） 持久化（磁盘）、自带集群、单线程（多路 I/O 复用）单线程就是不能充分发挥CPU的性能，但是可以通过构建集群来解决这个问题。memcache 单个 key 存储小。mongodb 索引 数据量 索引量。多个线程之间有锁机制 也有IO损耗。

一分钟之内只允许访问10次，如果说是0秒访问一次59秒的时候访问9次，1分00秒访问10次。if($redis->llen($key)>30){//一分钟最多访问30次。IP访问+用户鞋带标识（限制次数的标识，记录到Redis当中）1、判断下（IP）这个标识存在数据库。2、设置标识，让标识+1。，2秒之内访问近20次。

多进程 常驻进程里面比较合适。

复制原理。

编写脚本定时定时查询Redis主机跟从机的偏移量，如果偏移量过大则重新生成配置文件。info replication 可以查看 偏移量 offset。写个脚本监控主从偏移量 读取偏移量。把 偏移量大的从机剔除。如果超过某个阈值就报警。

key 没有判断是不是自己的 会出现删除别人锁的情况。

6、将php_redis.dll放入php的ext文件夹中，然后再php.ini添加代码extension=php_redis.dll。打开一个cmd窗口，先切换到redis所放目录（E:\redis），运行 redis-server.exe redis.conf。注意redis.conf为配置文件，主要配置了redis所使用的端口等信息（如果不写则默认redis.conf）有的下载的redis压缩包里没有redis.conf，我把默认的redis.conf的文件内容放在文章最后。7、重启web服务器。

移除单个列表、集合、有序集合或哈希表类型的 key，时间复杂度为O(M)， M为以上数据结构内的元素数量。phpredis是redis的php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系。timeout: float,链接时长 (可选, 默认为 0 ，不限链接时间)注: 在redis.conf中也有时间，默认为300。移除单个字符串类型的 key，时间复杂度为O(1)。getOption 查看redis设置的模式。O(N)， N为要移除的 key的数量。移除给定的一个或多个key。

在我们成功安装Redis后，我们直接执行redis-server即可运行Redis，此时它是按照默认配置来运行的（默认配置甚至不是后台运 行）。我们希望Redis按我们的要求运行，则我们需要修改配置文件，Redis的配置文件就是我们上面第二个cp操作的redis.conf文件，目前 它被我们拷贝到了/usr/local/redis/etc/目录下。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。

执行bgrewriteaof的时候，先生成快照保存已有数据，后续追加的数据用aof保存，最后整合两文件生成新的aof文件。有rdb都不会加载rdb，以aof为主,redis认为aof更可靠。所以rdb迁移 要先关闭目标服务器的aof。

【代码】Redis令牌桶限流。

纯内存操作单线程操作，避免了频繁的上下文切换合理高效的数据结构采用了非阻塞I/O多路复用机制

在跳表中，要查找区间的元素，我们只要定位到两个区间端点在最低层级的位置，然后按顺序遍历元素就可以了，非常高效。此外，跳表实现起来很容易且易读，红黑树实现起来相对困难，所以Redis选择使用跳表来实现有序集合。(4)如果一个元素出现在level(x)，那么它肯定出现在x以下的level中；(6)跳表查询、插入、删除的时间复杂度为O(log n)，与平衡二叉树接近；跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。

Redis高效删除大key。

8.1 缓存雪崩现象及真实案例缓存雪崩一般是由某个缓存节点失效,导致其他节点的缓存命中率下降, 缓存中缺失的数据去数据库查询.短时间内,造成数据库服务器崩溃.重启 DB,短期又被压跨,但缓存数据也多一些.DB 反复多次启动多次,缓存重建完毕,DB 才稳定运行.或者,是由于缓存周期性的失效,比如每 6 小时失效一次,那么每 6 小时,将有一个请求”峰值”,严重者甚至会令 DB 崩溃.把缓存设置为随机3到9小时的生命周期,这样不同时失效,把工作分担到各个时间点上去.或者深夜跑脚本

缓存雪崩的原因及解决方案 1、缓存大面积失效 解决方案：避免缓存设置相近的有效期；为有效期增加随机值；统一规划有效期，失效时间均匀分布。 2、对热点数据持续高并发 解决方案：使用互斥锁：jvm锁机制；分布式锁机制。 3、有效期本身的缺陷 解决方案：缓存永不过期，异步更新。 优点：不阻塞线程，用户体验好，不会出现雪崩效应。 缺点：不保证一致性，代码复杂度增大（每个va...

记录

bob@cmbp ~ » redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379127.0.0.1:6379> dbsize(integer) 11418127.0.0.1:6379> select 10OK127.0.0.1:6379[10]> dbsize(integer) 0127.0.0.1:6379[10]> debug populate 10000OK127.0.0.1:6379[10]> dbsize(integer) 10000可以

运行时更改master-slave修改一台slave(假设设为A)为new master1)命令该服务不做其他redis服务的slave命令: slaveof no one2)修改其slave-read-only为yes其他的slave再指向new master A1)命令该服务为new master A的slave命令格式 slaveof IP port...

如果不小心运行了flushall, 立即 shutdown nosave ,关闭服务器然后 手工编辑aof文件, 去掉文件中的 “flushall ”相关行, 然后开启服务器,就可以导入回原来数据.如果,flushall之后,系统恰好bgrewriteaof了,那么aof就清空了,数据丢失....

