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一：Redis 高可用
二： Redis 持久化
1、持久化的功能
2、Redis 提供两种方式进行持久化
3、 RDB 持久化
（1）触发条件
（1.1）手动触发
（1.2）自动触发
（1.3）其他自动触发机制
4、执行流程
5、 启动时加载
6、AOF 持久化
（1）开启AOF
7、执行流程
（1）命令追加(append)
（2）文件写入(write)和文件同步(sync)
（3）文件重写(rewrite)
（3.1）文件重写之所以能够压缩AOF文件原因
（3.2）文件重写的触发，分为手动触发和自动触发
（3.3）文件重写的流程
8、 启动时加载
9、RDB和AOF的优缺点
三：Redis 性能管理
1、查看Redis内存使用
2、内存碎片率
（1） 内存碎片如何产生的？
（2）跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的
（3） 解决碎片率大的问题
3、内存使用率
4、内回收key
5、其它限制
四：Redis 主从复制
1、Redis 主从复制简介
2、主从复制的作用
3、主从复制流程
4、搭建Redis 主从复制
（1）安装 Redis
（2）修改 Redis 配置文件（Master节点操作）
（3）修改 Redis 配置文件（Slave节点操作）
（4）验证主从效果
五：Redis 哨兵模式
1、主从切换技术的方法
2、哨兵 模式原理
3、哨兵模式的作用
4、故障转移机制
5、搭建Redis 哨兵模式
（1）环境搭建
（2）修改 Redis 哨兵模式的配置文件（所有节点操作）
（3）启动哨兵模式
（4）查看哨兵信息
（5）故障模拟
（6）验证结果
六：Redis 群集模式
1、Redis 群集概念
2、集群的作用
（1）数据分区：数据分区(或称数据分片)是集群最核心的功能。
（2）高可用：集群支持主从复制和主节点的自动故障转移（与哨兵类似）
3、Redis集群的数据分片
4、搭建Redis 群集模式
（1）六台服务器都需要安装redis数据库
（2）开启群集功能
（3） 启动redis节点
（4）测试群集
5、Cluster 集群增加节点动态扩容
1、创建新的主节点
2、设置主从节点
3、给新节点分配槽
4、查看集群状态
总结
一：Redis 高可用
在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999%等等）。
但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务（如主从分离、快速容灾技术），还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和 Cluster集群。
●持久化：持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
●主从复制：主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
●哨兵：在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷：写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
●Cluster集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。
二： Redis 持久化
1、持久化的功能
持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
2、Redis 提供两种方式进行持久化
●RDB 持久化：原理是将 Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。
●AOF 持久化：（append only file）：原理是将 Reids 的操作日志以追加的方式写入文件，类似于MySQL的binlog。
由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地。
3、 RDB 持久化
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化)，用二进制压缩存储，保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据。
（1）触发条件
RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。
（1.1）手动触发
save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。
save命令会阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。
而bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。
bgsave命令执行过程中，只有fork子进程时会阻塞服务器，而对于save命令，整个过程都会阻塞服务器，因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用。
（1.2）自动触发
在自动触发RDB持久化时，Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
save m n
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave进行快照。
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--433行--RDB默认保存策略
# save 3600 1 300 100 60 10000
#表示以下三个save条件满足任意一个时，都会引起bgsave的调用
save 3600 1 ：当时间到3600秒时，如果redis数据发生了至少1次变化，则执行bgsave
save 300 10 ：当时间到300秒时，如果redis数据发生了至少10次变化，则执行bgsave
save 60 10000 ：当时间到60秒时，如果redis数据发生了至少10000次变化，则执行bgsave
--454行--是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes
--481行--指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
--504行--指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /usr/local/redis/data
（1.3）其他自动触发机制
