redis這個記憶體資料庫,它的高效能、穩定性都是不用懷疑的,但我們塞進redis的資料過多,記憶體過大,那如果出問題,那它可能帶給我們的就是災難性。
這幾年的線上業務表明,redis這個記憶體資料庫,它的高效能、穩定性都是不用懷疑的,但我們塞進redis的資料過多,記憶體過大,那如果出問題,那它可能會帶給我們的就是災難性(我想很多公司都遇到過) 這裡列舉一下,我們遇到的一些問題:
主庫宕機 (建議學習:Redis視訊教學)
先來看看主庫宕機容災過程,如下圖:
在主庫宕機的時候,我們最常見的容災策略為「切主」。具體為從該叢集剩餘從庫中選出一個從庫並將其升級為主庫,該從庫升級為主庫後再將剩餘從庫掛載至其下成為其從庫,最終恢復整個主從集群結構。
以上是一個完整的容災過程,而代價最大的過程為從函式庫的重新掛載,而非主函式庫的切換。
解決方法
解決辦法當然就是極力減少記憶體的使用了,一般情況下,我們都是這麼做的:
#1 設定過期時間
對具有時效性的key設定過期時間,透過redis自身的過期key清理策略來降低過期key對於記憶體的佔用,同時也能夠減少業務的麻煩,不需要定期清理了
2 不存放垃圾到redis中
這簡直就是廢話,但是,有跟我們同病相憐的人麼?
3 及時清理無用數據
例如一個redis承載了3個業務的數據,一段時間後有2個業務下線了,那你就把這兩個業務的相關數據清理了唄
4 盡量對數據進行壓縮
例如一些長文本形式的數據,壓縮能夠大幅降低內存佔用
5 專注於記憶體成長並定位大容量key
不管是DBA還是開發人員,你用redis,你就必須專注於內存,否則,你其實就是不稱職的,這裡可以分析redis實例中哪些key比較大從而幫助業務快速定位異常key(非預期增長的key,往往是問題之源)
6 pika
如果實在不想搞的那麼累,那就把業務遷移到新開源的pika上面,這樣就不用太關注內存了,redis內存太大引發的問題,那也都不是問題了。
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Redis通過緩存數據、實現分佈式鎖和數據持久化來提升應用性能和可擴展性。 1)緩存數據:使用Redis緩存頻繁訪問的數據,提高數據訪問速度。 2)分佈式鎖:利用Redis實現分佈式鎖,確保在分佈式環境中操作的安全性。 3)數據持久化:通過RDB和AOF機制保證數據安全性,防止數據丟失。

Redis的數據模型和結構包括五種主要類型:1.字符串(String):用於存儲文本或二進制數據,支持原子操作。 2.列表(List):有序元素集合,適合隊列和堆棧。 3.集合(Set):無序唯一元素集合,支持集合運算。 4.有序集合(SortedSet):帶分數的唯一元素集合,適用於排行榜。 5.哈希表(Hash):鍵值對集合,適合存儲對象。

Redis的數據庫方法包括內存數據庫和鍵值存儲。 1)Redis將數據存儲在內存中,讀寫速度快。 2)它使用鍵值對存儲數據,支持複雜數據結構,如列表、集合、哈希表和有序集合,適用於緩存和NoSQL數據庫。

Redis是一個強大的數據庫解決方案,因為它提供了極速性能、豐富的數據結構、高可用性和擴展性、持久化能力以及廣泛的生態系統支持。 1)極速性能:Redis的數據存儲在內存中,讀寫速度極快,適合高並發和低延遲應用。 2)豐富的數據結構:支持多種數據類型,如列表、集合等,適用於多種場景。 3)高可用性和擴展性:支持主從復制和集群模式,實現高可用性和水平擴展。 4)持久化和數據安全:通過RDB和AOF兩種方式實現數據持久化,確保數據的完整性和可靠性。 5)廣泛的生態系統和社區支持:擁有龐大的生態系統和活躍社區,

Redis的關鍵特性包括速度、靈活性和豐富的數據結構支持。 1)速度:Redis作為內存數據庫,讀寫操作幾乎瞬時,適用於緩存和會話管理。 2)靈活性:支持多種數據結構,如字符串、列表、集合等,適用於復雜數據處理。 3)數據結構支持:提供字符串、列表、集合、哈希表等,適合不同業務需求。

Redis的核心功能是高性能的內存數據存儲和處理系統。 1)高速數據訪問:Redis將數據存儲在內存中,提供微秒級別的讀寫速度。 2)豐富的數據結構:支持字符串、列表、集合等,適應多種應用場景。 3)持久化:通過RDB和AOF方式將數據持久化到磁盤。 4)發布訂閱:可用於消息隊列或實時通信系統。

Redis支持多種數據結構,具體包括:1.字符串(String),適合存儲單一值數據;2.列表(List),適用於隊列和棧;3.集合(Set),用於存儲不重複數據;4.有序集合(SortedSet),適用於排行榜和優先級隊列;5.哈希表(Hash),適合存儲對像或結構化數據。

Redis計數器是一種使用Redis鍵值對存儲來實現計數操作的機制,包含以下步驟:創建計數器鍵、增加計數、減少計數、重置計數和獲取計數。 Redis計數器的優勢包括速度快、高並發、持久性和簡單易用。它可用於用戶訪問計數、實時指標跟踪、遊戲分數和排名以及訂單處理計數等場景。


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