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在本页
  • 1. redis简介
  • 2. 为什么要用 redis /为什么要用缓存
  • 3. 为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?
  • 4. redis 和 memcached 的区别
  • 5. redis 常见数据结构以及使用场景分析
  • 6. redis 设置过期时间
  • 7. redis 内存淘汰机制
  • 8. redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)
  • 9. redis 事务
  • 10. 缓存雪崩,缓存击穿,缓存穿透
  • 11. 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题
  • 12. 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

这有帮助吗?

  1. 数据库
  2. Redis

Redis总结

上一页Redis下一页数据库

最后更新于2年前

这有帮助吗?

转载:

1. redis简介

简单来说 redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外,redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外,redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

2. 为什么要用 redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

2.1 高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢,因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中,这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存,所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后,同步改变缓存中相应的数据即可!

2.2 高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的,所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去,这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

3. 为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?

下面的内容来自 segmentfault 一位网友的提问,地址:https://segmentfault.com/q/1010000009106416

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用,整个程序架构上较为复杂。

4. redis 和 memcached 的区别

对于 redis 和 memcached 我总结了下面四点。现在公司一般都是用 redis 来实现缓存,而且 redis 自身也越来越强大了!

  1. redis支持更丰富的数据类型(支持更复杂的应用场景):Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型,String。

  2. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中。

  3. 集群模式:memcached没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据;但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.

  4. Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型;Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。

来自网络上的一张图,这里分享给大家!

5. redis 常见数据结构以及使用场景分析

5.1 String

常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。

String数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅可以是String,也可以是数字。 常规key-value缓存应用;

常规计数:微博数,粉丝数等。

5.2 Hash

常用命令: hget,hset,hgetall 等。

Hash 是一个 String 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象,后续操作的时候,你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息,商品信息等等。比如下面我就用 hash 类型存放了我本人的一些信息:

key=JavaUser293847
value={
  “id”:1,
  “name”:“SnailClimb”,
  “age”: 22,  
  “location”: “Wuhan,Hubei”
}

5.3 List

常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

list 就是链表,Redis list 的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如微博的关注列表,粉丝列表,消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。

Redis list 的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销。

另外可以通过 lrange 命令,就是从某个元素开始读取多少个元素,可以基于 list 实现分页查询,这个很棒的一个功能,基于 redis 实现简单的高性能分页,可以做类似微博那种下拉不断分页的东西(一页一页的往下走),性能高。

5.4 Set

常用命令:sadd,spop,smembers,sunion 等

set 对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于 set 是可以自动排重的。

当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。

比如:在微博应用中,可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中,将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程,具体命令如下:

sinterstore key1 key2 key3     将交集存在key1内

5.5 Sorted Set

常用命令: zadd,zrange,zrem,zcard等

和set相比,sorted set增加了一个权重参数score,使得集合中的元素能够按score进行有序排列。

举例: 在直播系统中,实时排行信息包含直播间在线用户列表,各种礼物排行榜,弹幕消息(可以理解为按消息维度的消息排行榜)等信息,适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。

6. redis 设置过期时间

Redis中有个设置时间过期的功能,即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库,这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息,尤其是短信验证码都是有时间限制的,按照传统的数据库处理方式,一般都是自己判断过期,这样无疑会严重影响项目性能。

我们 set key 的时候,都可以给一个 expire time,就是过期时间,通过过期时间我们可以指定这个 key 可以存活的时间。

如果假设你设置了一批 key 只能存活1个小时,那么接下来1小时后,redis是怎么对这批key进行删除的?

定期删除+惰性删除。

通过名字大概就能猜出这两个删除方式的意思了。

  1. 定期删除:redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢?你想一想假如 redis 存了几十万个 key ,每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话,就会给 CPU 带来很大的负载!

  2. 惰性删除 :定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期 key,靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,除非你的系统去查一下那个 key,才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除,也是够懒的哈!

但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。我们想一下:如果定期删除漏掉了很多过期 key,然后你也没及时去查,也就没走惰性删除,此时会怎么样?如果大量过期key堆积在内存里,导致redis内存块耗尽了。怎么解决这个问题呢?所以Redis提供了内存淘汰机制来解决这个问题。

为什么不使用定时删除?所谓定时删除,指的是用一个定时器来负责监视key,当这个key过期就自动删除,虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源,因此一般不推荐采用这一策略。

7. redis 内存淘汰机制

Redis在使用内存达到某个阈值(通过maxmemory配置)的时候,就会触发内存淘汰机制,选取一些key来删除。内存淘汰有许多策略,下面分别介绍这几种不同的策略。

redis 配置文件 redis.conf 中有相关注释,我这里就不贴了,大家可以自行查阅或者通过这个网址查看: http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf

# maxmemory <bytes> 配置内存阈值
# maxmemory-policy noeviction 
  • noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。默认策略

  • allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。

  • allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。

  • volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。

  • volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

  • volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

如何选取合适的策略?比较推荐的是两种lru策略。根据自己的业务需求。如果你使用Redis只是作为缓存,不作为DB持久化,那推荐选择allkeys-lru;如果你使用Redis同时用于缓存和数据持久化,那推荐选择volatile-lru。

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用。LRU源于操作系统的一种页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。在Redis里,就是选择最近最久未使用的key进行删除。

8. redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)

Redis作为一个内存数据库,数据是以内存为载体存储的,那么一旦Redis服务器进程退出,服务器中的数据也会消失。为了解决这个问题,Redis提供了持久化机制,也就是把内存中的数据保存到磁盘当中,避免数据意外丢失

Redis提供了两种持久化方案:RDB持久化和AOF持久化,一个是快照的方式,一个是类似日志追加的方式

8.1 RDB

RDB持久化是通过快照的方式,即在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。在创建快照之后,用户可以备份该快照,可以将快照复制到其他服务器以创建相同数据的服务器副本,或者在重启服务器后恢复数据。RDB是Redis默认的持久化方式。

8.1.1 快照持久化

RDB持久化会生成RDB文件,该文件是一个压缩过的二进制文件,可以通过该文件还原快照时的数据库状态,即生成该RDB文件时的服务器数据。RDB文件默认为当前工作目录下的dump.rdb,可以根据配置文件中的dbfilename和dir设置RDB的文件名和文件位置。

# 设置 dump 的文件名
dbfilename dump.rdb

# 工作目录
# 例如上面的 dbfilename 只指定了文件名,
# 但是它会写入到这个目录下。这个配置项一定是个目录,而不能是文件名。
dir ./

触发快照的时机

  • 执行save和bgsave命令。

  • 配置文件设置save <seconds> <changes>规则,自动间隔性执行bgsave命令。

  • 主从复制时,从库全量复制同步主库数据,主库会执行bgsave。

  • 执行flushall命令清空服务器数据。

  • 执行shutdown命令关闭Redis时,会执行save命令。

8.1.2 save和bgsave命令

执行save和bgsave命令,可以手动触发快照,生成RDB文件,两者的区别如下:

使用save命令会阻塞Redis服务器进程,服务器进程在RDB文件创建完成之前是不能处理任何的命令请求。

127.0.0.1:6379> save
OK

而使用bgsave命令不同的是,basave命令会fork一个子进程,然后该子进程会负责创建RDB文件,而服务器进程会继续处理命令请求。

127.0.0.1:6379> bgsave
Background saving started

fork()是由操作系统提供的函数,作用是创建当前进程的一个副本作为子进程。

fork一个子进程,子进程会把数据集先写入临时文件,写入成功之后,再替换之前的RDB文件,用二进制压缩存储,这样可以保证RDB文件始终存储的是完整的持久化内容。

8.1.3 自动间隔触发

在配置文件中设置save <seconds> <changes>规则,可以自动间隔性执行bgsave命令。

################################ SNAPSHOTTING  ################################
#
# Save the DB on disk:
#
#   save <seconds> <changes>
#
#   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
#   number of write operations against the DB occurred.
#
#   In the example below the behaviour will be to save:
#   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
#   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
#   after 60 sec if at least 10000 keys changed
#
#   Note: you can disable saving completely by commenting out all "save" lines.
#
#   It is also possible to remove all the previously configured save
#   points by adding a save directive with a single empty string argument
#   like in the following example:
#
#   save ""

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

save <seconds> <changes>表示在seconds秒内,至少有changes次变化,就会自动触发gbsave命令。

  • save 900 1 当时间到900秒时,如果至少有1个key发生变化,就会自动触发bgsave命令创建快照。

  • save 300 10 当时间到300秒时,如果至少有10个key发生变化,就会自动触发bgsave命令创建快照。

  • save 60 10000 当时间到60秒时,如果至少有10000个key发生变化,就会自动触发bgsave命令创建快照。

8.2 AOF持久化

除了RDB持久化,Redis还提供了AOF(Append Only File)持久化功能,AOF持久化会把被执行的写命令写到AOF文件的末尾,记录数据的变化。默认情况下,Redis是没有开启AOF持久化的,开启后,每执行一条更改Redis数据的命令,都会把该命令追加到AOF文件中,这是会降低Redis的性能,但大部分情况下这个影响是能够接受的,另外使用较快的硬盘可以提高AOF的性能。

可以通过配置redis.conf文件开启AOF持久化,关于AOF的配置如下:

# appendonly参数开启AOF持久化
appendonly no

# AOF持久化的文件名,默认是appendonly.aof
appendfilename "appendonly.aof"

# AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同,都是通过dir参数设置的
dir ./

# 同步策略
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no

# aof重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no

# 重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

# 加载aof出错如何处理
aof-load-truncated yes

# 文件重写策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes

8.2.1 AOF的实现

AOF需要记录Redis的每个写命令,步骤为:命令追加(append)、文件写入(write)和文件同步(sync)。

命令追加(append)

开启AOF持久化功能后,服务器每执行一个写命令,都会把该命令以协议格式先追加到aof_buf缓存区的末尾,而不是直接写入文件,避免每次有命令都直接写入硬盘,减少硬盘IO次数。

文件写入(write)和文件同步(sync)

对于何时把aof_buf缓冲区的内容写入保存在AOF文件中,Redis提供了多种策略:

  • appendfsync always:将aof_buf缓冲区的所有内容写入并同步到AOF文件,每个写命令同步写入磁盘。

  • appendfsync everysec:将aof_buf缓存区的内容写入AOF文件,每秒同步一次,该操作由一个线程专门负责。

  • appendfsync no:将aof_buf缓存区的内容写入AOF文件,什么时候同步由操作系统来决定。

appendfsync选项的默认配置为everysec,即每秒执行一次同步。

关于AOF的同步策略是涉及到操作系统的write函数和fsync函数的,在《Redis设计与实现》中是这样说明的。

为了提高文件写入效率,在现代操作系统中,当用户调用write函数,将一些数据写入文件时,操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里,当缓冲区的空间被填满或超过了指定时限后,才真正将缓冲区的数据写入到磁盘里。

这样的操作虽然提高了效率,但也为数据写入带来了安全问题:如果计算机停机,内存缓冲区中的数据会丢失。为此,系统提供了fsync、fdatasync同步函数,可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里,从而确保写入数据的安全性。

从上面的介绍我们知道,我们写入的数据,操作系统并不一定会马上同步到磁盘,所以Redis才提供了appendfsync的选项配置。当该选项时为always时,数据安全性是最高的,但是会对磁盘进行大量的写入,Redis处理命令的速度会受到磁盘性能的限制;appendfsync everysec选项则兼顾了数据安全和写入性能,以每秒一次的频率同步AOF文件,即便出现系统崩溃,最多只会丢失一秒内产生的数据;如果是appendfsync no选项,Redis不会对AOF文件执行同步操作,而是有操作系统决定何时同步,不会对Redis的性能带来影响,但假如系统崩溃,可能会丢失不定数量的数据。

8.2.2 AOF重写(rewrite)

在了解AOF重写之前,我们先来看看AOF文件中存储的内容是啥,先执行两个写操作。

127.0.0.1:6379> set s1 hello
OK
127.0.0.1:6379> set s2 world
OK

然后我们打开appendonly.aof文件,可以看到如下内容:

*3
$3
set
$2
s1
$5
hello
*3
$3
set
$2
s2
$5
world

该命令格式为Redis的序列化协议(RESP)。*3代表这个命令有三个参数,$3表示该参数长度为3。

看了上面的AOP文件的内容,我们应该能想象,随着时间的推移,Redis执行的写命令会越来越多,AOF文件也会越来越大,过大的AOF文件可能会对Redis服务器造成影响,如果使用AOF文件来进行数据还原所需时间也会越长。

时间长了,AOF文件中通常会有一些冗余命令,比如:过期数据的命令、无效的命令(重复设置、删除)、多个命令可合并为一个命令(批处理命令)。所以AOF文件是有精简压缩的空间的。

AOF重写的目的就是减小AOF文件的体积,不过值得注意的是:AOF文件重写并不需要对现有的AOF文件进行任何读取、分享和写入操作,而是通过读取服务器当前的数据库状态来实现的。

文件重写可分为手动触发和自动触发,手动触发执行bgrewriteaof命令,该命令的执行跟bgsave触发快照时类似的,都是先fork一个子进程做具体的工作。

127.0.0.1:6379> bgrewriteaof
Background append only file rewriting started

自动触发会根据auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size 64mb配置来自动执行bgrewriteaof命令。

# 表示当AOF文件的体积大于64MB,且AOF文件的体积比上一次重写后的体积大了一倍(100%)时,会执行`bgrewriteaof`命令
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

下面看一下执行bgrewriteaof命令,重写的流程:

  • 重写会有大量的写入操作,所以服务器进程会fork一个子进程来创建一个新的AOF文件。

  • 在重写期间,服务器进程继续处理命令请求,如果有写入的命令,追加到aof_buf的同时,还会追加到aof_rewrite_bufAOF重写缓冲区。

  • 当子进程完成重写之后,会给父进程一个信号,然后父进程会把AOF重写缓冲区的内容写进新的AOF临时文件中,再对新的AOF文件改名完成替换,这样可以保证新的AOF文件与当前数据库数据的一致性。