除了save m n 以外，还有一些其他情况会触发bgsave：
●在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点。
●执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化。
4、执行流程
（1）Redis父进程首先判断：当前是否在执行save，或bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。 bgsave/bgrewriteaof的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑：两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。
（2）父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis不能执行来自客户端的任何命令
（3）父进程fork后，bgsave命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令
（4）子进程创建RDB文件，根据父进程内存快照生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换
（5）子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息
5、 启动时加载
RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入 AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。
Redis载入RDB文件时，会对RDB文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。
6、AOF 持久化
RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化，则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中，查询操作不会记录； 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。
（1）开启AOF
Redis服务器默认开启RDB，关闭AOF；要开启AOF，需要在配置文件中配置：
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1380行--修改，开启AOF
appendonly yes
--1407行--指定AOF文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
--1505行--是否忽略最后一条可能存在问题的指令
aof-load-truncated yes
systemctl restart redis-server.service
7、执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。
AOF的执行流程包括：
●命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf；
●文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘；
●文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
（1）命令追加(append)
Redis先将写命令追加到缓冲区，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式，它是一种纯文本格式，具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中，除了用于指定数据库的select命令（如select 0为选中0号数据库）是由Redis添加的，其他都是客户端发送来的写命令。
（2）文件写入(write)和文件同步(sync)
Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略，策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数
为了提高文件写入效率，在现代操作系统中，当用户调用write函数将数据写入文件时，操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里，当缓冲区被填满或超过了指定时限后，才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率，但也带来了安全问题：如果计算机停机，内存缓冲区中的数据会丢失；因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数，可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里，从而确保数据的安全性。
AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式，它们分别是：
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1439--
●appendfsync always： 命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件，fsync完成后线程返回。这种情况下，每次有写命令都要同步到AOF文件，硬盘IO成为性能瓶颈，Redis只能支持大约几百TPS写入，严重降低了Redis的性能；即便是使用固态硬盘（SSD），每秒大约也只能处理几万个命令，而且会大大降低SSD的寿命。
●appendfsync no： 命令写入aof_buf后调用系统write操作，不对AOF文件做fsync同步；同步由操作系统负责，通常同步周期为30秒。这种情况下，文件同步的时间不可控，且缓冲区中堆积的数据会很多，数据安全性无法保证。
●appendfsync everysec： 命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后线程返回；fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中，是性能和数据安全性的平衡，因此是Redis的默认配置，也是我们推荐的配置。
（3）文件重写(rewrite)
随着时间流逝，Redis服务器执行的写命令越来越多，AOF文件也会越来越大；过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行，也会导致数据恢复需要的时间过长。
