本文目录一览:
- 1、redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?
- 2、Redis集群模式1-主从复制+哨兵机制
- 3、redis集群主数据都是一致的吗为什么?
- 4、如何保证redis集群和mysql的数据一致性
- 5、redis高并发能力直接相关概念
- 6、接口添加redis缓存之后并发还是很低
缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层,由于Redis存储在内存中,读写速度非常快,可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。通过将频繁访问的数据存储在Redis中,可以加速数据的获取,提升系统的响应性能 。
社交网络点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能,社交网站的访问量通常来说比较大,而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据,Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能 。
Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统,比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子 。构建队列系统 使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统 。
Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库 。
Redis集群模式1-主从复制+哨兵机制传统的Redis集群采用的主从复制模式 , 一般为一主多从 , 主节点有读写权限,但是从节点只有读的权限 。主节点会定期将数据同步到从节点中,保证数据一致性的问题 。
Redis 高可用的主要有三种模式: 主从模式,哨兵模式和集群模式 。Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能,当一台 redis 数据库中的数据发生了变化,这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去 。
因此,主从模式的一个缺点,就在于无法实现自动化地故障恢复。Redis后来引入了哨兵机制 , 哨兵机制大大提升了系统的高可用性 。哨兵,就是站岗放哨的,时刻监控周围的一举一动 , 在第一时间发现敌情并发出及时的警报 。
集群监控,负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。(2)消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。(3)故障转移,如果master node挂掉了,会自动转移到slave node上 。
redis集群主数据都是一致的吗为什么?当更新数据时 , 如更新某商品的库存,当前商品的库存是100,现在要更新为99,先更新数据库更改成99,然后删除缓存,发现删除缓存失败了,这意味着数据库存的是99,而缓存是100,这导致数据库和缓存不一致 。
Redis 集群是指将多个 Redis 节点组合在一起 , 以形成一个统一的、可扩展的数据存储系统 。这种方法可以确保数据在整个集群中的一致性和可用性 。
【redismysql一致性 redis一致性问题】什么是主从复制 主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的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,只能由主节点到从节点 。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的 。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序 。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中 。
如何保证redis集群和mysql的数据一致性1、SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合 。通过业务代码来补偿一致性 。现实当中有XA协议 。比如Ehcache是支持XA协议的 。但是性能表现不佳,运维也麻烦 。
2、这种情况应该是先删除缓存,然后在更新数据库,如果删除缓存失败,那就不要更新数据库,如果说删除缓存成功 , 而更新数据库失败,那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已,这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
3、如果要“保证”数据的安全性,那么会带来开销的进一步提升 , 以至于使用redis带来的性能优势都会丧失 。正确的做法是区分不同的业务,使得并不需要“保证”数据一致性的场合,可以使用redis优化 。而敏感的场合依然使用mysql 。
4、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键 , 方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中 , 往redis写数据是,对redis主键自增并进行读取 , 若mysql更新失败,则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
5、先讲MySQL , MySQL中一个事务提交之后就永久写入了,同时将事务的操作写入日志 。然后,slave从master中请求日志,复制这个事务的操作(注意不是sql语句) 。
redis高并发能力直接相关概念Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关 。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中,这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。
Redis高并发能力直接相关概念,有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能 , 可以将常用的数据缓存在内存中 , 降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担,提高系统的响应速度和并发能力 。
redis高并发能力直接相关概念有,无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库,其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量,而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量 。一般来说,MySQL的并发能力通常在每秒600次以上,而Redis的并发能力可以达到每秒1000次 。
高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一 , 它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 。
接口添加redis缓存之后并发还是很低先更新数据库,再更新缓存 。这种做法最大的问题就是两个并发的写操作导致脏数据 。如下图(以Redis和Mysql为例),两个并发更新操作 , 数据库先更新的反而后更新缓存,数据库后更新的反而先更新缓存 。
如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g , 甚至几百g,或者是几t,那你就需要redis集群,而且用redis集群之后,可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
速度快:redis使用内存存储数据 , 使得读写速度非常快 。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多 。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销,使得操作更加高效 。
Cache作为中间缓存时代,将所有的数据先保存到缓存中,然后再存入mysql中 , 减小数据库压力,提高效率 。但是当数据再次增加到又一个量级,上面的方式也不能满足需求 , 由于数据库的写入压力增加,缓存只能缓解数据库的读取压力 。
缓存,必须得用缓存 大部分的高并发场景,都是读多写少,那你完全可以在数据库和缓存里都写一份 , 然后读的时候大量走缓存不就得了 。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发,没问题的 。
存在这种问题的一个场景是:当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,大量数据会去直接访问DB,此时给DB很大的压力 。
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