Redis哨兵模式(故障转移测试)1、哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵 ， 实现redis集群的故障转移 。哨兵负责监控集群状态 ， 当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点 。一般需要单数的哨兵进行选举 ， 大多数达成一致 。
2、启动哨兵：启动哨兵进程或服务，让其开始监控主从节点的状态和进行故障转移 。测试和验证：模拟节点故障的情况，观察哨兵是否能够正确地进行故障转移和恢复 。
3、哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行 。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例 。
4、哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移，也就是启动其中一个 slave node 为 master node。在这过程中，可能会导致数据丢失的情况 。
redis性能有哪些问题1、以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照 ， save命令调度rdbSave函数 ， 会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的 ， 会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
2、内存使用率：Redis是一种内存数据库 ， 频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性 。
3、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
Redis数据的过期与淘汰然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知 ， 做业务处理的，可以做此监听 。
频繁读取redis性能会有影响吗1、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示 ， 由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
2、内存使用率：Redis是一种内存数据库 ， 频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性 。
3、对于热门数据和频繁读取的数据 ， 可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能 。使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性 。
Redis常见的性能问题都有哪些?内存限制：Redis是基于内存的存储系统 ， 当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况 。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高 。
缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能 。
详细原因1）不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构 ， 这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象 。
关于redis下面说法正确的是1、以下关于redis的说法正确的是单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；支持多种数据结构；支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘 ， 从而进行数据备份或数 。
2、Redis默认情况下不允许密码为空 。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的 ， 也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意操作 。
【redis key大小 性能测试 性能测试中redis问题】3、常见的说法是 ， 有N多热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量 ， 那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动 。提前把数据准备好，活动完后失效 。我的看法，有足够多的内存，我又想让系统极快 。
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