文件重写是指定期重写AOF文件，减小AOF文件的体积。需要注意的是，AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令，同步到新的AOF文件；不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!
关于文件重写需要注意的另一点是：对于AOF持久化来说，文件重写虽然是强烈推荐的，但并不是必须的；即使没有文件重写，数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入；因此在一些现实中，会关闭自动的文件重写，然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。
（3.1）文件重写之所以能够压缩AOF文件原因
●过期的数据不再写入文件
●无效的命令不再写入文件：如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(set myset v1, del myset)等。
●多条命令可以合并为一个：如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。
通过上述内容可以看出，由于重写后AOF执行的命令减少了，文件重写既可以减少文件占用的空间，也可以加快恢复速度。
（3.2）文件重写的触发，分为手动触发和自动触发
●手动触发：直接调用bgrewriteaof命令，该命令的执行与bgsave有些类似：都是fork子进程进行具体的工作，且都只有在fork时阻塞。
●自动触发：通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。 只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时，才会自动触发AOF重写，即bgrewriteaof操作。
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1480--
●auto-aof-rewrite-percentage 100 ：当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时，发生BGREWRITEAOF操作
●auto-aof-rewrite-min-size 64mb ：当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值，避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF
关于文件重写的流程，有两点需要特别注意：(1)重写由父进程fork子进程进行；(2)重写期间Redis执行的写命令，需要追加到新的AOF文件中，为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。
（3.3）文件重写的流程
（1）Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果存在则bgrewriteaof命令直接返回，如果存在 bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。
（2）父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的。
（3.1）父进程fork后，bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程， 并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区，并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制的正确。
（3.2）由于fork操作使用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_rewrite_buf)保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说，bgrewriteaof执行期间，Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。
（4）子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
（5.1）子进程写完新的AOF文件后，向父进程发信号，父进程更新统计信息，具体可以通过info persistence查看。
（5.2）父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件，这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。
（5.3）使用新的AOF文件替换老文件，完成AOF重写。
8、 启动时加载
当AOF开启时，Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会载入RDB文件恢复数据。
当AOF开启，但AOF文件不存在时，即使RDB文件存在也不会加载。
Redis载入AOF文件时，会对AOF文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整)，且aof-load-truncated参数开启，则日志中会输出警告，Redis忽略掉AOF文件的尾部，启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。
9、RDB和AOF的优缺点
●RDB持久化
优点：RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比，RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。
缺点：RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。
对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。
●AOF持久化
与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)，IO压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题。
AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对 Redis主进程性能的影响会更大。
三：Redis 性能管理
1、查看Redis内存使用
127.0.0.1:6379> info memory
2、内存碎片率
mem_fragmentation_ratio：内存碎片率。mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory
used_memory_rss：是Redis向操作系统申请的内存。
used_memory：是Redis中的数据占用的内存。
used_memory_peak：redis内存使用的峰值。
（1） 内存碎片如何产生的？
Redis内部有自己的内存管理器，为了提高内存使用的效率，来对内存的申请和释放进行管理。
Redis中的值删除的时候，并没有把内存直接释放，交还给操作系统，而是交给了Redis内部有内存管理器。
Redis中申请内存的时候，也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
Redis的这种机制，提高了内存的使用率，但是会使Redis中有部分自己没在用，却不释放的内存，导致了内存碎片的发生。
（2）跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的
- 内存碎片率在1到1.5之间是正常的，这个值表示内存碎片率比较低，也说明 Redis 没有发生内存交换。
- 内存碎片率超过1.5，说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%，其中50%是内存碎片率。
- 内存碎片率低于1的，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少 Redis内存占用。
（3） 解决碎片率大的问题
如果你的Redis版本是4.0以下的，需要在 redis-cli 工具上输入 shutdown save 命令，让 Redis 数据库执行保存操作并关闭 Redis 服务，再重启服务器。Redis服务器重启后，Redis会将没用的内存归还给操作系统，碎片率会降下来。
Redis4.0版本开始，可以在不重启的情况下，线上整理内存碎片。
config set activedefrag yes #自动碎片清理，内存就会自动清理了。
memory purge #手动碎片清理
3、内存使用率
redis实例的内存使用率超过可用最大内存，操作系统将开始进行内存与swap空间交换。
避免内存交换发生的方法：
●针对缓存数据大小选择安装 Redis 实例
●尽可能的使用Hash数据结构存储
●设置key的过期时间
4、内回收key
内存数据淘汰策略，保证合理分配redis有限的内存资源。
当达到设置的最大阀值时，需选择一种key的回收策略，默认情况下回收策略是禁止删除。
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
--1149--
maxmemory-policy noenviction
●volatile-lru：使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据(移除最近最少使用的key，针对设置了TTL的key)
●volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰（移除最近过期的key）
●volatile-random：从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰（在设置了TTL的key里随机移除）
●allkeys-lru：使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据（移除最少使用的key，针对所有的key）
●allkeys-random：从数据集合中任意选择数据淘汰（随机移除key）
●noenviction：禁止淘汰数据（不删除直到写满时报错）
5、其它限制
●maxclients
设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
默认情况下为10000个客户端。
如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。
●maxmemory
建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机。
设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。
但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明redis集群有主从），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。
●maxmemory-samples
设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。
一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。
四：Redis 主从复制
1、Redis 主从复制简介
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(Master)，后者称为从节点(Slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
2、主从复制的作用
●数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
●故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。
●负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
●高可用基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。
3、主从复制流程
（1）若启动一个Slave机器进程，则它会向Master机器发送一个“sync command”命令，请求同步连接。
（2）无论是第一次连接还是重新连接，Master机器都会启动一个后台进程，将数据快照保存到数据文件中（执行rdb操作），同时Master还会记录修改数据的所有命令并缓存在数据文件中。
（3）后台进程完成缓存操作之后，Master机器就会向Slave机器发送数据文件，Slave端机器将数据文件保存到硬盘上，然后将其加载到内存中，接着Master机器就会将修改数据的所有操作一并发送给Slave端机器。若Slave出现故障导致宕机，则恢复正常后会自动重新连接。
（4）Master机器收到Slave端机器的连接后，将其完整的数据文件发送给Slave端机器，如果Master同时收到多个Slave发来的同步请求，则Master会在后台启动一个进程以保存数据文件，然后将其发送给所有的Slave端机器，确保所有的Slave端机器都正常。
4、搭建Redis 主从复制
（1）安装 Redis
//环境准备