前提把 A 服务器(本机6379)的rdb 文件 迁移到 B 服务器(本机6380)关闭B服务器的redis的aof日志功能（如果不关闭aof，默认用aof文件来恢复数据） 将dbfilename 改成dump-6382.rdbvim reids.confappendonly nodbfilename dump-6382.rdbA 服务器 利用 save 命令 生成最新rdb➜redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379127.0.0.1:6379> keys

前提已经安装了单击版redis6379作为master6380 6381 作为slaveMaster配置:1:关闭rdb快照(备份工作交给slave)2:可以开启aofslave配置:声明slave-of配置密码[如果master有密码][某1个]slave打开 rdb快照功能配置是否只读[slave-read-only]redis主从复制的缺陷每次salave断开后,(无论是主动断开,还是网络故障)再连接master都要master全部dump出来rdb,再aof,即同步

#是否在后台执行，yes：后台运行；no：不是后台运行daemonize yes #是否开启保护模式，默认开启。要是配置里没有指定bind和密码。开启该参数后，redis只会本地进行访问，拒绝外部访问。protected-mode yes #redis的进程文件pidfile /var/run/redis/redis-server.pid #redis监听的端口号。port 6379 #此参数确定了TCP连接中已完成队列(完成三次握手之后)的长度， 当然此值必须不大于Linux系统.

save 900 1 #刷新快照到硬盘中，必须满足两者要求才会触发，即900秒之后至少1个关键字发生变化。save 300 10 #必须是300秒之后至少10个关键字发生变化。save 60 10000 #必须是60秒之后至少10000个关键字发生变化。stop-writes-on-bgsave-error yes #后台存储错误停止写。rdbcompression yes #使用LZF压缩rdb文件。rdbchecksum yes #存储和加载rdb文件时校验。dbfilename

提到redis的事务，相信很多初学的朋友会对它的理解和使用有些模糊不清，料想它和我们常见的关系型数据库（mysql 、mssql等）中的事务相同，也支持回滚，但这样理解就进入了一个误区，首先：关系型数据中的事务都是原子性的，而redis 的事务是非原子性的。再多说一句，什么是程序原子性？简单的理解就是：整个程序中的所有操作，要么全部完成，要不全部不完成，不会停留在中间某个环节。那么非原子性就是不满足原子性的条件就是非原子性了。我们用例子来解释一下：原子性：数据库中的某个事务A中要更新t1表、t2表的某条

set key value [ex 秒数] / [px 毫秒数] [nx] /[xx]如: set a 1 ex 10 , 10秒有效Set a 1 px 9000 , 9秒有效注: 如果ex,px同时写,以后面的有效期为准如 set a 1 ex 100 px 9000, 实际有效期是9000毫秒nx: 表示key不存在时,执行操作xx: 表示key存在时,执行操作mset multi set , 一次性设置多个键值例: mset key1 v1 key2 v2 …get key

Redis的持久化有2种方式 1快照 2是日志Rdb快照的配置选项save 900 1 // 900内,有1条写入,则产生快照save 300 1000 // 如果300秒内有1000次写入,则产生快照save 60 10000 // 如果60秒内有10000次写入,则产生快照(这3个选项都屏蔽,则rdb禁用)stop-writes-on-bgsave-error yes // 后台备份进程出错时,主进程停不停止写入?rdbcompression yes // 导

在构建应用的时候， 我们经常需要对用户的一举一动进行记录， 而其中一个比较重要的操作， 就是对在线的用户进行记录。本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案， 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计， 但每个方案都有一些自己特有的操作， 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同方案 1 ：使用有序集合每当一个用户上线时， 我们就执行 ZADD 命令， 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中：ZADD “online_users” <user_id> &lt

1. 各种计数，商品维度计数和用户维度计数说起电商，肯定离不开商品，而附带商品有各种计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc），Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR等命令来计数。商品维度计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉，可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro为product定义个key product:，为每种数值定义hashke

使用场景一：用户周活跃一周用户登录情况，假设用户ID 1000 1001 1002127.0.0.1:6379> setbit Monday 1000 0(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit Monday 1001 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit Monday 1002 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit Tuesday 1000 0(integer) 0127.

一 BITOP1 介绍对一个或多个保存二进制位的字符串key进行位元操作，并将结果保存到destkey上。operation可以是AND、OR、NOT、XOR这四种操作中的任意一种。BITOP AND destkey key [key …] ，对一个或多个key求逻辑并，并将结果保存到destkeyBITOP OR destkey key [key …] ，对一个或多个key求逻辑或，并将结果保存到destkeyBITOP XOR destkey key [key …] ，对一个或多个key求

格式SETBIT key offset value对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。举例设置一个　key-value ，键的名字叫’test’ 值为字符’a’127.0.0.1:6379> set test aOK127.0.0.1:6379> get test"a"我们知道 ‘a’ 的ASCII码是 97。转换为二进制是：01100001。offset的学名叫做“偏移” 。二进制中的每一位就是offset值啦，比如在这里 offset

选择一个目录创建redis-cluster目录（名字你随便取）mkdir redis-clustercd redis-cluster创建 redis-cluster.tmpl 插入内容如下vim redis-cluster.tmpl# redis端口port ${PORT}# 关闭保护模式protected-mode no# 开启集群cluster-enabled yes# 集群节点配置cluster-config-file nodes-${PORT}.conf# .

前提：开始我们是在Nginx做了并发数控制，但是后来由于业务需要（并发数越高，付费越高），我们想在自己后台实时控制用户的并发数(Nginx只做了最最大上限控制，我们后台的并发数都会控制在合理范围内)，就想到用Redis在代码层控制单个用户数每秒并发量设计：由于Redis命令都是原值操作,则以userId+秒级时间戳为key，调用一次，值加1，判断key的值是否大于我们设置的值，大于就抛错实现：这里...