Redis

哨兵模式

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费时费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐方式，我们优先考虑哨兵模式

概述

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

Redis哨兵

这里的哨兵有两个作用

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行的状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵检测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机

用文字描述一下故障切换（failover）的过程。假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的。

Redis配置哨兵模式

配置3个哨兵和1主2从的Redis服务器来演示这个过程。

多哨兵监控Redis

首先配置Redis的主从服务器，修改redis.conf文件如下

# 使得Redis服务器可以跨网络访问
bind 0.0.0.0
# 设置密码
requirepass "123456"
# 指定主服务器，注意：有关slaveof的配置只是配置从服务器，主服务器不需要配置
slaveof 192.168.11.128 6379
# 主服务器密码，注意：有关slaveof的配置只是配置从服务器，主服务器不需要配置
masterauth 123456

上述内容主要是配置Redis服务器，从服务器比主服务器多一个slaveof的配置和密码。

配置3个哨兵，每个哨兵的配置都是一样的。在Redis安装目录下有一个sentinel.conf文件，copy一份进行修改

# 禁止保护模式
protected-mode no
# 配置监听的主服务器，这里sentinel monitor代表监控，mymaster代表服务器的名称，可以自定义，192.168.11.128代表监控的主服务器，6379代表端口，2代表只有两个或两个以上的哨兵认为主服务器不可用的时候，才会进行failover操作。
sentinel monitor mymaster 192.168.11.128 6379 2
# sentinel author-pass定义服务的密码，mymaster是服务名称，123456是Redis服务器密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster 123456

上述关闭了保护模式，便于测试。

有了上述的修改，我们可以进入Redis的安装目录的src目录，通过下面的命令启动服务器和哨兵

# 启动Redis服务器进程
./redis-server ../redis.conf
# 启动哨兵进程
./redis-sentinel ../sentinel.conf

注意启动的顺序。首先是主机（192.168.11.128）的Redis服务进程，然后启动从机的服务进程，最后启动3个哨兵的服务进程。

哨兵模式的其他配置项

sentinel down-after-milliseconds配置项只是一个哨兵在超过规定时间依旧没有得到响应后，会自己认为主机不可用。对于其他哨兵而言，并不是这样认为。哨兵会记录这个消息，当拥有认为主观下线的哨兵达到sentinel monitor所配置的数量时，就会发起一次投票，进行failover，此时哨兵会重写Redis的哨兵配置文件，以适应新场景的需要。

哨兵配置

配置哨兵配置文件 sentinel.conf

sentinel monitor 被监控的名字自定义 ip地址 端口号 1

sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6310 1

后面这个1代表 如果主机宕机了 slave 投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机

用 redis-sentinel 服务来启动 哨兵

这个时候如果主机宕机了

哨兵就会去检测 主机是否还有呼吸 如果检查没有了 那么他就是从从机里面选一个来作为主机

选举 6320 来做为主机

如果 6310 回来 那么 他就会作为 现任老大的从机

6320 主机

哨兵集群配置

# Example sentinel.conf
# port <sentinel-port> 哨兵的默认端口 默认是 26379 
port 8001
# 守护进程模式
daemonize yes
# 指明日志文件名
logfile "./sentinel1.log"
# 工作路径，sentinel一般指定/tmp比较简单
dir ./
# 哨兵监控这个master，在至少quorum个哨兵实例都认为master down后把master标记为odown
# （objective down客观down；相对应的存在sdown，subjective down，主观down）状态。
# slaves是自动发现，所以你没必要明确指定slaves。
sentinel monitor MyMaster 127.0.0.1 7001 1
# master或slave多长时间（默认30秒）不能使用后标记为s_down状态。
sentinel down-after-milliseconds MyMaster 1500
# 若sentinel在该配置值内未能完成failover操作（即故障时master/slave自动切换），则认为本次failover失败。
sentinel failover-timeout TestMaster 10000
# 设置master和slaves验证密码
sentinel auth-pass TestMaster testmaster123
sentinel config-epoch TestMaster 15
#除了当前哨兵, 还有哪些在监控这个master的哨兵
sentinel known-sentinel TestMaster 127.0.0.1 8002 0aca3a57038e2907c8a07be2b3c0d15171e44da5
sentinel known-sentinel TestMaster 127.0.0.1 8003 ac1ef015411583d4b9f3d81cee830060b2f29862

Redis缓存穿透和雪崩

缓存穿透 (查不到)

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

解决方案

布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，垃圾网站和正常网站加起来全世界据统计也有几十亿个。网警要过滤这些垃圾网站，总不能到数据库里面一个一个去比较吧，这就可以使用布隆过滤器。假设我们存储一亿个垃圾网站地址。

可以先有一亿个二进制比特，然后网警用八个不同的随机数产生器（F1,F2, …,F8） 产生八个信息指纹（f1, f2, …, f8）。接下来用一个随机数产生器 G 把这八个信息指纹映射到 1 到1亿中的八个自然数 g1, g2, …,g8。最后把这八个位置的二进制全部设置为一。过程如下：

有一天网警查到了一个可疑的网站，想判断一下是否是XX网站，首先将可疑网站通过哈希映射到1亿个比特数组上的8个点。如果8个点的其中有一个点不为1，则可以判断该元素一定不存在集合中。

那这个布隆过滤器是如何解决redis中的缓存穿透呢？很简单首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。

缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源

但是这种方法会存在两个问题：

如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿 (查询量太大，缓存过期）

描述：

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

解决方案：

1.设置热点数据永远不过期
2.接口限流与熔断，降级

重要的接口一定要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口中的某些服务不可用的时候，进行熔断，失败快速返回机制

1.布隆过滤器
bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小

2.加互斥锁，互斥锁参考代码如下

说明：

​ 1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了

​ 2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。

​ 3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点

缓存雪崩

概念

缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到储存层，储存层的调用量会暴增，造成储存层也会挂掉的情况。

解决方案

（1）redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。

（2）限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

（3）数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。