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
#修改内核参数
vim /etc/sysctl.conf
vm.overcommit_memory = 1
net.core.somaxconn = 2048
sysctl -p
//安装redis
yum install -y gcc gcc-c++ make
tar zxvf /opt/redis-7.0.9.tar.gz -C /opt/
cd /opt/redis-7.0.9
make
make PREFIX=/usr/local/redis install
#由于Redis源码包中直接提供了 Makefile 文件，所以在解压完软件包后，不用先执行 ./configure 进行配置，可直接执行 make 与 make install 命令进行安装。
#创建redis工作目录
mkdir /usr/local/redis/{conf,log,data}
cp /opt/redis-7.0.9/redis.conf /usr/local/redis/conf/
useradd -M -s /sbin/nologin redis
chown -R redis.redis /usr/local/redis/
#环境变量
vim /etc/profile
PATH=$PATH:/usr/local/redis/bin #增加一行
source /etc/profile
//定义systemd服务管理脚本
vim /usr/lib/systemd/system/redis-server.service
[Unit]
Description=Redis Server
After=network.target
[Service]
User=redis
Group=redis
Type=forking
TimeoutSec=0
PIDFile=/usr/local/redis/log/redis_6379.pid
ExecStart=/usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/conf/redis.conf
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
ExecStop=/bin/kill -s QUIT $MAINPID
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
（2）修改 Redis 配置文件（Master节点操作）
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
bind 0.0.0.0 #87行，修改监听地址为0.0.0.0
protected-mode no #111行，将本机访问保护模式设置no
port 6379 #138行，Redis默认的监听6379端口
daemonize yes #309行，设置为守护进程，后台启动
pidfile /usr/local/redis/log/redis_6379.pid #341行，指定 PID 文件
logfile "/usr/local/redis/log/redis_6379.log" #354行，指定日志文件
dir /usr/local/redis/data #504行，指定持久化文件所在目录
#requirepass abc123 #1037行，可选，设置redis密码
appendonly yes #1380行，开启AOF
systemctl restart redis-server.service
（3）修改 Redis 配置文件（Slave节点操作）
vim /usr/local/redis/conf/redis.conf
bind 0.0.0.0 #87行，修改监听地址为0.0.0.0
protected-mode no #111行，将本机访问保护模式设置no
port 6379 #138行，Redis默认的监听6379端口
daemonize yes #309行，设置为守护进程，后台启动
pidfile /usr/local/redis/log/redis_6379.pid #341行，指定 PID 文件
logfile "/usr/local/redis/log/redis_6379.log" #354行，指定日志文件
dir /usr/local/redis/data #504行，指定持久化文件所在目录
#requirepass abc123 #1037行，可选，设置redis密码
appendonly yes #1380行，开启AOF
replicaof 192.168.80.10 6379 #528行，指定要同步的Master节点IP和端口
#masterauth abc123 #535行，可选，指定Master节点的密码，仅在Master节点设置了requirepass
systemctl restart redis-server.service
（4）验证主从效果
在Master节点上看日志
tail -f /usr/local/redis/log/redis_6379.log
Replica 192.168.80.11:6379 asks for synchronization
Replica 192.168.80.12:6379 asks for synchronization
Synchronization with replica 192.168.80.11:6379 succeeded
Synchronization with replica 192.168.80.12:6379 succeeded
在Master节点上验证从节点
redis-cli info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=192.168.80.11,port=6379,state=online,offset=1246,lag=0
slave1:ip=192.168.80.12,port=6379,state=online,offset=1246,lag=1
五：Redis 哨兵模式
1、主从切换技术的方法
主从切换技术的方法是：当服务器宕机后，需要手动一台从机切换为主机，这需要人工干预，不仅费时费力而且还会造成一段时间内服务不可用。为了解决主从复制的缺点，就有了哨兵机制。
哨兵的核心功能：在主从复制的基础上，哨兵引入了主节点的自动故障转移。
2、哨兵 模式原理
哨兵（sentinel）： 是一个分布式系统，用于 对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现 故障时，通过投票机制选择新的master并将所有slave连接到新的master。所以整个运行哨兵的集群的数量不得少于三个节点。【哨兵必须是奇数】
3、哨兵模式的作用
- 监控： 哨兵会不断地检测主节点和从节点是否运行正常。
