Redis的性能,哨兵模式,集群,
Redis的性能管理;
redis的数据保存在内存中
redis-cli info memory
redis内存使用info memory命令参数解析
used_memory:236026888 由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)为单位
used_memory_rss:274280448 redis向操作系统申请的内存大小
used_memory_peak:458320936 redis的内存消耗峰值(以字节为单位)
内存碎片率:
used_memory_rss/used_memory系统已经分配给了redis,但是redis未能够有效利用的内存
如何查看内存碎片率:
redis-cli info memory | grep ratio

allocator frag ratio:1.19
分配碎片的比例,redis 主进程调度时产生的内存,比例越小,值越高,内存的浪费越多
allocator rss ratio:7.15
分配器占用物理内存的比例,告诉你主进程调度执行时占用了多少物理内存
rss overhead ratio:0.31
rss是向系统申请的内存空间,Redis占用物理空间额外的开销比例,比例越低好,redis实际占用的物理内存和向系统申请的内存月接近,额外的开销越低
mem_fragmentation ratio:3.33
内存碎片的比例,越低越好,内存的使用率越高
如何自动清理碎片:
vim /etc/redis/6379.conf
.....
activedefrag yes
#最后一行添加


如何手动清理碎片:
redis-cli memory purge

设置redis的内存最大阈值:
一但到达阈值,会自动清理碎片,开启key的回收机制
vim /etc/redis/6379.conf
........
#568行添加
maxmemory 1gb
![]()

key的回收策略
vim /etc/redis/6379.conf
.......
#598行添加如下(一般保留最后一个策略,根据需求添加):
maxmemory-policy volatile-lru:使用redis内资的lru算法,把已经设置了过期时间的键值对对中淘汰数据,移除最少使用的键值对。对已经设置了过期时间的键值对
maxmemory-policy volatile-ttl:已经设置了时间的键值对,从当中挑选一个即将过期的键值对,针对有设置过期时间的键值对
maxmemory-policy-volatile-random:从已经设置了过期时间的键值对当中,挑选数据随机淘汰键值对。对设置时间的键值对进行随机移除
mllkey-lru:lru算法当中,对所有的键值对进行淘汰,移除最少使用的键值对,针对所有的键值对
allkeys-random:从所有键值对中任意选择键值对进行淘汰
maxmemory-policy noeciction:禁止键值对回收,(不删除任何键值对,直到Redis内存塞满了)

在工作中一定要 给redis占用内存设置阈值
面试:
redis占用 内存的效率问题如何解决
1 日常巡检中。对redis 占用内存情况做监控
2 设置redis占用系统内存的阈值,避免占用系统全部内存
3 内存碎片清理,手动.自动清理
4 配置合适的Key的回收机制
Redis的报错问题:
1 雪崩:
缓存雪崩,大量的应用请求无法在redis缓冲中处理,会把所有的请求发送到后台数据库,数据库的压力会大,数据库本身并发能力差,一旦高并发,数据库会崩溃
redis集群大面积故障,Redis缓存中,大量数据同时过期,大量的请求无法得到处理。Redis实例宕机
1.1解决方案:
事前:高可用架构,防止整个缓存故障, ,主从复制,和哨兵模式,Redis集群。
事中:在国内用的比较多的方式,hystrix,熔断,限流三个手段来降低雪崩发生之后的损失,数据库不死即可,慢可以,但是不能没有响应
事后,Redis备份。快速缓存预热
2 redis的缓存击穿(重要)
主要是热点数据缓存过期,或者删除,多个请求并发访问热点数据,请求转发到数据库,导致数据库的性能下降,经常请求的缓存数据,最好设置为永不过期
3 Redis的缓存穿透
缓存中没有数据,数据库也没有对应的数据,但是有用户一直发起这个请求,而且请求的数据是很大,一般是被黑客利用
Redis的主从复制
主从复制的作用:
是redis实现高可用的基础,哨兵模式和集群都是在主从复制的基础之上实现高可用,主从复制实现数据的多机备份,以及读写分离(主服务器负责写,从服务器只读)
缺陷:故障无法自动恢复,需要人工干预,写操作的负载均衡
主从复制的工作原理:
主节点从节点组成,数据复制是单向,只能从主节点到从节点
1 主节点:主节点收到请求之后,他不管slave是第一次连接还是重新连接,主节点都会启动一个后台进程,执行bgsave主节点会把所有修改数据记录的命令加载到缓存和数据文件之中,
主从复制推荐使用AOF
建立连接:slave向主发送一个syn command,请求和主节点建立连接
数据文件创建完毕之后,master把数据文件传送到salve,slave 会把这个数据文件,先保存到硬盘,然后在加载到内存

