zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Redis 实现问题

    Redis和数据库的同步如何做?

      设置redis中数据的过期时间(登录信息)

      更新或修改数据库中数据的时候同时更新redis的 数据

      使用MQ更新缓存数据

    Redis的好处?

      速度快:因为数据在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

      支持丰富的数据类型,支持string、list、set、sorted set、hash

      支持事务:操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要不全不执行

      丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后会自动删除

    Redis常见性能问题和解决方案:

      Master最好不要做任何持久化操作,如RD内存快照和AOF日志文件

      Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

      Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

      为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

      尽量避免在压力很大的主库上增加从库

      主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变

    MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?

       相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

      voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

      volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

      volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

      allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

      allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

      no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

    Redis有时候会请求超时,已知都是固定的一个时间,比如200ms或者500ms,问这是为什么?

      请求redis超时,如果时间较长,比如60s或者75s这样的,可能是redis的timeout配置。目前是时间较短,200ms就超时,一般来说redis没道理在能处理请求的时候报超时错误,会否是现在超过了redis设置的最大连接数maxclients,导致拒绝服务;是否是client自身的连接超时设置。无论如何,CS模式的两端都有可能是原因

  • 相关阅读:
    linux tmux基本操作
    AJAX json集合传入Controller后台
    python 数据读取
    appium
    接口测试设计思路
    python 常用模块
    接口测试程序部分
    测试用例设计思路
    mock_待续
    网站收藏
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/roxy/p/7782382.html
Copyright © 2011-2022 走看看