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96SEO 2026-02-20 07:15 0
Redis的Zset底层为什么要使用跳表而不是平衡树、红黑树或者B树6.Redis持久化6.1
6.0之后为什么引入了多线程9.过期数据的删除策略10.Redis内存淘汰机制11.大量key集中过期的问题12.
的数据是保存在内存中的内存数据库支持持久化因此读写速度非常快被广泛应用于分布式缓存方向。
并且Redis
Set、Bitmap、HyperLogLog、GEO。
并且Redis
假如用户第一次访问数据库中的某些数据的话这个过程是比较慢毕竟是从硬盘中读取的。
但是如果说用户访问的数据属于高频数据并且不会经常改变的话那么我们就可以很放心地将该用户访问的数据存在缓存中。
这样有什么好处呢
那就是保证用户下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。
操作缓存就是直接操作内存所以速度相当快。
2、高并发
由此可见直接操作缓存能够承受的数据库请求数量是远远大于直接访问数据库的所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。
进而我们也就提高了系统整体的并发。
Redisson提供的数据结构我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过
Redis的Zset底层为什么要使用跳表而不是平衡树、红黑树或者B树
n)。
对于范围查询来说平衡树也可以通过中序遍历的方式达到和跳表一样的效果。
但是它的每一次插入或者删除操作都需要保证整颗树左右节点的绝对平衡只要不平衡就要通过旋转操作来保持平衡这个过程是比较耗时的。
跳表诞生的初衷就是为了克服平衡树的一些缺点。
跳表使用概率平衡而不是严格强制的平衡因此跳表中的插入和删除算法比平衡树的等效算法简单得多速度也快得多。
红黑树
跳表相比较于红黑树来说跳表的实现也更简单一些不需要通过旋转和染色红黑变换来保证黑平衡。
并且按照区间来查找数据这个操作红黑树的效率没有跳表高。
B树
跳表B树更适合作为数据库和文件系统中常用的索引结构之一它的核心思想是通过可能少的
B树这种方式进行维护只需按照概率进行随机维护即可节约内存。
而且使用跳表实现
时相较前者来说更简单一些在进行插入时只需通过索引将数据插入到链表中合适的位置再随机维护一定高度的索引即可也不需要像
创建快照之后可以对快照进行备份可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本Redis
fsync策略的配置来决定何时将系统内核缓存区的数据同步到硬盘中的。
只有同步到磁盘中才算持久化保存了否则依然存在数据丢失的风险比如说系统内核缓存区的数据还未同步磁盘机器就宕机了那这部分数据就算丢失了。
AOF
文件中。
这一步需要调用write函数系统调用write将数据写入到了系统内核缓冲区之后直接返回了延迟写。
注意此时并没有同步到磁盘。
保存着某个时间点的数据集文件很小适合做数据的备份灾难恢复。
AOF
可能会使用大量内存重写期间到达的所有写入命令都会写入磁盘两次。
使用
文件恢复数据直接解析还原数据即可不需要一条一条地执行命令速度非常快。
而
以一种易于理解和解析的格式包含所有操作的日志。
你可以轻松地导出
文件来解决一些问题。
比如如果执行FLUSHALL命令意外地刷新了所有内容后只要
模式开发了自己的网络事件处理器这个处理器被称为文件事件处理器file
多路复用multiplexing程序来同时监听多个套接字并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
当被监听的套接字准备好执行连接应答accept、读取read、写入write、关
闭close等操作时与操作相对应的文件事件就会产生这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。