8.3 数据恢复

Redis4.0开始支持RDB和AOF的混合持久化(可以通过配置项 aof-use-rdb-preamble 开启)

  • 如果是redis进程挂掉,那么重启redis进程即可,直接基于AOF日志文件恢复数据。

  • 如果是redis进程所在机器挂掉,那么重启机器后,尝试重启redis进程,尝试直接基于AOF日志文件进行数据恢复,如果AOF文件破损,那么用redis-check-aof fix命令修复。

  • 如果没有AOF文件,会去加载RDB文件。

  • 如果redis当前最新的AOF和RDB文件出现了丢失/损坏,那么可以尝试基于该机器上当前的某个最新的RDB数据副本进行数据恢复。

8.4 RDB vs AOF

上面介绍了RDB持久化和AOF持久化,那么来看一下他们各自的优缺点以及该如何选择持久化方案。

8.4.1 RDB和AOF优缺点

RDB

优点:

  • RDB快照是一个压缩过的非常紧凑的文件,保存着某个时间点的数据集,适合做数据的备份,灾难恢复。

  • 可以最大化Redis的性能,在保存RDB文件,服务器进程只需fork一个子进程来完成RDB文件的创建,父进程不需要做IO操作。

  • 与AOF相比,恢复大数据集的时候会更快。

缺点:

  • RDB的数据安全性是不如AOF的,保存整个数据集的过程是比繁重的,根据配置可能要几分钟才快照一次,如果服务器宕机,那么就可能丢失几分钟的数据。

  • Redis数据集较大时,fork的子进程要完成快照会比较耗CPU、耗时。

AOF

优点:

  • 数据更完整,安全性更高,秒级数据丢失(取决fsync策略,如果是everysec,最多丢失1秒的数据)。

  • AOF文件是一个只进行追加的日志文件,且写入操作是以Redis协议的格式保存的,内容是可读的,适合误删紧急恢复。

缺点:

  • 对于相同的数据集,AOF文件的体积要大于RDB文件,数据恢复也会比较慢。

  • 根据所使用的 fsync 策略,AOF 的速度可能会慢于 RDB。 不过在一般情况下, 每秒 fsync 的性能依然非常高。

8.4.2 如何选择RDB和AOF

  • 如果是数据不那么敏感,且可以从其他地方重新生成补回的,那么可以关闭持久化。

  • 如果是数据比较重要,不想再从其他地方获取,且可以承受数分钟的数据丢失,比如缓存等,那么可以只使用RDB。

  • 如果是用做内存数据库,要使用Redis的持久化,建议是RDB和AOF都开启,或者定期执行bgsave做快照备份,RDB方式更适合做数据的备份,AOF可以保证数据的不丢失。

9. redis 事务

Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。事务提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制,并且在事务执行期间,服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求,它会将事务中的所有命令都执行完毕,然后才去处理其他客户端的命令请求。

在传统的关系式数据库中,常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。在 Redis 中,事务总是具有原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)和隔离性(Isolation),并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时,事务也具有持久性(Durability)。

10. 缓存雪崩,缓存击穿,缓存穿透

10.1 缓存雪崩

简介:缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决办法:

  • 事前:尽量保证整个 redis 集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。

  • 事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免MySQL崩掉

  • 事后:利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

10.2 缓存穿透

简介:一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决办法: 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

参考:

https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506enter link description here

10.3 缓存击穿

10.3.1 什么是缓存击穿

在高并发的情况下,大量的请求同时查询同一个key时,此时这个key正好失效了,就会导致同一时间,这些请求都会去查询数据库,这样的现象我们称为缓存击穿。

10.3.2 击穿带来的问题

会造成某一时刻数据库请求量过大。

10.3.3 解决办法

采用分布式锁,只有拿到锁的第一个线程去请求数据库,然后插入缓存,当然每次拿到锁的时候都要去查询一下缓存有没有。

11. 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同!

推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁)。(如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题,不要使用分布式锁,这样会影响性能)

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为:每个客户端对某个方法加锁时,在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下,生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单,只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候,只需将这个瞬时节点删除即可。同时,其可以避免服务宕机导致的锁无法释放,而产生的死锁问题。完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。

在实践中,当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

参考:https://www.jianshu.com/p/8bddd381de06

12. 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?

一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

2020-07-04-FRnFq8
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关于RDB和AOF的优缺点,官网上面也给了比较详细的说明

redis.io/topics/pers…
redis 总结——重构版