一、单点Redis的问题
1、数据丢失问题
Redis数据持久化。
2、并发能力问题
大家主从集群,实现读写分离。
3、故障恢复问题
利用Redis哨兵,实现健康检测和自动恢复。
4、存储能力问题
搭建分片集群,利用插槽机制实现动态扩容。
二、RDB
RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。
快照文件称为RDB文件,默认是保存在当前运行目录。
Redis内部有触发RDB的机制,可以在redis.conf文件中找到,格式如下:
当执行bgsave命令时,会通过fork系统调用创建一个子进程,该子进程与主进程共享内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。
fork采用的是copy-on-write技术:
当主进程执行读操作时,访问共享内存;
当主进程执行写操作时,则会拷贝一份数据,执行写操作;
RDB方式bgsave的基本流程?
fork主进程得到一个子进程,共享内存空间;
子进程读取内存数据并写入新的RDB文件;
用新RDB文件替换旧的RDB文件;
RDB会在什么时候执行?save 60 1000代表什么含义?
默认是服务停止时;
代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB;
RDB的缺点?
RDB执行间隔时间长,两次RDB之间写入数据有丢失的风险;
fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时;
AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:
三、AOF
AOF全称为Append Only File(追加文件)。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件,可以看做是命令日志文件。
AOF默认是关闭的,需要修改redis.conf配置文件来开启AOF:
AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:
配置项 | 刷盘时机 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
Always | 同步刷盘 | 可靠性高,几乎不丢数据 | 性能影响大 |
everysec | 每秒刷盘 | 性能适中 | 最多丢失一分钟的数据 |
no | 操作系统控制 | 性能最好 | 可靠性较差,可能丢失大量数据 |
因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多。虽然AOF会记录对同一个键的多次写操作,但是它们中只有最后一次写操作是有意义的。可以使用bgrewriteaof命令,以最小的命令数完成AOF文件重写的功能。
set id 1 set name nezha set id 2 bgrewriteaof mset name nezha id 2
Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置:
# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写auto-aof-rewrite-percentage 100# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 auto-aof-rewrite-min-size 64mb
RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。
RDB | AOF | |
---|---|---|
持久化方式 | 定时对整个内存做快照 | 记录每一次执行的命令 |
数据完整性 | 不完整,两次备份之间会丢失 | 相对完整,取决于刷盘策略 |
文件大小 | 会有压缩,文件体积小 | 记录命令,文件体积很大 |
宕机恢复速度 | 很快 | 慢 |
数据恢复优先级 | 低,因为数据完整性不低 | 高,因为数据完整性更高 |
系统资源占用 | 高,大量CPU和内存消耗 | 低,主要是磁盘IO资源,但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源 |
使用场景 | 可以容忍数分钟的数据丢失,追求更快的启动速度 | 对数据安全性要求较高常见 |
四、Redis优化秒杀流程
1、秒杀步骤:
查询优惠券;
判断秒杀商品库存;
查询订单
校验一人一单;
减库存;
创建订单;
2、Redis优化秒杀步骤:
新增秒杀的优惠券,将优惠券信息保存到Redis中;
基于Lua脚本,判断秒杀商品库存,一人一单,决定用户是否秒杀成功;
如果秒杀成功,将优惠券id、用户id、商品id封装到阻塞队列中;
开启异步任务,不断从阻塞队列中读取信息,实现异步下单功能;
3、秒杀的lua脚本
4、调用秒杀的lua脚本
public Result seckillVoucher(Long voucherId) { Long userId = UserHolder.getUser().getId(); long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); // 1.执行lua脚本 Long result = stringRedisTemplate.execute( SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId) ); int r = result.intValue(); // 2.判断结果是否为0 if (r != 0) { // 2.1.不为0 ,代表没有购买资格 return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单"); } // 3.返回订单id return Result.ok(orderId); }
5、通过线程池,操作阻塞队列
// 线程池 private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor(); /** * 在类初始化完成后执行 */ @PostConstruct private void init() { SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler()); } // 阻塞队列 private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024); private class OrderHandler implements Runnable{ @Override public void run() { while (true){ try { doSomething(); } catch (Exception e) { log.error("处理订单异常", e); } } } }
五、基于Redis实现共享session登录
基于session实现登录
基于Redis实现共享session登录
public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor { private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; } @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { // 1、获取请求头中的token String token = request.getHeader("authorization"); if (StrUtil.isBlank(token)) { return true; } // 2、基于TOKEN获取redis中的用户 String key = LOGIN_USER_KEY + token; Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key); // 3、判断用户是否存在 if (userMap.isEmpty()) { return true; } // 5、将查询到的hash数据转为UserDTO UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false); // 6、存在,保存用户信息到 ThreadLocal UserHolder.saveUser(userDTO); // 7、刷新token有效期 stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES); // 8、放行 return true; } @Override public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { // 移除用户 UserHolder.removeUser(); } }
以上是Redis分布式缓存与秒杀怎么实现的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

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。


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