- 自动故障转移： 当主节点不能正常工作时，哨兵会开始自动故障转移操作，她会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点，并让其他从节点改为新的主节点。
- 通知（提醒）： 哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。
哨兵结构由两部分组成： 哨兵节点和数据节点
- 哨兵节点：哨兵系统由一个或者多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的redis节点，不存储数据。
- 数据节点：主节点和从节点都是数据节点
4、故障转移机制
1.由哨兵节点定期监控发现主节点是否出现了故障
每个哨兵节点每隔1秒会向主节点、从节点以及它哨兵节点发送一次ping命令做一次心跳检测。
- 如果主节点在一定时间范围内不回复或者是回复一个错误消息，那么这个哨兵就会认为这个主节点主观下线了（单方面的）。
- 当超过一半哨兵节点认为该主节点主观下线了，这样就是客观下线了。
2.当主节点出现故障时， 此时哨兵节点会通过raft算法（选举算法）实现选举机制共同选举出一个哨兵节点为leader，来负责处理主节点的故障转移和通知，所以整个运行哨兵的集群的数量不得少于3个节点。
3.由leader哨兵节点执行故障转移，过程如下：
- 将某一个从节点升级为新的主节点，让其他从节点指向新的主节点；
- 若原主节点恢复也变成从节点，并指向新的主节点
- 通知客户端主节点已经更换。
需要特别注意的是，客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障时，被哨兵主观线下后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作。
故障转移： 就相当于一个黑帮社会，里面会有几个分社老大，然后有一个最大的老大，定期去最大的老大那里开会，如果最大的老大犯了错被开了，由其余的分老大代替了，那么即使后期这个原本的最大的老大想恢复原身份，不能够直接恢复，也是需要选举的。
主节点的选举：
1.过滤掉不健康的（已经下线的），没有回复哨兵ping响应的从节点。
2.选择配置文件中从节点优先级配置最高的。（replica-priority，默认值为100）
3.选择复制偏移量最大，也就是复制最完美的从节点。
哨兵的启动依赖于主从模式，所以必须把主从模式安装好的情况下再去做哨兵模式。
5、搭建Redis 哨兵模式
（1）环境搭建
基于主从复制已搭建完成
| 主机 | 操作系统 | IP地址 | 软件 / 安装包 / 工具 |
|---|---|---|---|
| Master | CentOS7 | 192.168.10.27 | redis-7.0.9.tar.gz |
| Slave1 | CentOS7 | 192.168.10.28 | redis-7.0.9.tar.gz |
| Slave2 | CentOS7 | 192.168.10.29 | redis-7.0.9.tar.gz |
（2）修改 Redis 哨兵模式的配置文件（所有节点操作）
systemctl stop firewalld
setenforce 0
cp /opt/redis-7.0.9/sentinel.conf /usr/local/redis/conf/
chown redis.redis /usr/local/redis/conf/sentinel.conf
vim /usr/local/redis/conf/sentinel.conf
protected-mode no #6行，关闭保护模式
port 26379 #10行，Redis哨兵默认的监听端口
daemonize yes #15行，指定sentinel为后台启动
pidfile /usr/local/redis/log/redis-sentinel.pid #20行，指定 PID 文件
logfile "/usr/local/redis/log/sentinel.log" #25行，指定日志存放路径
dir /usr/local/redis/data #54行，指定数据库存放路径
sentinel monitor mymaster 192.168.80.10 6379 2 #73行，修改 指定该哨兵节点监控192.168.80.10:6379这个主节点，该主节点的名称是mymaster，最后的2的含义与主节点的故障判定有关：至少需要2个哨兵节点同意，才能判定主节点故障并进行故障转移
#sentinel auth-pass mymaster abc123 #76行，可选，指定Master节点的密码，仅在Master节点设置了requirepass
sentinel down-after-milliseconds mymaster 3000 #114行，判定服务器down掉的时间周期，默认30000毫秒（30秒）
sentinel failover-timeout mymaster 180000 #214行，同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间（180秒）
（3）启动哨兵模式
所有服务器
先启master，再启slave
cd /usr/local/redis/conf/
redis-sentinel sentinel.conf &（4）查看哨兵信息
redis-cli -p 26379 info Sentinel
# Sentinel
sentinel_masters:1
sentinel_tilt:0
sentinel_running_scripts:0
sentinel_scripts_queue_length:0
sentinel_simulate_failure_flags:0
master0:name=mymaster,status=ok,address=192.168.80.10:6379,slaves=2,sentinels=3
（5）故障模拟
[root@master ~]# ps aux | grep redis
avahi 6123 0.0 0.1 62276 2076 ? Ss 15:07 0:00 avahi-daemon: running [redis.local]
root 9917 0.1 0.4 156452 7860 ? Ssl 18:46 0:06 /usr/local/redis/bin/redis-server 0.0.0.0:6379
root 10707 0.2 0.4 153892 7828 ? Ssl 19:58 0:01 redis-sentinel *:26379 [sentinel]
root 10934 0.0 0.0 112728 988 pts/0 S+ 20:08 0:00 grep --color=auto redis
[1]+ 完成 redis-sentinel sentinel.conf
杀死 Master 节点上redis-server的进程号
