redis缓存机制,redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能？
redis缓存机制,redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能？详细介绍
本文目录一览： redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能？
Redis缓存机制主要作用在于提高数据访问速度、减轻数据库压力、提高系统性能。但是，使用Redis缓存机制可能会影响软件的以下功能：
数据一致性：由于Redis缓存中的数据与数据库中的数据可能存在不一致的情况，这会导致用户在查询数据时看到不一致的结果。
数据过期：缓存数据有过期时间，如果缓存数据过期，需要重新从数据库中获取，这可能会影响查询速度。
数据持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化策略，但在某些情况下，如意外宕机等，可能会导致缓存数据的丢失。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。
分布式环境：在分布式环境下，需要考虑缓存数据的同步和一致性问题，否则可能会导致软件功能异常。
缓存维护：需要定期对缓存进行维护，如清除无用的缓存数据，避免缓存数据过多影响系统性能。
在使用Redis缓存机制时，需要充分考虑这些可能影响软件功能的因素，并采取相应的措施进行优化。
redis缓存原理
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
扩展资料
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。
存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
redis的官网地址，redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）
Redis缓存过期机制
一、针对与设置了过期时间的key值
? ? 1.（主动）定期删除：定时随机的检查过期的key，如果过期则清理删除
? ? ? ? redis.conf(每秒检查的次数1-500)配置:? ?hz 10
? ? 2.（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除
所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。
二、内存淘汰管理机制Memory Management
? ? 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。
? ? redis.conf: maxmemory
* noeviction：旧缓存永不过期，新缓存设置不了，返回错误?
* allkeys-lru：清除最少用的旧缓存，然后保存新的缓存（推荐使用）
* allkeys-random：在所有的缓存中随机删除（不推荐）
* volatile-lru：在那些设置了expire过期时间的缓存中，清除最少用的旧缓存，然后保存新的缓存
* volatile-random：在那些设置了expire过期时间的缓存中，随机删除缓存
* volatile-ttl：在那些设置了expire过期时间的缓存中，删除即将过期的
缓存-redis 三种模式搭建和运行原理
标签： redis 缓存 主从 哨兵 集群
本文简单的介绍redis三种模式在linux的安装部署和数据存储的总结，希望可以相互交流相互提升。
对于Centos7在安装redis之前需要进行一些常用工具的安装：
关闭防火墙
正式安装redis
在redis进行maketest时候会出现一系列的异常，有如下解决方案：
用redis-server启动一下redis，做一些实验没什么意义。
要把redis作为一个系统的daemon进程去运行的，每次系统启动，redis进程一起启动，操作不走如下：
RDB和AOF是redis的一种数据持久化的机制。 持久化 是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。我们一般会将数据存放在本地磁盘，还会定期的将数据上传到云服务器。 RDB 是redis的snapshotting，通过redis.conf中的save配置进行设置，如 save 60 1000:
AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中,然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。一般我们配置redis.conf中的一下指令：
AOF和RDB模式我们一般在生产环境都会打开，一般而言，redis服务挂掉后进行重启会优先家在aof中的文件。
当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node,如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据;否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization; 开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。 slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。
从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。
master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制,但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization。
master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了，可以有如下配置：
slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。
在redis.conf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接，并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务。
sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵ping一个master，超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机 sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了 quorum 指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机
如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master (down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个slave来做切换，这个slave还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换；
（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上执行，清理所有的master状态 （3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上执行，查看所有sentinal对数量是否达成了一致
4.3.2 slave的永久下线
让master摘除某个已经下线的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面执行.
redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。 redis cluster可以支撑N个redis master,一个master上面可以挂载多个slave，一般情况我门挂载一个到两个slave，master在挂掉以后会主动切换到slave上面，或者当一个master上面的slave都挂掉后，集群会从其他master上面找到冗余的slave挂载到这个master上面，达到了系统的高可用性。
2.1 redis cluster的重要配置
2.2 在三台机器上启动6个redis实例
将上面的配置文件，在/etc/redis下放6个，分别为: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
每个启动脚本内，都修改对应的端口号
2.3 创建集群
解决办法是 先安装rvm，再把ruby版本提升至2.3.3
使用redis-trib.rb命令创建集群
--replicas: 表示每个master有几个slave
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看状体
3.1 加入新master
以上相同配置完成后，设置启动脚本进行启动；然后用如下命令进行node节点添加：
3.2 reshard一些数据过去
3.3 添加node作为slave
3.4 删除node
怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
一般在自动化驾驶项目中redis的持久化机制使用什么？
在自动驾驶项目中，Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性。
在Redis中，提供两种持久化机制：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
RDB：RDB是一种快照持久化机制，它可以将Redis的内存数据周期性地写入磁盘上的一个文件中。RDB持久化机制通过fork出一个子进程来完成持久化操作，这个子进程会先将内存数据写入到一个临时文件中，然后再用这个临时文件替换掉旧的持久化文件。RDB机制的优点是持久化的文件相对较小，且恢复数据的速度相对较快。
AOF：AOF是一种日志持久化机制，它记录了Redis服务器所执行的所有写操作。AOF持久化机制将Redis的操作追加到一个只进行追加操作的文件中，因此可以保证每次写操作都被完整地记录下来。当Redis需要恢复数据时，会重新执行所有的写操作，以此来还原数据。AOF机制的优点是可以提供更好的数据安全性，但是由于要记录每个写操作，文件通常比RDB文件更大。
综合来说，RDB持久化机制适合对数据备份有较高要求的场景，而AOF持久化机制适合对数据完整性有较高要求的场景。一些应用场景可以同时使用两种持久化机制，既保证数据的安全性，也保证了性能。
面试中问到Redis持久化的原理，本篇在做详细解答
我们知道redis是一个 高效的分布式内存数据库 ，由于是操作内存所以性能非常之快，通常用它来做分布式缓存，用来提高微服务的高性能，但是因为是内存操作，所以当出现服务器故障，断电等情况就会造成 内存数据丢失 ，不可恢复，因此redis 引入了持久化机制来将内存数据写入磁盘，从而保障了Redis的数据不被丢失。
Redis有两种持久化的方式，一种是RDB，另外种是AOF。
RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案。
RDB持久化默认有三种策略
可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。
在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。
没有满足第一种条件时，在900秒内有1次操作即触发RDB持久化。
没有满足第二种条件时，在300秒内有10次操作即触发RDB持久化。
RDB持久化除了可以根据配置中的策略来触发外，还可以使用save和bgsave命令手动来触发。这两个命令的区别在于save会阻塞服务器进程。在执行save命令的过程中，服务器不能处理任何请求，但是bgsave（background save，后台保存）命令会通过一个子进程在后台处理数据RDB持久化。本质上save和bgsave调用的都是rdbSave函数，所以Redis不允许save和bgsave命令同时执行，当然这也是为了避免RDB文件数据出现不一致性的问题。
每次都是一个大文件，备份写入IO操作笔记大，很容易耗时，影响进程资源使用。
如果最近一次进程崩溃，那么最近一次数据备份后的数据就被丢失。
文件直接就可以当冷备使用
AOF（Append Only File）以独立日志的方式记录每次的写命令，可以很好地解决了数据持久化的实时性。系统重启时可以重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。AOF会先把命令追加在AOF缓冲区，然后根据对应策略写入硬盘。
AOF的实现流程有三个步骤
步骤一
把命令追加到AOF缓冲区，
步骤二
将缓冲区的内容写入程序缓冲区
步骤三
将程序缓冲区的内容写入文件
当AOF持久化功能处于开启状态时，服务器每执行完一个命令就会将命令以协议格式追加写入redisServer结构体的aof_buf缓冲区。而在服务重启的时候会把AOF文件加载到缓冲区中。
AOF有 三种触发机制
·always：每次发生数据变更都会被立即记录到磁盘，性能较差，但数据完整性比较好。
·everysec：每秒钟将aof_buf缓冲区的内容写入AOF文件，如果宕机，就会有1秒内的数据丢失。
·no：将数据同步操作交给操作系统来处理，性能最好，但是数据可靠性最差。在配置文件中设置appendonly=yes后，若没有指定apendfsync，默认会使用everysec选项。
写入指令随着时间的推移，记录了很多重复的指令，导致数据量非常大。
RDB优先级高于AOF
RDB小，AOF较大
RDB慢，AOF快
RDB快，AOF慢
Redis的主要功能？
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。
当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
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缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的
用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
如何使用redis做mysql的缓存
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入MySQL。
同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。
《内存数据库和mysql的同步机制》
redis如何做到和mysql数据库的同步
【方案一】http://www.zhihu.com/question/23401553?sort=created
程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。
程序查询redis，不存在就查询mysql并保存redis
redis和mysql数据的同步，代码级别大致可以这样做：
读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis
写: 写mysql->成功，写redis（捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
实时获取mysql binlog进行解析，然后修改redis
MySQL到Redis数据方案
无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。
那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
【方案三】
使用mysql的udf，详情请看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用，写入到redis中去。大致是这个样子。
【http://www.zhihu.com/question/27738066】
1.首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2.明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。
3.缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4.你的思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5.考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6.想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将你的应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7.把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8.保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9.不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10.刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。