redis这个内存数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性。
这几年的线上业务表明,redis这个内存数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性(我想很多公司都遇到过) 这里列举一下,我们遇到的一些问题:
主库宕机 (推荐学习:Redis视频教程)
先来看一下主库宕机容灾过程,如下图:
在主库宕机的时候,我们最常见的容灾策略为“切主”。具体为从该集群剩余从库中选出一个从库并将其升级为主库,该从库升级为主库后再将剩余从库挂载至其下成为其从库,最终恢复整个主从集群结构。
以上是一个完整的容灾过程,而代价最大的过程为从库的重新挂载,而非主库的切换。
解决办法
解决办法当然就是极力减少内存的使用了,一般情况下,我们都是这么做的:
1 设置过期时间
对具有时效性的key设置过期时间,通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用,同时也能够减少业务的麻烦,不需要定期清理了
2 不存放垃圾到redis中
这简直就是废话,但是,有跟我们同病相怜的人么?
3 及时清理无用数据
例如一个redis承载了3个业务的数据,一段时间后有2个业务下线了,那你就把这两个业务的相关数据清理了呗
4 尽量对数据进行压缩
例如一些长文本形式的数据,压缩能够大幅度降低内存占用
5 关注内存增长并定位大容量key
不管是DBA还是开发人员,你用redis,你就必须关注内存,否则,你其实就是不称职的,这里可以分析redis实例中哪些key比较大从而帮助业务快速定位异常key(非预期增长的key,往往是问题之源)
6 pika
如果实在不想搞的那么累,那就把业务迁移到新开源的pika上面,这样就不用太关注内存了,redis内存太大引发的问题,那也都不是问题了。
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Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。

Redis的数据模型和结构包括五种主要类型:1.字符串(String):用于存储文本或二进制数据,支持原子操作。2.列表(List):有序元素集合,适合队列和堆栈。3.集合(Set):无序唯一元素集合,支持集合运算。4.有序集合(SortedSet):带分数的唯一元素集合,适用于排行榜。5.哈希表(Hash):键值对集合,适合存储对象。

Redis的数据库方法包括内存数据库和键值存储。1)Redis将数据存储在内存中,读写速度快。2)它使用键值对存储数据,支持复杂数据结构,如列表、集合、哈希表和有序集合,适用于缓存和NoSQL数据库。

Redis是一个强大的数据库解决方案,因为它提供了极速性能、丰富的数据结构、高可用性和扩展性、持久化能力以及广泛的生态系统支持。1)极速性能:Redis的数据存储在内存中,读写速度极快,适合高并发和低延迟应用。2)丰富的数据结构:支持多种数据类型,如列表、集合等,适用于多种场景。3)高可用性和扩展性:支持主从复制和集群模式,实现高可用性和水平扩展。4)持久化和数据安全:通过RDB和AOF两种方式实现数据持久化,确保数据的完整性和可靠性。5)广泛的生态系统和社区支持:拥有庞大的生态系统和活跃社区,

Redis的关键特性包括速度、灵活性和丰富的数据结构支持。1)速度:Redis作为内存数据库,读写操作几乎瞬时,适用于缓存和会话管理。2)灵活性:支持多种数据结构,如字符串、列表、集合等,适用于复杂数据处理。3)数据结构支持:提供字符串、列表、集合、哈希表等,适合不同业务需求。

Redis的核心功能是高性能的内存数据存储和处理系统。1)高速数据访问:Redis将数据存储在内存中,提供微秒级别的读写速度。2)丰富的数据结构:支持字符串、列表、集合等,适应多种应用场景。3)持久化:通过RDB和AOF方式将数据持久化到磁盘。4)发布订阅:可用于消息队列或实时通信系统。

Redis支持多种数据结构,具体包括:1.字符串(String),适合存储单一值数据;2.列表(List),适用于队列和栈;3.集合(Set),用于存储不重复数据;4.有序集合(SortedSet),适用于排行榜和优先级队列;5.哈希表(Hash),适合存储对象或结构化数据。

Redis计数器是一种使用Redis键值对存储来实现计数操作的机制,包含以下步骤:创建计数器键、增加计数、减少计数、重置计数和获取计数。Redis计数器的优势包括速度快、高并发、持久性和简单易用。它可用于用户访问计数、实时指标跟踪、游戏分数和排名以及订单处理计数等场景。


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