多路复用程序来监听多个套接字文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型又可以很好地与
socket它会将感兴趣的事件及类型读、写注册到内核中并监听每个事件是否发生。
这样的好处非常明显I/O
不需要额外创建多余的线程来监听客户端的大量连接降低了资源的消耗和
的多线程只是在网络数据的读写这类耗时操作上使用了执行命令仍然是单线程顺序执行。
因此你也不需要担心线程安全问题。
#设置1的话只会开启主线程官网建议4核的机器建议设置为2或3个线程8核的建议设置为6个线程
但是官网描述开启多线程读并不能有太大提升因此一般情况下并不建议开启。
常用的过期数据的删除策略就两个重要自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西
设置过期时间还是有问题的。
因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期
used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。
used当内存不足以容纳新写入数据时在键空间中移除最近最少使用的
allkeys-random从数据集server.db[i].dict中任意选择数据淘汰。
no-eviction禁止驱逐数据也就是说当内存不足以容纳新写入数据时新写入操作会报错。
这个应该没人使用吧
used从已设置过期时间的数据集server.db[i].expires中挑选最不经常使用的数据淘汰。
used当内存不足以容纳新写入数据时在键空间中移除最不经常使用的
主线程中执行的。
这就导致客户端请求没办法被及时处理响应速度会比较慢。
如何解决呢
类型存储较大的文件对应的二进制数据。
对于业务的数据规模考虑不周到比如使用集合类型的时候没有考虑到数据量的快速增长。
未及时清理垃圾数据比如哈希中冗余了大量的无用键值对。
是不合理的根本不存在于缓存中也不存在于数据库中。
这就导致这些请求直接到了数据库上根本没有经过缓存这一层对数据库造成了巨大的压力可能直接就被这么多请求弄宕机了。
存在于数据库中但不存在于缓存中通常是因为缓存中的那份数据已经过期。
这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上对数据库造成了巨大的压力可能直接就被这么多请求弄宕机了。
针对热点数据提前预热将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。
请求数据库写数据到缓存之前先获取互斥锁保证只有一个请求会落到数据库上减少数据库的压力。
缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景缓存在同一时间大面积的失效导致大量的请求都直接落到了数据库上对数据库造成了巨大的压力。
这就好比雪崩一样摧枯拉朽之势数据库的压力可想而知可能直接就被这么多请求弄宕机了。
另外缓存服务宕机也会导致缓存雪崩现象导致所有的请求都落到了数据库上。
集群避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
限流避免同时处理大量的请求。
多级缓存例如本地缓存Redis
设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
缓存永不失效不太推荐实用性太差。
缓存预热也就是在程序启动后或运行过程中主动将热点数据加载到缓存中。
xxl-job来定时触发缓存预热的逻辑将数据库中的热点数据查询出来并存入缓存中。
使用消息队列比如
发送到消息队列中然后由缓存服务消费消息队列中的数据根据主键或者
Sentinel是一个高可用性解决方案用于监控和管理Redis集群。
Redis是一个流行的开源内存数据库但是在单个Redis实例故障或宕机时可能会导致应用程序中断或数据丢失。
Redis
Sentinel通过提供自动故障检测、故障转移和集群管理等功能帮助确保Redis集群的高可用性和稳定性。
监控Sentinel通过定期向Redis实例发送心跳检查以检测实例的健康状态。