kill -9 4547 #Master节点上redis-server的进程号
（6）验证结果
tail -f /usr/local/redis/log/sentinel.log
redis-cli -p 26379 INFO Sentinel
六：Redis 群集模式
1、Redis 群集概念
集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。
集群由多组节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。
2、集群的作用
（1）数据分区：数据分区(或称数据分片)是集群最核心的功能。
集群将数据分散到多个节点，一方面突破了Redis单机内存大小的限制，存储容量大大增加；另一方面每个主节点都可以对外提供读服务和写服务，大大提高了集群的响应能力。
Redis单机内存大小受限问题，在介绍持久化和主从复制时都有提及；例如，如果单机内存太大，bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能导致主进程阻塞，主从环境下主机切换时可能导致从节点长时间无法提供服务，全量复制阶段主节点的复制缓冲区可能溢出。
（2）高可用：集群支持主从复制和主节点的自动故障转移（与哨兵类似）
当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。
3、Redis集群的数据分片
- Redis集群引入了哈希槽的概念
- Redis集群有16384个哈希槽（编号0-16383）
- 集群的每组节点负责一部分哈希槽
- 每个Key通过CRC16校验后对16384取余来决定放置哪个哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作
#以3个节点组成的集群为例：
节点A包含0到5460号哈希槽
节点B包含5461到10922号哈希槽
节点C包含10923到16383号哈希槽
#Redis集群的主从复制模型
集群中具有A、B、C三个节点，如果节点B失败了，整个集群就会因缺少5461-10922这个范围的槽而不可以用。
为每个节点添加一个从节点A1、B1、C1整个集群便有三个Master节点和三个slave节点组成，在节点B失败后，集群选举B1位为的主节点继续服务。当B和B1都失败后，集群将不可用
4、搭建Redis 群集模式
redis的集群一般需要6个节点，3主3从。方便起见，这里所有节点在同一台服务器上模拟：
以端口号进行区分：3个主节点端口号：6001/6002/6003，对应的从节点端口号：6004/6005/6006。
（1）六台服务器都需要安装redis数据库
cd /usr/local/redis/
mkdir -p redis-cluster/redis600{1..6}
for i in {1..6}
do
cp /opt/redis-7.0.9/redis.conf /usr/local/redis/redis-cluster/redis600$i
cp /opt/redis-7.0.9/src/redis-cli /opt/redis-7.0.9/src/redis-server /usr/local/redis/redis-cluster/redis600$i
done
（2）开启群集功能
#其他5个文件夹的配置文件以此类推修改，注意6个端口都要不一样。
cd /usr/local/redis/redis-cluster/redis6001
vim redis.conf
#bind 127.0.0.1 #87行，注释掉bind项，默认监听所有网卡
protected-mode no #111行，关闭保护模式
port 6001 #138行，修改redis监听端口
daemonize yes #309行，设置为守护进程，后台启动
pidfile /usr/local/redis/log/redis_6001.pid #341行，指定 PID 文件
logfile "/usr/local/redis/log/redis_6001.log" #354行，指定日志文件
dir ./ #504行，指定持久化文件所在目录
appendonly yes #1379行，开启AOF
cluster-enabled yes #1576行，取消注释，开启群集功能
cluster-config-file nodes-6001.conf #1584行，取消注释，群集名称文件设置
cluster-node-timeout 15000 #1590行，取消注释群集超时时间设置
（3） 启动redis节点
#启动redis节点
分别进入那六个文件夹，执行命令：redis-server redis.conf ，来启动redis节点
cd /usr/local/redis/redis-cluster/redis6001
redis-server redis.conf
for d in {1..6}
do
cd /usr/local/redis/redis-cluster/redis600$d
./redis-server redis.conf
done
ps -ef | grep redis
#启动集群
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:6001 127.0.0.1:6002 127.0.0.1:6003 127.0.0.1:6004 127.0.0.1:6005 127.0.0.1:6006 --cluster-replicas 1
#六个实例分为三组，每组一主一从，前面的做主节点，后面的做从节点。下面交互的时候 需要输入 yes 才可以创建。
--replicas 1 表示每个主节点有1个从节点。
（4）测试群集
#测试群集
redis-cli -p 6001 -c #加-c参数，节点之间就可以互相跳转
127.0.0.1:6001> cluster slots #查看节点的哈希槽编号范围
1) 1) (integer) 5461
2) (integer) 10922 #哈希槽编号范围
3) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6003 #主节点IP和端口号
3) "fdca661922216dd69a63a7c9d3c4540cd6baef44"
4) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6004 #从节点IP和端口号
3) "a2c0c32aff0f38980accd2b63d6d952812e44740"
2) 1) (integer) 0
2) (integer) 5460
3) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6001
