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Redis企业级解决方案_Redis脑裂
什么是Redis的集群脑裂
Redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致Redis Master节点跟Redis slave节点和Sentinel集群处于不同 的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点。
注意：
此时存在两个不同的master节点，就像一个大脑分裂成了两个。集群脑裂问题中，如果客户端还在基于原来的master节点继续写入数据，那么新的Master节点将无法同步这些数据，当网络问题 解决之后，sentinel集群将原先的Master节点降为slave节点，此时再从新的master中同步数据， 将会造成大量的数据丢失。
解决方案
redis.conf配置参数：
min-replicas-to-write 1
min-replicas-max-lag 5
1.Redis的集群脑裂是指_____问题。网络
2.Redis的集群脑裂通过配置____命令解决。min-replicas-max-lag
Redis企业级解决方案_缓存预热
缓存冷启动
缓存中没有数据，由于缓存冷启动一点数据都没有，如果直接就对外提供服务了，那么并发量上来 Mysql就裸奔挂掉了。
缓存冷启动场景
新启动的系统没有任何缓存数据，在缓存重建数据的过程中，系统性能和数据库负载都不太好，所以最好是在系统上线之前就把要缓存的热点数据加载到缓存中，这种缓存预加载手段就是缓存预热。
1.Redis技术中缓存预热主要解决____问题。 缓存冷启动
Redis企业级解决方案_缓存穿透
概念
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别 大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案
1. 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管数据是否存在），我们仍然把这个空结果缓存， 设置空结果的过期时间会很短，最长不超过5分钟。
2. 布隆过滤器：如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起 来，然后通过比较确定。
布隆过滤器
什么是布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效 地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
代码实现
引入hutool包
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.7.17</version>
</dependency>java代码实现
// 初始化 注意 构造方法的参数大小10 决定了布隆过滤器BitMap的大小
BitMapBloomFilter filter = new BitMapBloomFilter(10);
filter.add("123");
filter.add("abc");
filter.add("ddd");
boolean abc = filter.contains("abc");
System.out.println(abc);
1.布隆过滤器是一种数据库结构，底层是_____。 bit数组
2.Redis技术中缓存穿透主要指____问题。 缓存和数据库中都没有的数据
Redis企业级解决方案_缓存击穿
概念
某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最 终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库
解决方案
代码实现
public String get(String key) throws InterruptedException { String value = jedis.get(key); // 缓存过期 if (value == null){ // 设置3分钟超时，防止删除操作失败的时候 下一次缓存不能load db Long setnx = jedis.setnx(key + "mutex", "1"); jedis.pexpire(key + "mutex", 3 * 60); // 代表设置成功 if (setnx == 1){ // 数据库查询 //value = db.get(key); //保存缓存 jedis.setex(key,3*60,""); jedis.del(key + "mutex"); return value; }else { // 这个时候代表同时操作的其他线程已经load db并设置缓存了。 需要重新重新获取缓存 Thread.sleep(50); // 重试 return get(key); } }else { return value; } }
1.Redis技术中缓存击穿指______问题。 缓存中没有但数据库中有的数据
2.Redis技术中缓存击穿如何解决。加互斥锁
Redis企业级解决方案_缓存雪崩
概念
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发 到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
缓存正常从Redis中获取，示意图如下：
缓存失效瞬间示意图如下：
解决方案
过期时间打散：既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
热点数据不过期：该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。
加互斥锁: 该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算， 其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。
加锁排队代码如下：
public Object GetProductListNew(String cacheKey) {
int cacheTime = 30;
String lockKey = cacheKey;
// 获取key的缓存
String cacheValue = jedis.get(cacheKey);
// 缓存未失效返回缓存
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
} else {
// 枷锁
synchronized(lockKey) {
// 获取key的value值
cacheValue = jedis.get(cacheKey);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
} else {
//这里一般是sql查询数据
// db.set(key)
// 添加缓存
jedis.set(cacheKey,"");
}
}
return cacheValue;
}
}
注意： 加锁排队只是为了减轻数据库的压力，并没有提高系统吞吐量。
1.Redis技术中缓存雪崩指____问题。缓存中数据大批量到过期时间
2.Redis技术中缓存雪崩____解决。 缓存数据的过期时间设置随机
Redis企业级解决方案_Redis开发规范
示例
# 表名 主键 主键值 存储列名字 set user:user_id:1:name xiaoton set user:user_id:1:age 20 #查询这个用户 keys user:user_id:9*
value设计
拒绝bigkey
防止网卡流量、慢查询，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。
命令使用
1、禁用命令
禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用scan的方式渐 进式处理。
2、合理使用select
redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际还是单线 程处理，会有干扰。
3、使用批量操作提高效率
4、不建议过多使用Redis事务功能
Redis的事务功能较弱(不支持回滚)，而且集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key必须在一个slot 上。
客户端使用
1. Jedis ：https://github.com/xetorthio/jedis 重点推荐
2. Spring Data redis ：https://github.com/spring-projects/spring-data-redis 使用Spring框架时推荐
3. Redisson ：https://github.com/mrniko/redisson 分布式锁、阻塞队列的时重点推荐
1、避免多个应用使用一个Redis实例
不相干的业务拆分，公共数据做服务化。
2、使用连接池
可以有效控制连接，同时提高效率，标准使用方式：
执行命令如下： Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); //具体的命令 jedis.executeCommand() } catch (Exception e) { logger.error("op key {} error: " + e.getMessage(), key, e); } finally { //注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。 if (jedis != null) jedis.close(); }
1.Redis技术中下列符合key设计__。user:id.1.age
Redis企业级解决方案_数据一致性
缓存已经在项目中被广泛使用，在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
缓存说明： 从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。
三种更新策略
1. 先更新数据库，再更新缓存
2. 先删除缓存，再更新数据库
3. 先更新数据库，再删除缓存
先更新数据库，再更新缓存
这套方案，大家是普遍反对的。为什么呢？
线程安全角度
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现
（1）线程A更新了数据库
（2）线程B更新了数据库
（3）线程B更新了缓存
（4）线程A更新了缓存 这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。 这就导致了脏数据，因此不考虑。
先删缓存，再更新数据库
先更新数据库，再延时删缓存
1.Redis技术中哪一种保证数据一致性最合理。设置过期时间