它可以监控主节点、从节点和其他Sentinel节点。
故障检测当Sentinel检测到Redis实例故障或宕机时它可以及时通知其他节点并采取相应的故障处理措施。
自动故障转移当主节点发生故障时Sentinel能够自动将一个从节点升级为新的主节点并将其他从节点重新配置为复制新的主节点。
这样可以确保Redis集群在主节点故障时继续提供服务。
配置提供Sentinel可以提供Redis集群的配置信息包括哪些节点是主节点、从节点以及其他Sentinel节点的信息。
服务发现应用程序可以通过向Sentinel节点请求获取可用的Redis主节点地址从而实现Redis集群的服务发现。
Sentinel可以提高Redis集群的可用性和容错性减少因为单点故障而导致的系统中断。
它还简化了Redis集群的管理和维护工作提供了一种可靠的方式来监控和自动处理Redis实例的故障。
Checks每个Sentinel节点会定期向Redis节点发送PING命令以检测节点的健康状态。
如果节点正常运行它将会回复PONG响应。
如果一个Sentinel节点在一定时间内未收到节点的PONG响应它会将该节点标记为主观下线。
Detection当一个Sentinel节点将节点标记为主观下线后它会向其他Sentinel节点发送信息询问它们对该节点的状态进行验证。
其他Sentinel节点也会进行类似的主观下线检测并回复验证结果。
通过Sentinel节点之间的协作可以达成对节点故障的共识进一步确认节点是否下线。
Sentinel使用了Quorum的概念。
Quorum是指在Redis
Sentinel集群中至少需要多少个Sentinel节点认为节点下线才能达成共识。
通常情况下Quorum的值为总Sentinel节点数的一半加一。
只有当足够多的Sentinel节点将节点标记为主观下线并达到Quorum要求时该节点才会被认定为客观下线。
Sentinel能够检测节点的健康状态并判断其是否下线。
这样可以及时发现故障节点并采取相应的故障转移措施确保Redis集群的高可用性。
Down主观下线是由Sentinel节点自身发起的节点故障检测。
每个Sentinel节点会定期向其他节点发送PING命令来检测节点的健康状态。
如果一个Sentinel节点在一定时间内无法收到节点的PONG响应它会将该节点标记为主观下线。
主观下线只是一个Sentinel节点认为节点不可用的主观判断并不是全局性的判定。
客观下线Objective
Down客观下线是由多个Sentinel节点共同协作来进行的节点故障检测。
当一个Sentinel节点将一个节点标记为主观下线后它会向其他Sentinel节点发送信息询问它们对该节点的状态进行验证。
其他Sentinel节点也会进行类似的主观下线检测并回复验证结果。
当足够多的Sentinel节点都将节点标记为主观下线时该节点会被认定为客观下线。
客观下线是全局性的判定表示整个Redis
主观下线和客观下线的区别在于判断节点是否下线的依据和范围。
主观下线是单个Sentinel节点的主观判断而客观下线是整个Redis
Sentinel集群的共识。
只有当一个节点被足够多的Sentinel节点标记为主观下线时它才会被认定为客观下线。
这种机制可以减少误判增加对节点故障的可靠性判断。
主观下线检测当一个Sentinel节点检测到主节点master下线时它会将主节点标记为主观下线。
主观下线是Sentinel节点的主观判断表示该节点认为主节点不可用。
共识确认Sentinel节点会向其他Sentinel节点询问它们对主节点的状态进行验证。
如果足够多的Sentinel节点达到Quorum要求都将主节点标记为主观下线则达成共识确认主节点的客观下线。
选举新的主节点一旦主节点被确认为客观下线Sentinel节点会开始选举新的主节点。
选举过程中Sentinel会考虑所有可选的从节点slave作为潜在的新主节点并根据一定的策略例如优先级、复制偏移量等选择其中一个从节点晋升为新的主节点。
重新配置从节点一旦新的主节点选举完成Sentinel节点会将其他从节点重新配置为复制新的主节点。