实验架构:
192.168.233.7 主
192.168.233.8 从
192.168.233.9 从
依赖环境 Redis 先准备好
主:




![]()
从1 和从2


![]()
![]()


查看日志是否建好

验证是否主从
同时登录redis ,主写入 从节点无法写



哨兵模式
先有主从,再有哨兵,再主从复制的基础之上,实现主节点故障的自动切换,
哨兵模式的原理:
哨兵是一个分布式系统,用于在主从结构之间,对每台redis的服务器进行监控,主节点出现故障时,从节点通过投票的方式选择一个新的master 哨兵模式也需要至少三个节点,
哨兵模式的结构:
哨兵节点:监控节点,不存储数据
数据节点:主从节点,都是数据节点
主节点的选举过程:
1 已经下线的从节点,不会被选为主节点
2 选择配置文件当中,从节点优先级最高的replica-priority 100
3 选择一个复制数据最完整的从节点
哨兵节点通过raft算法(选举算法),每个节点共同投票选举出一个新的master,然后新的master实现主节点转移和故障恢复通知
每个哨兵节点每隔一秒,通过ping命令方式,检测主从之间的心跳线,主节点在一定时间内没有回复或者恢复了错误的信息,这个时候哨兵就会主观的判断主节点下线了,超过半数的节点哨兵认为主节点下线了,这个时候才会认为主节点是客观下线

主:






sentinel monitor mymaster 192.168.233.7 6379 2
#指向表示至少需要2台服务器认为主已经下线,才会进行主从切换。

从1和从2:





启动配置文件 先启动再启动从,挨个执行一遍

查看状态信息

日志查看从节点的信息
Redis 集群:
Redis3.0引入的分布式存储方案
工作模式:
集群有多个node节点组成,Redis数据分布在这些节点上,在集群之中,分为主节点和从节点
集群模式中 主从一一对应,数据写的读取和主从模式一样,主负责写,从模式只能写,集群模式自带哨兵模式,可以自动实现故障切换,但是故障切换中,整个集群不能使用,切换完毕之后集群会立刻恢复
集群模式是按照数据分片划分:
1 数据分片:是集群的核心功能,每个主都要提供读写的功能,但是数据一一对应写入对应的从节点,在集群模式中,可以容忍数据的不完整
2 高可用 :集群的主要目的
数据分片的实现过程:
redis集群引入了 哈希槽的概念
redis集群当中16384个哈希槽位(0-16384)
根据集群当中主节点从节点,分配哈希槽位,每个主从节点只负责一部分的
哈希槽位是连续的哈希槽位,如果出现不连续的哈希值,或者哈希槽位没有被分配,集群将会报错
主宕机之后,主节点原来负责的哈爷槽位将会不可用,需要从节点代替主节点继续负责原有的哈希操作。保证集群正常工作,故障切换的过程中,会提示集群不可用。切换完成,集群恢复继续工作。
每次读写都涉及到哈希槽位,Keyt通过crc16验证之后,对16384取余数,余数值决定数据放入哪个哈希槽位,通过这个值去找到对应的槽位所在的节点,然后直接跳转到这个节点
集群的流程:
1 集群自带主从和哨兵模式,
2 每个主从是互相隔的可以容忍数据的不完整,目的:高可用
3 哈希槽位为决定每个节点的读写槽位,在创建Key时,系统已经分配好了指定槽位
4 如果是出现MOVED不是报错,是提醒客户端取分配好的槽位节点,获取数据

