标签：一点 相互 str 失效 cache 数据库 键值 imp port
概念
关系型数据库/sql： mysql，oracle
非关系型数据库/nosql： redis（存在内存中），mongodb（存在硬盘上）
1.redis是以key-value形式存储
2.redis支持持久化redis用途
1.做缓存
2.存储session
3.游戏排行榜
4.对速度要求比较高的数据存储
5.做消息队列redis 五大数据类型
1. 字符串
格式：set [key] [value]
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
2. 列表
redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，你可以添加一个元素列表的头部（左边）或者尾部（右边）
格式：lpush [name] [value] # 在key对应list的尾部添加字符串元素
格式：rpush [name] [value] # 在key对应list的头部添加字符串元素
格式：lrem [name] [index] # key对应list中删除count个和value相同的元素
格式：llen [name] # 返回对应list长度
3. 哈希（字典）
格式: hmset [name] [key1] [value1] [key2] [value2]
Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。
Redis 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。
4. 集合（set）
格式：sadd [name] [value]
redis的Set是string类型的无序集合
集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都为O(1)
5. 有序集合（zset）
格式: zadd name score value
Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失
Redis 提供了两种持久化方式:RDB（默认）?和AOF
RDB（Redis DataBase）：
功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数
AOF（Append-only file）:
每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作
aof写入保存：
WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。
比较：
1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
2、aof比rdb更安全也更大
3、rdb性能比aof好
4、如果两个都配了优先加载AOFredis有哪些架构，以及特点
单机版
特点:简单
缺点：1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。
主从复制
特点：
1、master/slave 角色
2、master/slave 数据相同
3、降低 master 读压力在转交从库
问题：
1、无法保证高可用
2、没有解决 master 写的压力
Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。
哨兵
特点：
1、保证高可用
2、监控各个节点
3、自动故障迁移
缺点：
主从模式，切换需要时间丢数据
没有解决 master 写的压力
Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：
监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应 用程序发送通知。
自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。
集群（proxy 型）：
特点：
1、无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。
2、数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
3、可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。
4、高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本
5、实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色 提升。
缺点：
1、资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性
从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。 redis常用命令
Keys [pattern] # 查看keys是否存在，Keys * 表示查看所有key
Exists [key] # 查看key是否存在，有返回1，无返回0
Set [key] [value] # 设置键值或修改已有键的值
Get [key] # 获取单个值
Setnx [key] [value] # 有则不变，无则设置
Setex [key] [seconds] [value] # 添加并设置过期时间
Expire [key] [seconds] # 设置过期时间
TTL [key] # 查看过期时间
Mset [key] [value] [key] [value]... # 设置多个键值
Getset [key] [value] # 修改为新值并返回旧值
Mget [key] [key]... # 获取多个值
Incr [key] # 使key的值自增1（注意：值必须为整数），若不存在则设置，并返回增后的值
incrby [key] [increment] # 同Incr，可指定自增的值
Decr [key] # 使key的值自减1（注意：值必须为整数），若不存在则设置，并返回减后的值
Decrby [key] [decrement] # 同Decr，可指定自减的值
Append [key] [value] # 在已有的值后追加字符串，没有则设置
Strlen [key] # 返回值的长度
move [key] [id] # 将 key及value移至指定库
persist [key] # 取消过期时间
Select [id] # 选择数据库0-15
randomkey # 随机返回一个kay
Rename [key] # 重命名key
Type [key] # 返回数据类型怎么使用redis分布式锁
先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个 过期时间，防止锁忘记释放
Redis做异步队列
一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
缺点：在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。
什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意 的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。
缓存雪崩
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，会给后端系统带来很大压力。导致系统 崩溃。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和 写缓存，其他线程等待。
2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长 期
3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。比较redis和Memcached
redis Memcached数据类型 字符串，列表，字典，集合，有序集合 字符串
持久化 支持 不支持
线程线程 单线程/单进程，但速度非常快 速度较快
Redis与Mysql双写一致性方案解析
一、前言：一般用redis来缓存的流程为：
但对于更新完数据，先更新缓存，还是先删除缓存有很大争议，因此，进行以下讨论二、一致性方案
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，再删除缓存三、先更新数据库，再更新缓存
普遍反对，有两种原因：
1.（线程安全角度）同时请求A和请求B进行更新操作，可能会出现
1、A更新了数据
2、B更新了数据
3、线程B更新了缓存
4、线程A更新了缓存
*此时缓存中是A的数据
2.业务场景：
*若业务需求是更新远远大于读取，而每次都要更新缓存，则造成很大的性能浪费
*若写入的数据不是直接写入缓存，而是要经过一些计算再写入，则也会造成性能浪费。显然，删除缓存更为合适四、先删除缓存，再跟新数据库
也会导致不一致的原因：
-假设线程A进行更新操作，B进行查询操作
1、A要更新数据，先删除缓存
2、B查询时发现没有缓存
3、B去数据库拿到旧值，并写入缓存
4、A将新数据写入数据库
*此时缓存中依然是旧数据
-解决方案（延时双删策略）：
1.先删除缓存
2.写入数据库
3.休息1s，再删除缓存
问题1：1s的时间怎么确定？
根据具体的业务情况而定
问题2：采用了mysql的读写分离架构怎么办？
1、请求A进行写操作，删除缓存
2、请求A将数据写入数据库了，
3、请求B查询缓存发现，缓存没有值
4、请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值
5、请求B将旧值写入缓存
数据库完成主从同步，从库变为新值上述情形，就是数据不一致的原因。解决方案依然是延时双删，在1s后再加 几百ms，等待主从同步完成
问题3：第二次删除如果失败怎么办？
在下面方案中具体阐述...五、先更新数据库，再删缓存
常用的是这种，虽然理论上还是有点问题：
-假设线程A进行查询，线程B进行更新
1.缓存刚好失效
2.请求A进行查询，查到一个旧值
3.请求B进行更新数据库
4.请求B进行删除缓存
5.请求A将取到的旧值添加到缓存，造成脏数据
-讨论
这种情况发生的情况几乎不存在，因为查询的速度要远大于写入的速度，因此在2进行后不可能会等3,4执行完了，才执行5。那如果删除缓存失败了怎么办？
为了解决删除缓存失败的问题，可用下面两种方案：
一、如图
二、如图
备注说明：上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal，可以完成订阅binlog日志的功能。另外，重试机制，可采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高，直接在程序中另起一个线程，每隔一段时间去重试即可，这些大家可以灵活自由发挥，只是提供一个思路。 python操作redis
1.简单使用
import redis
conn = redis.Redis(host='localhost',port=6379) # 获取reis链接
conn.set('age','18') # 存入数据（reids里存的都是byte格式数据）
name = conn.get('name') # 获取数据
print(name)
2. redis连接池
1.新建一个模块conn_pool.py
import redis
POOL=redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,max_connections=1000)
2.使用连接池
from conn_poll import POOL
conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)
print(conn.get('name'))
3.需要重点掌握的字符串操作
get set mget mset incr decr append标签：一点 相互 str 失效 cache 数据库 键值 imp port
原文地址：https://www.cnblogs.com/gyk1030/p/11691343.html