这样可以确保Redis集群在主节点故障时继续提供服务并保持数据一致性。
更新客户端连接Sentinel节点会将新的主节点信息广播给Redis客户端以便客户端能够更新连接信息并将请求发送到新的主节点。
Sentinel可以保证在主节点故障时自动选择新的主节点并使Redis集群继续对外提供服务。
这种故障转移机制可以提高Redis集群的可用性和容错性减少因为主节点故障而导致的系统中断。
建议部署多个Sentinel节点哨兵集群的主要原因是提高Redis集群的高可用性和容错性。
以下是几个关键的原因
故障检测和自动故障转移通过部署多个Sentinel节点可以增加对主节点故障的检测准确性。
每个Sentinel节点会定期进行心跳检测并监控主节点的健康状态。
当主节点发生故障时Sentinel集群能够迅速检测到并自动进行故障转移选举新的主节点从而避免主节点故障导致的服务中断。
共识机制和多数投票多个Sentinel节点之间使用共识机制来判断主节点的健康状态和故障情况。
通过多数投票的方式确保对主节点故障的判定达成一致。
如果只有单个Sentinel节点可能由于网络问题或单点故障导致判断失误增加了误判的风险。
高可用性决策在进行故障转移时多个Sentinel节点能够共同决策选择新的主节点。
通过多个节点的共同协作可以选择具有最高优先级和复制偏移量的从节点作为新的主节点确保数据的一致性和可用性。
服务发现和客户端重定向多个Sentinel节点共同提供服务发现功能客户端可以通过其中任意一个Sentinel节点获取主节点的信息。
如果某个Sentinel节点发生故障客户端仍然可以通过其他可用的Sentinel节点获取到主节点的地址并进行连接。
这样可以提高Redis集群在Sentinel节点故障时的容错性。
综上所述部署多个Sentinel节点能够增加Redis集群的鲁棒性和可用性提供故障检测和自动故障转移的功能并确保在主节点故障时能够快速选举出新的主节点保持数据一致性和服务的连续性。
Sentinel的故障转移过程中选择新的主节点的策略是基于以下因素进行评估和决策
priority每个从节点都可以配置一个优先级表示成为新主节点的候选顺序。
优先级较高的从节点更有可能被选为新的主节点。
通过配置从节点的优先级可以对新主节点的选举顺序进行控制。
从节点的复制偏移量slave
offset复制偏移量是指从节点与主节点之间的复制进度表示从节点复制的数据量。
在选举新的主节点时Sentinel会选择复制偏移量最大的从节点作为新主节点。
这样可以确保新主节点具有最新的数据。
从节点的健康状态Sentinel会考虑从节点的健康状态选择处于正常运行状态的从节点作为新主节点。
如果某个从节点也出现故障则不会被选为新的主节点。
额外配置的判断条件除了上述因素还可以根据需要进行额外的配置和判断条件。
例如可以配置需要满足的最小从节点数量或者设置只在特定的网络条件下进行故障转移等。
Sentinel会综合考虑从节点的优先级、复制偏移量和健康状态等因素选择出一个合适的从节点作为新的主节点。
这个选择过程旨在保证新的主节点具有数据的一致性和可靠性并尽可能地提高整个Redis集群的可用性。
Sentinel在一定程度上可以帮助防止脑裂Split-Brain问题的发生但并不能完全消除脑裂的可能性。
脑裂是指在分布式系统中由于网络分区或其他原因导致集群中的节点无法正常通信进而导致数据一致性和可用性的问题。
Sentinel采用了共识机制和多数投票的方式来进行故障检测和故障转移的决策这有助于减少脑裂的影响。
当主节点发生故障时Sentinel节点会进行共识确认并选举出一个新的主节点。
这个过程要求至少有一半加一Quorum的Sentinel节点都达成共识确保选举结果的一致性。
Sentinel集群中的节点之间发生网络分区导致部分节点无法与其他节点正常通信就有可能出现脑裂。
在这种情况下分区中的节点可能会形成多个子集群并分别选举出各自的主节点。
Sentinel节点故障如果发生Sentinel节点的故障可能导致选举过程中无法达成共识进而引发脑裂。
特别是当无法满足Quorum要求时可能会导致选举结果不一致。