实验
实验需求:需要6台装有redis的虚拟机
六台redis服务器都配置
vim /etc/redis/6379.conf
*****************************************************************************************
1、默认监听所有网卡-----70行
bind 0.0.0.0
2、关闭保护模式-----89行
protect-mode no
3、开启守护进程,以独立进程启动-----137行
daemonize yes
4、开启AOF持久化-----700行
appendonly yes
5、开启集群功能-----833行
cluster-enabled yes
6、集群名称文件设置-----841行
cluster-config-file nodes-6003.conf
7、集群超时时间设置-----847行(15000毫秒)
cluster-node-timeout 15000
*****************************************************************************************
创建集群:redis-cli -h 所在服务器ip --cluster create ip地址:6379 --cluster-replicas 1
此时在192.168.10.80主机创建
redis-cli -h 192.168.10.80 --cluster create 192.168.10.80:6379 192.168.10.150:6379 179 192.168.10.152:6379 192.168.10.153:6379 192.168.10.154:6379 --cluster-replicas 1
[root@localhost ~]# redis-cli -h 192.168.10.80 --cluster create 192.168.10.80:6379 192.168.79 192.168.10.152:6379 192.168.10.153:6379 192.168.10.154:6379 --cluster-replicas 1
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Master[0] -> Slots 0 - 5460
Master[1] -> Slots 5461 - 10922
Master[2] -> Slots 10923 - 16383
Adding replica 192.168.10.153:6379 to 192.168.10.80:6379
Adding replica 192.168.10.154:6379 to 192.168.10.150:6379
Adding replica 192.168.10.152:6379 to 192.168.10.151:6379
M: f9a09e3ededa9767aafc6aca98fcaad8e28272b6 192.168.10.80:6379
slots:[0-5460] (5461 slots) master
M: 508caf1dfeab313b2df0173dc015b62591b012fb 192.168.10.150:6379
slots:[5461-10922] (5462 slots) master
M: 68d8e79f5b4478dcd8143ef024607f17d02820c6 192.168.10.151:6379
slots:[10923-16383] (5461 slots) master
S: 6c1dc5ae608ca1c20f80f4762933ee07aa4a77c5 192.168.10.152:6379
replicates 68d8e79f5b4478dcd8143ef024607f17d02820c6
S: d82924c43dd5c907fda4abf35ffe33ad2b295abf 192.168.10.153:6379
replicates f9a09e3ededa9767aafc6aca98fcaad8e28272b6
S: 8ae774dce41372b08e38904ef81adba51413d072 192.168.10.154:6379
replicates 508caf1dfeab313b2df0173dc015b62591b012fb
Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join
....
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.10.80:6379)
M: f9a09e3ededa9767aafc6aca98fcaad8e28272b6 192.168.10.80:6379
slots:[0-5460] (5461 slots) master
1 additional replica(s)
S: 8ae774dce41372b08e38904ef81adba51413d072 192.168.10.154:6379
slots: (0 slots) slave
replicates 508caf1dfeab313b2df0173dc015b62591b012fb
S: 6c1dc5ae608ca1c20f80f4762933ee07aa4a77c5 192.168.10.152:6379
slots: (0 slots) slave
replicates 68d8e79f5b4478dcd8143ef024607f17d02820c6
M: 68d8e79f5b4478dcd8143ef024607f17d02820c6 192.168.10.151:6379
slots:[10923-16383] (5461 slots) master
1 additional replica(s)
S: d82924c43dd5c907fda4abf35ffe33ad2b295abf 192.168.10.153:6379
slots: (0 slots) slave
replicates f9a09e3ededa9767aafc6aca98fcaad8e28272b6
M: 508caf1dfeab313b2df0173dc015b62591b012fb 192.168.10.150:6379
slots:[5461-10922] (5462 slots) master
1 additional replica(s)
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.
[root@localhost ~]#

