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Redis 是C语言开发的一个开源高性能键值对的内存数据库,可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景,是一种NoSQL(not-only sql,非关系型数据库)的数据库
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。 项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈,是 Spring Boot + Dubbo 。未来,会重构成 Spring Cloud Alibaba 。 项目地址:https://github.com/YunaiV/onemall
下表是我列举的五种数据类型的特性及其使用场景
数据缓存是Redis最重要的一个场景,为缓存而生,在springboot中,一般有两种使用方式:
在分布式环境下,缓存和数据库很容易出现数据一致性问题,如果项目对缓存的要求是强一致性,那就不要使用缓存。
我们只能在项目中使用策略降低缓存与数据库一致性的概率,是无法保障两者的强一致性,一般策略包括缓存更新机制,更新数据库后及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制
在了解雪崩溃之前,我们先了解什么是缓存雪崩现象,假设A系统每秒需要处理5000个请求,但数据库每秒只能处理4000个请求,某一天,缓存机器出现了宕机,挂了,这时候所有的请求一下子全部落在数据库上,数据库肯定扛不住,报警挂掉了,这时候如果没有采取缓存设施,数据库又急着用,重新重启数据库,刚重启完成(有可能没启动完),请求又来,数据库立马挂掉。这就是雪崩事件,是Redis缓存中最致命问题之一(有一个是穿透)。大家可以看看下图
出现雪崩事件后不要急不要慌,我们可以在事故前中后三个方面来思考解决方案
我们来看看改造后的数据流程,假设用户A发送一个请求,系统先请求本地Ehcache是否有数据,如果没有再去Redis请求数据,如果没有再去数据库请求数据,获取到数据后同步到Ehcache和redis
限流组件的作用:可以设置每秒请求数次,有多少通过请求,剩余的未通过的可以走降级处理,返回一些默认的值,或者友情提示等默认操作。具体流程可以看看下图:
这样做的好处是:
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,用户(黑客)不断发起请求,导致请求直接查询数据库,这种恶意行为攻击场景的会直接导致数据库挂掉,数据流程如下图所示
image
处理这种情况相对比较简单点,这种情况是绕过redis或本地缓存直接到达数据库,可以采取以下方案:
上面讲的穿透是针对大面积数据请求,那么击穿是针对一点(一个key)来来导致redis异常,但某个key是非常热点,请求非常频繁,处于集中式访问现象,当这个key失效(过期)时,大量的请求就会击穿了缓存,直接请求数据库,就像在屏障中凿开了一个洞。
不同场景下缓存击穿解决方案
Redis官方介绍可以达到10W+的QPS,这个数据不比MEMCache差,而且Redis 是单进程单线程的模型,完全基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈是内存及网络带宽,有以下特点:
Redis 持久化策略有两种:
如果非常关心你的数据,但仍然可以承受数分钟内的数据丢失,那么可以额只使用 RDB 持久。
AOF 将 Redis 执行的每一条命令追加到磁盘中,处理巨大的写入会降低Redis的性能,不知道你是否可以接受。
数据库备份和灾难恢复:定时生成 RDB 快照非常便于进行数据库备份,并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度快。
当然了,Redis 支持同时开启 RDB 和 AOF,系统重启后,Redis 会优先使用 AOF 来恢复数据,这样丢失的数据会最少。
我们先说说主从复制会存在问题:
哨兵的架构模式如下:
该系统可以执行以下四个任务:
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