适量增加Sentinel节点增加Sentinel节点的数量可以提高集群的容错性和可用性减少脑裂的概率。
网络架构设计设计合理的网络架构尽量避免网络分区的发生。
使用可靠的网络设备和配置确保节点之间的通信畅通。
定期监控和维护定期监控Sentinel节点和Redis节点的健康状态及时发现并处理故障情况。
需要注意的是脑裂是分布式系统中常见的问题对于高可用性和数据一致性的要求较高的应用场景可能需要考虑使用更复杂的解决方案如分布式一致性协议如Paxos、Raft或使用专门的分布式数据库系统来处理脑裂问题。
Cluster是Redis提供的分布式解决方案用于解决单节点Redis的性能和容量限制并提供高可用性和数据冗余。
它解决了以下问题并带来了一些优势
Cluster通过将数据分布在多个节点上实现了数据的冗余存储和故障转移。
当节点发生故障时集群可以自动进行主从切换保证服务的持续可用性。
扩展性单节点Redis在处理大规模数据和高并发请求时存在性能和容量限制。
Redis
Cluster通过将数据分片存储在多个节点上允许横向扩展实现数据和负载的均衡分布。
这样可以提高系统的整体性能和吞吐量。
Slot的概念将数据按照一定规则分配到不同的节点上。
这样每个节点只负责管理一部分数据简化了数据分片和路由的操作。
同时当集群的节点数发生变化时Redis
Cluster可以自动重新分配哈希槽实现数据的动态迁移和负载均衡。
Cluster具有自动故障检测和转移的能力。
当主节点发生故障时集群会自动选举出新的主节点并将从节点升级为主节点。
同时Redis
Cluster提供了集群管理和监控工具方便管理和监控节点的状态、数据分布和性能指标。
这些工具可以帮助管理员更好地了解集群的运行状况进行故障排查和性能优化。
Cluster解决了单节点Redis的性能和容量限制提供了高可用性、扩展性和自动化管理的优势。
它适用于需要处理大规模数据和高并发请求的应用场景如缓存、会话存储和实时数据处理等
Slot的方式进行数据分片。
哈希槽是一个固定数量的槽位集合通常为16384个槽位0-16383。
每个槽位可以被分配给集群中的一个或多个节点。
Cluster会将数据分配到对应的哈希槽上。
每个哈希槽都有一个唯一的编号范围从0到16383。
Cluster将数据分配到哈希槽后它会根据哈希槽与节点的映射关系将命令路由到负责该哈希槽的节点。
Cluster时集群会自动进行数据迁移以保持数据的均衡分布。
数据迁移的过程中Redis
Cluster会将相关的哈希槽从一个节点移动到另一个节点确保数据的一致性和负载均衡。
Cluster可以实现数据在集群中的均衡存储和路由。
每个节点只负责管理一部分哈希槽从而避免了单节点Redis的性能和容量限制。
同时当集群的节点数量发生变化时Redis
Cluster可以自动进行哈希槽的重新分配实现数据的动态迁移和负载均衡。
这样可以有效地提高系统的扩展性和性能。
Cluster选择16384个哈希槽的数量是出于权衡和设计考虑。
均衡性16384个哈希槽提供了足够的细粒度使得数据在集群中能够均匀分布。
如果哈希槽数量较少可能导致数据在节点之间的分布不均衡某些节点负载过重而其他节点负载较轻。
可扩展性16384个哈希槽提供了足够的扩展性可以支持大规模的分布式集群。
通过哈希槽的数量Redis
Cluster可以方便地进行数据迁移和负载均衡操作以适应节点的动态变化。
简化路由16384个哈希槽数量的选择也是为了简化路由的计算和管理。
客户端只需要计算键的哈希值并将其映射到对应的哈希槽然后将命令路由到管理该哈希槽的节点。
这样的设计使得路由操作相对简单高效。
兼容性选择16384个哈希槽的数量是为了与之前的Redis版本保持兼容性。
在Redis
Cluster之前Redis的主从复制Replication也使用了16384个槽位的概念。
通过保持相同的哈希槽数量可以更容易地迁移和兼容现有的Redis部署。
总的来说选择16384个哈希槽数量是为了提供均衡性、可扩展性和简化路由的优势同时与之前的Redis版本保持兼容性。
这个数量经过实践和经验的验证被认为是一个合理的折衷选择。
计算键的哈希值使用哈希函数如CRC16、MD5等对键进行哈希计算生成一个哈希值。