查看hash槽位CLUSTER nodes



验证从节点不能读

此处error不是报错,表明客户端尝试读取键值对test1,但是实际槽位在4768,因此集群要求客户端移动到4768槽位所在的主机节点获取数据
(2)验证从节点能不能写。不能

(3)验证分配hash槽位后,不在相应的hash槽位上的主节点能不能写。不能,只能到指定节点上操作
主

从

模拟故障
任意一台主服务器故障
主20.0.0.34——redis3故障,从20.0.0.44——redis4成为新主


monitor 查看哨兵的ping命令
监控redis实时工作日志,检测主从节点之间的心跳线
主

从

相关文章:
Redis的性能,哨兵模式,集群,
Redis的性能管理; redis的数据保存在内存中 redis-cli info memory redis内存使用info memory命令参数解析 used_memory:236026888 由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)…...
如何选择共模噪声滤波器
在当前电子产品中,绝大多数的高速信号都使用地差分对结构。 差分结构有一个好处就是可以降低外界对信号的干扰,但是由于设计的原因,在传输结构上还会受到共模噪声的影响。 共模噪声滤波器就可以用于抑制不必要的共模噪声,而不会对…...
Python与设计模式--模板模式
23种计模式之 前言 (5)单例模式、工厂模式、简单工厂模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、(7)代理模式、装饰器模式、适配器模式、门面模式、组合模式、享元模式、桥梁模式、(11)策略模式、责任链模式、命令模式、中介者模…...
LoadRunner自动化测试工具的应用
目录 第一部分:Loadrunner的简介 1.1 安装注意事项 1.2 协议的选择或者 VUSER 类型的选取 1.3 LR 的基本原理 1.4 测试脚本录制/分配所遵循的几个原则 第二部分:录制脚本 2.1 录制脚本前需要理解的几个基本概念 2.1.1 事务(Transaction) 2.1.2 集合点(Rendezvous) 2.1…...
工厂模式是一种创建对象的设计模式,使用工厂类来创建对象,而不是直接使用 new 关键字来创建对象。
文章目录 示例代码virtual std::string Operation() const = 0;如何理解std::string Operation() const override {这句如何理解?Factory 类包含一个静态方法 CreateProduct,它根据传入的类型参数来创建并返回具体的产品实例。这句话理解?std::unique_ptr<Product> pr…...
NET MVC中使用Element-Plus框架编写组件
一、目的 在NET MVC中使用Element-Plus编写可重复使用的组件。 二、准备工作 2.1 NET MVC项目 2.2 MVC项目中使用Element-Plus框架。不熟悉的可以参考此文章: NET MVC中如何使用Element-Plus-CSDN博客 三、组件编写 3.1、新建一个MVC的部分视图页面ÿ…...
在线文库系统 转码功能源代码展示 支持文档在线预览查阅功能
1、支持 pdf,doc,docx,ppt,pptx,txt,xlsx,xls,csv,zip,epub,ai,psd 格式的文件 2、文库系统的上传界面,用户可以进行上传自己的文件,然后自定义文档售价,来赚取金额。 3、文库系统的部分代码披露: <template><div clas…...
Linux /etc/shadow密码生成操作示例
一. 前言 之前学习过Linux文件系统下/etc/shadow里面保存着各个用户名的密码,并且密码是通过MD5算法加盐的方式生成的。但是一直没有自己真正动手生成过,今天,就来自己动手写代码生成下。 二. 代码验证/etc/shadow中密码 1. 通过passwd命令生…...
seata集成springboot的一些错误小计
1 seata依赖没找到 dependencies.dependency.version for com.alibaba.cloud:spring-cloud-starter-alibaba-seata:jar is missing. line 126, column 21错误原因:未指定具体的seata版本 解决 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-st…...
