redis命令在线播放_redis启动命令linux(2024年12月免费观看)
Redis缓存击穿解决方案详解 缓存击穿是指当一个缓存项过期时,正好有大量并发请求访问该缓存项,这些请求可能会瞬间将数据库压垮。以下是两种解决方案: 方案一:使用互斥锁 当缓存失效时,不立即去数据库加载数据,而是使用Redis的SETNX命令设置一个互斥锁。如果操作成功,再进行数据库加载并更新缓存;否则,重试获取缓存的方法。 方案二:逻辑过期 ⏳ 在设置缓存项时,不设置过期时间,而是将过期时间作为一个字段存入缓存中。 当查询时,从Redis取出数据后判断时间是否过期。 如果过期,则开启一个线程进行数据同步,当前线程正常返回数据,但这不是最新数据。 两种方案的利弊 ⚖️ 强一致性:如果选择数据强一致性,建议使用分布式锁方案,但性能可能较低,且可能产生死锁问题。 高可用性:如果选择逻辑删除,则优先考虑高可用性,性能较高,但数据同步无法做到强一致。 通过以上两种方法,可以有效解决Redis缓存击穿问题,确保系统的稳定性和性能。
Redisson分布式锁解析 在分布式系统中,锁是确保数据一致性和避免并发冲突的关键。Redisson提供了一种基于Redis的分布式锁实现,它利用了Redis的setnx命令和Lua脚本来构建。 setnx命令,即“set keyName value nx ex time”,用于设置一个键值对,其中“ex time”用于设置过期时间,防止服务器宕机导致的死锁。但确定过期时间可能有些困难,因为它取决于业务代码的执行时间。 Redisson引入了watchdog机制来智能地管理锁的过期时间。对于已获得锁的线程,watchdog会监视并每隔一段时间延长锁的过期时间,直到业务处理完毕。这样,即使在服务器宕机的情况下,也能避免死锁的发生。 对于未能立即获得锁的线程,Redisson会允许它们进行一定数量的重试操作,以提高获取锁的效率,而不是每次都返回异常。 Redisson的锁还支持重入,即同一个线程在调用不同方法时,可以多次持有同一把锁。这是通过在Redis中以特定格式存储key来实现的,确保只有当value值为0时才真正释放锁。 在Redis集群环境下,Redisson提供了红锁(Redlock)机制来解决主服务器宕机导致的主从一致性问题。但需要注意的是,红锁要求每个命令至少在n/2+1个分布式Redis上执行,这可能会降低性能。因此,在不需要强一致性的场景下,有更优的选择。 总的来说,Redisson为分布式系统提供了一种高效且可靠的锁实现机制,确保了数据的一致性和系统的稳定性。
对象处理机制,Redis 设计与实现,在 Redis 的命令中,用于对键(key)进行处理的命令占了很大一部分, 而对于键所保存的值的类型(后简称“键的类型”),键能执行的命令又各不相同。 比如说,,网页链接
Redis配置秘籍犱. 栦久化设置: rdbcompression yes rdbchecksum yes dbfilename dump.rdb dir /data/redis/rediss/redis-6.2.7/data 2. 安全性: requirepass 123456 3. 日志记录: logfile /var/log/redis.log 4. 网络设置: daemonize yes bind 192.168.1.100 10.0.0.1 bind 127.0.0.1 ::1 bind 0.0.0.0.0 5. ⏳ 超时设置: timeout 300 6. 主从复制: replicaof redis1 6379 masterauth 123456 7. 命令行操作: set 键值 内容 keys * get 键值 8. 数据操作: del 键值(删除键值) expire 键值 时间(设置键值过期时间)
Redis持久化:RDB对决AOF Redis提供了两种持久化机制:RDB快照和AOF日志,以确保数据的持久存储。以下是这两种机制的详细对比: 砒DB(Redis DataBase) RDB通过在指定时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘来实现持久化。具体操作是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,成功后替换原有文件,采用二进制压缩存储。 优点: 方便持久化:整个Redis数据库只包含一个文件dump.rdb。 容灾性好:方便备份。 性能最大化:fork子进程完成写操作,主进程继续处理命令,IO最大化。主进程不会进行任何IO操作,保证了Redis的高性能。 启动效率高:数据集大时,比AOF启动效率更高。 缺点: 数据安全性低:RDB每隔一段时间进行一次持久化,如果在这段时间内Redis发生故障,数据会丢失。适合数据要求不严谨的场景。 阻塞时间长:数据集大时,fork子进程可能会导致服务器停止服务几百毫秒,甚至1秒。 AOF(Append Only File) AOF以日志形式记录服务器处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录。记录以文本方式存储,可以打开文件查看详细操作记录。 优点: 数据安全:提供三种同步策略,每秒同步、每修改同步和不同步。每秒同步和每修改同步确保数据安全性。 文件完整性:通过append模式写文件,即使服务器宕机也不会破坏已存在的内容。可以使用redis-check-aof工具解决数据一致性问题。 重写模式:AOF有rewrite模式,定期对AOF文件进行重写,以达到压缩的目的。 缺点: 文件大且恢复慢:AOF文件比RDB大,恢复速度慢。 启动效率低:数据集大时,启动效率低于RDB。 运行效率低:运行效率不如RDB高。 对比总结 AOF文件更新频率高,优先使用AOF还原数据。 AOF比RDB更安全但文件更大。 如果两个都配置了,优先加载AOF。 默认选择RDB。 数据格式:AOF为RESP格式写命令,RDB为二进制数据。 数据安全和性能:AOF提供三种回写模式,RDB在分钟级别可能丢失数据。 文件大小:AOF比RDB大。 恢复速度:AOF慢于RDB。 重写机制:AOF有重写机制,RDB没有。 重写阻塞主线程:AOF异步不阻塞主线程。 选择恢复方式:根据实际情况选择适合的持久化方式。