映射到哈希槽将哈希值与哈希槽的总数例如16384取模得到一个介于0和哈希槽总数之间的数字。
这个数字就是对应的哈希槽编号。
将哈希值与哈希槽的总数16384取模得到一个介于0和16383之间的数字比如1234。
Cluster中客户端会根据键的哈希值自动进行哈希槽的计算和路由。
客户端可以通过使用Redis客户端库或者自定义的哈希函数来实现这个过程。
对于大多数应用来说这个过程是透明的由Redis
Cluster的客户端库来处理。
客户端只需要指定键而不需要关心具体的哈希槽计算过程。
Cluster支持重新分配哈希槽。
当集群的节点数量发生变化例如节点的加入或离开Redis
Cluster可以自动进行哈希槽的重新分配以实现数据的动态迁移和负载均衡。
Cluster会将一部分哈希槽从现有节点重新分配到新节点上。
这样新节点就负责管理这些哈希槽所对应的数据。
Cluster会自动进行数据迁移。
数据从旧的节点上的哈希槽移动到新的节点上的相应哈希槽。
这确保了数据的一致性和均衡分布。
迁移完成当数据迁移完成后集群中的每个节点负责管理一部分哈希槽数据得到了重新分配和负载均衡。
Cluster能够适应节点的动态变化实现数据的平衡分布和负载均衡。
同时这个过程对应用程序是透明的应用程序无需手动干预Redis
Cluster的扩容和缩容过程中集群仍然可以提供服务但可能会有一些短暂的影响和潜在的性能变化。
在扩容期间当新节点加入集群并接管一部分哈希槽时数据迁移过程会发生。
在数据迁移期间如果客户端发送命令到正在迁移的哈希槽上集群会自动将请求重定向到正确的节点。
这意味着客户端可能会在迁移过程中经历一些请求的重定向和稍微增加的延迟但整体上仍然可以继续提供服务。
在缩容期间当节点离开集群时集群会将相应的哈希槽重新分配给其他节点并进行数据迁移。
在这个过程中客户端的请求也会被重定向到正确的节点上。
与扩容相似客户端可能会经历一些请求重定向和轻微的延迟。
需要注意的是数据迁移过程可能会对集群的整体性能产生一些影响。
数据迁移可能会消耗网络带宽和节点资源因此在迁移期间可能会出现一些性能波动。
但一旦数据迁移完成集群的性能应该恢复到正常水平并且能够继续提供服务。
为了最小化影响可以采取一些策略如逐步扩容或缩容、控制迁移速率等。
此外合理的集群规划和节点配置也可以提高Redis
Cluster在扩容和缩容期间可以继续提供服务但可能会有一些短暂的影响和性能变化。
这些影响通常是暂时的一旦数据迁移完成集群应该恢复到正常状态。
Cluster中节点之间通过节点间通信Node-to-Node
Communication来进行协调和数据同步。
节点间通信是基于Redis自定义的二进制协议实现的。
Cluster使用Gossip协议来进行节点之间的发现和状态信息传播。
每个节点都与其他节点保持连接并周期性地交换关于集群拓扑和节点状态的信息。
这种信息交换使得每个节点都能了解到其他节点的存在和状态变化。
握手过程当一个节点加入集群时它会通过Gossip协议与其他节点进行握手以获取集群的拓扑信息。
握手过程包括节点之间的互相识别、集群拓扑的交换等。
请求重定向当一个节点接收到一个请求但该请求所对应的哈希槽并不在该节点上时节点会通过Gossip协议获取哈希槽对应的节点信息并将请求重定向到正确的节点。
这样请求就会被正确地处理。
节点间数据同步当集群中的节点发生数据迁移、主节点切换等情况时节点之间需要进行数据同步以保证数据的一致性。
Redis
Cluster使用主从复制Replication机制来实现数据同步。
其中主节点负责将数据同步到从节点确保从节点与主节点的数据保持一致。
心跳检测节点之间会通过定期的心跳检测来监测其他节点的健康状态。
如果一个节点长时间没有响应其他节点会将其标记为故障节点并进行故障转移等操作。
Cluster中的节点能够进行通信、协作和数据同步以实现集群的高可用性和数据一致性。
这些机制使得Redis
Cluster能够自动处理节点间的协调和故障恢复从而提供稳定可靠的服务。
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