springmvc(基础学习整合)
SpringMVC是Spring框架提供的构建Web应用程序的全功能MVC模块。 在SpringMVC的各个组件中,处理器映射器、处理器适配器、视图解析器称为SpringMVC的三大组件。 springMVC基本介绍: http://t.csdnimg.cn/TOzw9 MVC是一种设计思想,将一个应…...
采集软件大全-全网免费的采集软件大全
采集软件大揭秘:从排名到任意网站采集的全方位解读 在数字时代,信息是黄金,而采集软件就是那把能够淘金的工具。无论是市场调研、竞品分析还是SEO优化,采集软件都扮演着不可或缺的角色。在这个领域里,有许多选择&…...
世微AP5125 DC-DC降压恒流 LED车灯电源驱动IC SOT23-6
产品描述 AP5125 是一款外围电路简单的 Buck 型平均电流检测模式的 LED 恒流驱动器,适用于 8-100V 电压范围的非隔离式大功率恒流 LED 驱动领域。芯片采用固定频率 140kHz 的 PWM 工作模式, 利用平均电流检测模式,因此具有优异的负载调整 率…...
STC15-串口通信打印输出数据printf函数与sprintf函数
STC15-串口通信打印输出数据printf函数与sprintf函数 1.打印输出数据有二种printf函数与sprintf函数,不同之处有:(1)函数的声明不同(2)函数的功能不同(3)用法举例 该问题引用百度知道…...
Android 11.0 默认开启USB调试功能
Android 11.0 默认开启USB调试功能 近来收到项目反馈需求想要默认开启USB调试功能,默认开启USB调试功能主要是在UsbDebuggingActivity.java文件中实现,具体修改参照如下: /vendor/mediatek/proprietary/packages/apps/SystemUI/src/com/and…...
单片机AVR单片机病房控制系统设计+源程序
一、系统方案 设计一个可容8张床位的病房呼叫系统。要求每个床位都有一个按钮,当患者需要呼叫护士时,按下按钮,此时护士值班室内的呼叫系统板上显示该患者的床位号,并蜂鸣器报警。当护士按下“响应”键时,结束当前呼叫…...
C语言——多种方式打印出1000之内的所有的“水仙花数”
所谓水仙花数,是指一个3位数,其各位数字立方和等于该数本身。水仙花数是指一个三位数,它的每个位上的数字的立方和等于它本身。例如,153是一个水仙花数,因为1^3 5^3 3^3 153。 方法一 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include <std…...
.net 8 发布了,试下微软最近强推的MAUI
先看下实现的效果: 下面发下XAML文件: <?xml version"1.0" encoding"utf-8" ?> <ContentPage xmlns"http://schemas.microsoft.com/dotnet/2021/maui"xmlns:x"http://schemas.microsoft.com/winfx/2009/…...
【产品经理】AI在SaaS产品中的应用及挑战
随着ChatGPT大模型在全球的爆火,AI迅速在各个行业内,助力于各行业的效率提升。而SaaS领域,AI同样也大有可为。 AI(人工智能,Artificial Intelligence的缩写)近一年来一直处于舆论风口,随着ChatG…...
Python实现一箭穿心
文章目录 🎄效果🏳️🌈Turtle模块🌹代码🌺代码讲解 🎄效果 🏳️🌈Turtle模块 Turtle是一个绘图工具,是Python标准库中的一个模块。它提供了一种简单而直观的方式来创…...
机器人AGV小车避障传感器测距
一、A22超声波传感器 该模块是基于机器人自动控制应用而设计的超声波避障传感器,针对目前市场上对于超声波传感器模组盲区大、测量角度大、响应时间长、安装适配性差等问题而着重设计。 具备了盲区小、测量角度小、响应时间短、过滤同频干扰、体积小、安装适配性高…...
忍者像素绘卷一文详解:Z-Image-Turbo加速模型+Masashi Kishimoto风格注入