3) "0e5873747a2e26bdc935bc76c2bafb19d0a54b11"
4) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6006
3) "8842ef5584a85005e135fd0ee59e5a0d67b0cf8e"
3) 1) (integer) 10923
2) (integer) 16383
3) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6002
3) "816ddaa3d1469540b2ffbcaaf9aa867646846b30"
4) 1) "127.0.0.1"
2) (integer) 6005
3) "f847077bfe6722466e96178ae8cbb09dc8b4d5eb"
127.0.0.1:6001> set name zhangsan
-> Redirected to slot [5798] located at 127.0.0.1:6003
OK
127.0.0.1:6001> cluster keyslot name #查看name键的槽编号
redis-cli -p 6004 -c
127.0.0.1:6004> keys * #对应的slave节点也有这条数据，但是别的节点没有
1) "name"
redis-cli -p 6001 -c cluster nodes
5、Cluster 集群增加节点动态扩容
1、创建新的主节点
redis 5的集群支持在有负载的情况下增加节点动态扩容。
已有集群为6个节点127.0.0.1:6001 - 127.0.0.1:6006，3组主从节点。现要增加第4组主从节点127.0.0.1:6007，127.0.0.1:6008
创建一个新的主节点127.0.0.1:6007。命令里需要指定一个已有节点以便于获取集群信息，本例是指定的127.0.0.1:6001
redis-cli -p 6001 --cluster add-node 127.0.0.1:6007 127.0.0.1:6001
或
redis-cli -p 6001
cluster meet 127.0.0.1 6007
cluster meet 127.0.0.1 6008
2、设置主从节点
将127.0.0.1:6008创建为127.0.0.1:6007的从节点。命令里需要指定一个已有节点以便于获取集群信息和主节点的node ID
redis-cli -p 6001 --cluster add-node 127.0.0.1:6008 127.0.0.1:6001 --cluster-slave --cluster-master-id e44678abed249e22482559136bf45280fd3ac281
或
redis-cli -p 6008
cluster replicate e44678abed249e22482559136bf45280fd3ac281
3、给新节点分配槽
新加入的主节点是没有槽数的，只有初始化集群的时候，才会根据主的数据分配好，如新增的主节点，需要手动分配
redis-cli -p 6007 --cluster reshard 127.0.0.1:6001 --cluster-from e1a033e07f0064e6400825b4ddbcd6680c032d10 --cluster-to e44678abed249e22482559136bf45280fd3ac281 --cluster-slots 1000 --cluster-yes
或
redis-cli -p 6007 --cluster reshard 127.0.0.1:6001
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1000 #指定转移槽的数量
What is the receiving node ID? e44678abed249e22482559136bf45280fd3ac281 #指定接收槽数量的主节点node ID
Please enter all the source node IDs.
Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node #1: e1a033e07f0064e6400825b4ddbcd6680c032d10 #指定分配的主节点node ID
Source node #2: done #输入完毕，开始转移
4、查看集群状态
redis-cli -p 6001 cluster nodes
总结
1、redis 优化
开启 AOF 持久化
设置 config set activedefrag yes 开启内存碎片自动清理，或者 定时执行 memory purge 清理内存碎片
设置 内存数据淘汰策略 maxmemory-policy 实现保证内存使用率不超过系统最大内存
maxmemory设置redis占用最大内存值，maxmemory-samples设置淘汰策略算法的样本数量
尽可能使用 Hash 数据类型存储数据，如果 Hash 中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的空间
设置 key 的过期时间，精简键名 和 键值，控制键值的大小
设置 config set requirepass 开启密码验证
合理设置 maxclient 最大连接数参数（10000），tcp-backlog 连接排队数（1024）， timeout 连接超时时间（30000）
部署主从复制，备份数据，采用哨兵或集群方案实现高可用
2、缓存和数据库双写一致性问题
先更新数据库，然后再删除缓存 + 缓存做过期时间，数据过期后再有读请求可从数据库直接更新缓存
3、缓存雪崩
缓存同一时间大面积的过期失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。解决方案：
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。
4、缓存击穿
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。
和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。解决方案
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁，互斥锁
5、缓存穿透
缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-524860.html解决方案：
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-524860.html
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