redis详解及应用（雪崩、击穿、穿透）

一、 redis的简介与安装

引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/

二、 redis的配置文件介绍

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三、redis的五大数据类型详细用法

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四、redis的底层数据结构

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五、 redis的五大数据类型实现原理

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六、持久化

RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持
久化过程分为手动触发和自动触发。

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RDB的优缺点
优点：

RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。
Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

缺点：

RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运

行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。

RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。

针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。

AOF持久化

AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。
AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式

配置引用： https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/

AOF的工作流程如下图：

1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
2）AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
3）随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
4）当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。

更详细的工作原理可以参考书籍【Redis开发与运维(付磊)】
或者参考这篇文章：
https://redisbook.readthedocs...

温馨提示
场景：AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。

解决方法：

对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof --fix命令进行修复，修复后使用diff-u对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。
Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印如下警告日志：

# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!

# !!! Truncating the AOF at offset 397856725 !!!

# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled

持久化的优化

Redis持久化功能一直是影响Redis性能的高发地。主要有以下方面

1. fork操作
起因：对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork操作耗时在秒级别将拖慢Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时，单位微秒。

优化：
1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术，避免使用Xen。
2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比，线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内。
3）合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败。
4）降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。

2. CPU
CPU开销分析。子进程负责把进程内的数据分批写入文件，这个过程属于CPU密集操作，通常子进程对单核CPU利用率接近90%。
CPU消耗优化。Redis是CPU密集型服务，不要做绑定单核CPU操作。由于子进程非常消耗CPU，会和父进程产生单核资源竞争。
不要和其他CPU密集型服务部署在一起，造成CPU过度竞争。如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写工作。

3. 内存
内存消耗优化：
1）同CPU优化一样，如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作。
2）避免在大量写入时做子进程重写操作，这样将导致父进程维护大量页副本，造成内存消耗。

4. 硬盘
优化方法如下：
a）不要和其他高硬盘负载的服务部署在一起。如：存储服务、消息队列服务等。
b）AOF重写时会消耗大量硬盘IO，可以开启配置no-appendfsync-on-rewrite，默认关闭。表示在AOF重写期间不做fsync操作。
c）当开启AOF功能的Redis用于高流量写入场景时，如果使用普通机械磁盘，写入吞吐一般在100MB/s左右，这时Redis实例的瓶颈主要在AOF同步硬盘上。
d）对于单机配置多个Redis实例的情况，可以配置不同实例分盘存储AOF文件，分摊硬盘写入压力。

注：配置no-appendfsync-on-rewrite=yes时，在极端情况下可能丢失整个AOF重写期间的数据，需要根据数据安全性决定是否配置。

5.AOF追加阻塞
当开启AOF持久化时，常用的同步硬盘的策略是everysec，用于平衡性能和数据安全性。对于这种方式，Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘。当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞，

阻塞流程分析：
1）主线程负责写入AOF缓冲区。
2）AOF线程负责每秒执行一次同步磁盘操作，并记录最近一次同步时间。
3）主线程负责对比上次AOF同步时间：如果距上次同步成功时间在2秒内，主线程直接返回。如果距上次同步成功时间超过2秒，主线程将会阻塞，直到同步操作完成。

优化AOF追加阻塞问题主要是优化系统硬盘负载,优化方法参考第4点

七、事务

为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。

127.0.0.1:6379> multi

OK

127.0.0.1:6379> sadd user:a:follow user:b

QUEUED

127.0.0.1:6379> zadd user:b:fans 1 user:a

QUEUED

127.0.0.1:6379> exec

1) (integer) 1

2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value

127.0.0.1:6379> sismember user:a:follow user:b

(integer) 1

Redis提供了简单的事务功能，**将一组需要一起执行的命令放到multi和
exec两个命令之间**。

multi命令代表事务开始。
exec命令代表事务结束。
它们之间的命令是原子顺序执行的。
它不支持事务中的回滚特性。

Lua脚本

基本语法教程可参考下面这个网址：
https://www.runoob.com/lua/lu...

在Redis中执行Lua脚本有两种方法：eval和evalsha。

八、发布订阅

Redis提供了基于“发布/订阅”模式的消息机制，此种模式下，消息发布
者和订阅者不进行直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息。

发布消息

publish channel:sports "Tim won the championship"

订阅消息

subscribe channel:sports

有关订阅命令有两点需要注意：

客户端在执行订阅命令之后进入了订阅状态，只能接收subscribe、

psubscribe、unsubscribe、punsubscribe的四个命令。

新开启的订阅客户端，无法收到该频道之前的消息，因为Redis不会对

发布的消息进行持久化。

Redis发布订阅与成熟MQ的比较

（1）MQ支持多种消息协议，包括AMQP，MQTT，Stomp等，并且支持JMS规范，但Redis没有提供对这些协议的支持；
（2）MQ提供持久化功能，但Redis无法对消息持久化存储，一旦消息被发送，如果没有订阅者接收，那么消息就会丢失；
（3）MQ提供了消息传输保障，当客户端连接超时或事务回滚等情况发生时，消息会被重新发送给客户端，Redis没有提供消息传输保障。

总之，MQ所提供的功能远比Redis发布订阅要复杂，毕竟Redis不是专门做发布订阅的，但是如果系统中已经有了Redis，并且需要基本的发布订阅功能，就没有必要再安装MQ了，因为可能MQ提供的功能大部分都用不到，而且你可以容忍redis发布订阅的缺点的话，可以考虑用它。

九、主从复制及哨兵模式

配置引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/

主节点Master 只有一个，一旦主节点挂掉之后，从节点没法担起主节点的任务，那么整个系统也无法运行。如果主节点挂掉之后，从节点能够自动变成主节点，那么问题就解决了，于是哨兵模式诞生了。

哨兵模式就是不时地监控redis是否按照预期良好地运行（至少是保证主节点是存在的），若一台主机出现问题时，哨兵会自动将该主机下的某一个从机设置为新的主机，并让其他从机和新主机建立主从关系。

十、redis雪崩、击穿、穿透

https://www.toutiao.com/i6755313319684342276/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1&from=singlemessage&timestamp=1572913492&app=news_article&utm_source=weixin&utm_medium=toutiao_android&req_id=2019110508245201000804313323AE21C8&group_id=6755313319684342276

1、redis雪崩效应

由于redis设置失效时间，当所有key在同一时间失效，并发直接打入DB，导致DB崩溃。

举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。

我刻意看了下我做过的项目感觉再吊的都不允许这么大的QPS直接打DB去，不过没慢SQL加上分库，大表分表可能还还算能顶，但是跟用了Redis的差距还是很大。

解决：

处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效，我相信，Redis这点流量还是顶得住的。

如果Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题，不过本渣我在生产环境中操作集群的时候，单个服务都是对应的单个Redis分片，是为了方便数据的管理，但是也同样有了可能会失效这样的弊端，失效时间随机是个好策略。

或者设置热点数据永远不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就完事了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。

2、缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们数据库的 id 都是1开始自增上去的，如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。

解决：

接口层增加校验，比如用户鉴权校验，参数做校验，不合法的参数直接代码Return

3、缓存击穿

这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了DB，而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个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，就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞。

解决：

从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将对应Key的Value对写为null、位置错误、稍后重试这样的值具体取啥问产品，或者看具体的场景，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，但是我们要知道正常用户是不会在单秒内发起这么多次请求的，那网关层Nginx本渣我也记得有配置项，可以让运维大大对单个IP每秒访问次数超出阈值的IP都拉黑。

总结：

事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。
事中：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免MySQL 被打死。
事后：Redis 持久化 RDB+AOF，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。