福州高防服务器:弹性防御,安全无忧 服务器,不同于普通电脑,需要24小时不间断运行,365天无休,以确保网站和游戏的流畅运行。𛊊蠦务器的运行环境至关重要,需要恒温、恒湿、防尘和稳定的供电,以确保其高效运作。쯸 砤务器的广泛应用使得许多公司业务得以高效运营,但安全问题也随之而来。芊 黑客利用Redis的漏洞,通过config命令,将authorized_keys写入/root/.ssh文件夹,实现免密码登录,从而攻击服务器。銊 ️ 为了应对这一威胁,我们需要准备两台测试服务器:黑客服务器(A)和目标服务器(B),并安装Redis。劊 操作流程如下: 在目标服务器B上安装Redis。 通过黑客服务器A,利用Redis的config命令,尝试写入authorized_keys。 检查目标服务器B是否被成功攻击。 련,以上操作仅供教学演示,切勿在实际环境中尝试,以免造成不必要的损失。
Redis面试指南:从基础到高级 什么是Redis? Redis是一种用C语言开发的开源内存数据库,主要用于数据库、缓存和消息中间件。它属于NoSQL(非关系型数据库)的一种,性能卓越,数据存储在内存中,读写速度极快,支持并发10万次/秒。它采用单进程单线程设计,线程安全,通过多路复用机制实现高效运行。 Redis的数据类型 Redis支持多种数据类型,包括: String:用于缓存,常用命令有set、get和setnx。 List:支持双向链表,适合做简单的消息队列,常用命令有lpush、rpop和lset。 Hash:用于存储键值对,支持存储结构化数据。 Set:用于存储无序集合,支持交集、并集等操作。 ZSet:用于存储有序集合,支持按分数排序。 砦久化与高可用 Redis支持数据持久化,可以将内存中的数据保存到磁盘中,确保数据在重启时依然可用。它还支持主从复制和哨兵机制,确保数据的高可用性。 分布式锁与消息中间件 Redis还可以用作分布式锁,确保多个进程之间的数据一致性。同时,它也支持发布订阅功能,适合作为消息中间件使用。 性能优化 为了优化性能,可以在Spring Boot应用程序中集成Redisson,通过配置Redisson连接信息和创建Redisson客户端,实现更高效的数据处理。 深入探索 在面试中,除了掌握Redis的基础知识,还需要深入了解其内部机制和优化方法,以确保在实际工作中能够充分发挥其优势。
Redis单线程为何能高效处理并发? 在面试中,面试官可能会问到:Redis作为单线程模型,为什么能够达到每秒万级别的处理能力?通常来说,单线程的处理能力是比多线程要差的,但Redis却能够做到这一点,这得益于以下两个关键因素: 1️⃣ 纯内存访问:Redis将所有数据存储在内存中,内存的响应时间大约为100纳秒。这是Redis能够达到每秒万级别访问速度的重要基础。 2️⃣ 非阻塞I/O:Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现,再加上Redis自身的事件处理模型,将epoll中的连接、读写、关闭等操作都转换为事件,从而不在网络I/O上浪费过多时间。 然而,单线程模型也有其局限性。每个命令的执行时间都有要求,如果某个命令执行时间过长,会导致其他命令的阻塞。对于Redis这种高性能的服务来说,这是非常致命的。因此,Redis更适合用于快速执行场景的数据库。
Redis哨兵模式:高并发高可用的秘密 Redis的哨兵模式是保证高并发高可用的关键技术。它通过监控、自动故障恢复和通知来确保Redis集群的稳定性。 监控机制: Sentinel会不断检查master和slave节点是否按预期工作。每隔1秒,它会向集群的每个实例发送ping命令。 蠦 障恢复: 如果master节点故障,Sentinel会将一个slave节点提升为master。当故障实例恢复后,新的master会继续提供服务。 ⠩知客户端: Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis客户端。 服务状态监控: Sentinel基于心跳机制监测服务状态。如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线。若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。 哨兵选主规则: 首先判断主与从节点断开时间长短,如超过指定值就排除该从节点。然后判断从节点的slave-priority值,越小优先级越高。如果slave-priority一样,则判断slave节点的offset值,越大优先级越高。最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。 集群脑裂问题: 集群脑裂是由于主节点和从节点和sentinel处于不同的网络分区,使得sentinel没有能够心跳感知到主节点,所以通过选举的方式提升了一个从节点为主,这样就存在了两个master,就像大脑分裂了一样。这样会导致客户端还在老的主节点那里写入数据,新节点无法同步数据。当网络恢复后,sentinel会将老的主节点降为从节点,这时再从新master同步数据,就会导致数据丢失。解决方法包括设置最少的从节点数量以及缩短主从数据同步的延迟时间。 砩 置参数: min-replicas-to-write1表示最少的slave节点为1个。 min-replicas-max-lag5表示数据复制和同步的延迟不能超过5秒。
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