忍者像素绘卷一文详解:Z-Image-Turbo加速模型Masashi Kishimoto风格注入 1. 创作理念与技术亮点 忍者像素绘卷是一款革命性的图像生成工具,它将传统忍者漫画的热血精神与现代AI技术完美结合。这款工具基于Z-Image-Turbo深度优化,专为16-Bit…...
在 MyBatis 的映射元素 <resultMap> 中,<id> 和 <result> 都用于将查询结果集的列映射到 Java 对象的属性
在 MyBatis 的 <resultMap> 中,<id> 和 <result> 都用于将查询结果集的列映射到 Java 对象的属性,但它们的语义和内部处理机制有本质区别。下面从多个维度详细讲解。 1. <resultMap> 简介 <resultMap> 是 MyBatis 中最重…...
深度学习模型过拟合的实战诊断与优化策略
1. 过拟合现象的诊断方法 第一次训练神经网络时,我盯着训练准确率冲到99%兴奋不已,结果测试集表现只有65%——这就是典型的过拟合现场。判断模型是否过拟合,就像医生看体检报告,需要多维度交叉验证。 最直观的方法是训练集与验证集…...
Android 11+ 适配实战:破解TextToSpeech ‘speak failed: not bound to TTS engine‘ 的权限与引擎绑定之谜
1. 当语音突然沉默:Android 11的TTS报错之谜 那天我正在调试一个天气预报应用,当代码执行到语音播报"今天晴转多云"时,控制台突然抛出红字警告:speak failed: not bound to TTS engine。这个错误在Android 10及以下版本…...
5分钟完成Axure RP中文汉化:小白也能轻松上手的终极教程
5分钟完成Axure RP中文汉化:小白也能轻松上手的终极教程 【免费下载链接】axure-cn Chinese language file for Axure RP. Axure RP 简体中文语言包。支持 Axure 11、10、9。不定期更新。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axure-cn 还在为Axure…...
RobotFramework自定义关键字开发指南:用Python扩展你的测试库
RobotFramework自定义关键字开发实战:Python扩展与分层设计 1. 为什么需要自定义关键字? 在自动化测试领域,RobotFramework以其关键字驱动的特性广受欢迎。但当你深入使用后会发现,标准库和第三方库提供的关键字往往无法完全满足…...
保姆级教程:用Docker快速部署FreeSWITCH的ASR服务(含FunASR、sherpa-ncnn)
基于Docker的FreeSWITCH语音识别服务实战指南 语音识别(ASR)技术正在重塑通信系统的交互方式。对于FreeSWITCH开发者而言,将高效ASR服务集成到电话系统中,可以解锁语音指令控制、实时字幕生成、智能客服等创新应用场景。Docker技术…...
解锁Windows全版本安装自由:MediaCreationTool.bat实战指南
解锁Windows全版本安装自由:MediaCreationTool.bat实战指南 【免费下载链接】MediaCreationTool.bat Universal MCT wrapper script for all Windows 10/11 versions from 1507 to 21H2! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MediaCreationTool.bat …...
抛开Transformer,我们还能如何理解Attention机制?
对于许多软件测试从业者而言,“Attention机制”这个词常常与Transformer、BERT、GPT这些大模型名词紧密捆绑,仿佛是深度学习“黑盒”中一个难以触及的复杂组件。然而,当我们暂时抛开Transformer这棵参天大树,回归到Attention机制本…...
MCP 实现深度技术报告
1. MCP 协议概述与架构定位 1.1 协议背景 Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的开放标准协议,旨在标准化 AI 助手与外部数据源、工具之间的集成方式。在 Claude Code 中,MCP 不仅是外部集成接口,更是核心架构组件,…...
