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精美网站界面,济南做网站互联网公司,国外建站数据,武冈企业建站Redis有哪2种持久化方式?分别的优缺点是什么? Redis 的重写 AOF 过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的。 过期删除策略和内存淘汰策略有什么区别? 内存淘汰策略是在内存满了的时候,redis 会触发内存淘汰策略,来淘…

Redis有哪2种持久化方式?分别的优缺点是什么?

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Redis 的重写 AOF 过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的。

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过期删除策略和内存淘汰策略有什么区别?

  • 内存淘汰策略是在内存满了的时候,redis 会触发内存淘汰策略,来淘汰一些不必要的内存资源,以腾出空间,来保存新的内容
  • 过期键删除策略是将已过期的键值对进行删除,Redis 采用的删除策略是惰性删除+定期删除。

Redis 内存淘汰策略

  • noeviction(Redis3.0之后,默认的内存淘汰策略) :当运行内存超过最大设置内存时,不淘汰任何数据,这时如果有新的数据写入,会报错通知禁止写入。
  • volatile-random:随机淘汰设置了过期时间的任意键值;
  • volatile-ttl:优先淘汰更早过期的键值。
  • volatile-lru(Redis3.0 之前,默认的内存淘汰策略):淘汰所有设置了过期时间的键值中,最久未使用的键值;
  • volatile-lfu(Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略):淘汰所有设置了过期时间的键值中,最少使用的键值;
  • allkeys-random:随机淘汰任意键值;
  • allkeys-lru:淘汰整个键值中最久未使用的键值;
  • allkeys-lfu(Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略):淘汰整个键值中最少使用的键值。

Redis过期删除策略

Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用
惰性删除:
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Redis 的定期删除是每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查,并删除其中的过期key。
默认每秒进行 10 次过期检查一次数据库
随机抽查的数量由 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 定义的,它是写死在代码中的,数值是 20。

Redis的缓存失效会不会立即删除?

不会

为什么我不过期立即删除?

在过期 key 比较多的情况下,删除过期 key 可能会占用相当一部分 CPU 时间,在内存不紧张但 CPU 时间紧张的情况下,将 CPU 时间用于删除和当前任务无关的过期键上,无疑会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。所以,定时删除策略对 CPU 不友好。

Redis主从同步中的增量和完全同步怎么实现?

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为了避免在网络恢复时,主服务器频繁地使用全量同步的方式,我们应该调整下repl_backlog_buffer 缓冲区大小,尽可能的大一些。

redis主从和集群可以保证数据一致性吗 ?

redis 主从和集群在CAP理论都属于AP模型,即在面临网络分区时选择保证可用性和分区容忍性,而牺牲了强一致性。这意味着在网络分区的情况下,Redis主从复制和集群可以继续提供服务并保持可用,但可能会出现部分节点之间的数据不一致

哨兵机制原理是什么?

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哨兵(Sentinel)机制,它的作用是实现主从节点故障转移。监控、选主、通知。
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如果Sentinel集群中超过quorum数量的Sentinel节点认为该redis节点主观下线,则该redis客观下线。
首先需要从Sentinel集群中选举一个Sentinel节点作为Leader。
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由Sentinel Leader从redis从节点中选择一个redis节点作为主节点:
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Redis集群的模式了解吗 优缺点了解吗

当 Redis 缓存数据量大到一台服务器无法缓存时,就需要使用 Redis 切片集群(Redis Cluster )方案,它将数据分布在不同的服务器上,以此来降低系统对单主节点的依赖,从而提高 Redis 服务的读写性能。
Redis Cluster 方案采用哈希槽(Hash Slot),来处理数据和节点之间的映射关系。在 Redis Cluster 方案中,一个切片集群共有 16384 个哈希槽,这些哈希槽类似于数据分区,每个键值对都会根据它的 key,被映射到一个哈希槽中。

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优点

  • 提供了高可用性,节点之间采用主从复制机制,可以保证数据的持久性和容错能力,哪怕其中一个节点挂掉,整个集群还可以继续工作。
  • Redis集群采用分片技术,将数据分散到多个节点,从而提高读写性能。
  • Redis集群的扩展性非常好,可以根据实际需求动态增加或减少节点,从而实现可扩展性。

缺点

  • Redis集群的部署和维护需要考虑到分片规则、节点的布置、主从配置以及故障处理等多个方面,需要较强的技术支持,增加了节点异常处理的复杂性和成本。
  • 当某些节点失败或者网络出故障,集群中数据同步的问题也会出现。数据同步的复杂度和工作量随着节点的增加而增加,同步时间也较长,导致一定的读写延迟。
  • Redis集群的数据分片也限制了一些功能的实现,如在一个key上修改多次,可能会因为该key所在的节点位置变化而失败。此外,由于将数据分散存储到各个节点,某些操作不能跨节点实现,不同节点之间的一些操作需要额外注意。
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http://www.yayakq.cn/news/271135/

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