Redis从基础到进阶篇（三）—-架构原理与集群演变

目录

一、缓存淘汰策略

1.1LRU原理

1.2案例分析

1.3Redis缓存淘汰策略

1.3.1设置最⼤缓存

1.3.2淘汰策略

二、Redis事务

2.1Redis事务典型应⽤—Redis乐观锁

2.2Redis事务介绍

2.3事务命令

2.3.1MULTI

2.3.2EXEC

2.3.3DISCARD

2.3.4WATCH

2.3.5UNWATCH

2.4事务演示

2.5事务失败处理

2.6Redis乐观锁

2.7Redis乐观锁实现秒杀

三、Redis持久化

3.1RDB⽅式（默认）

3.1.1触发快照的时机

3.1.2设置快照规则

3.1.3原理图

3.2AOF⽅式

3.2.1AOF介绍

3.2.2同步磁盘数据

3.2.3AOF重写原理（优化AOF⽂件）

3.2.4AOF⽂件损坏以后如何修复

3.3如何选择RDB和AOF

3.4如何选择RDB和AOF（4.0之前的还需要考虑）

3.5混合持久化⽅式

四、Redis主从复制

4.1什么是主从复制

4.2主从配置

4.2.1主Redis配置

4.2.2从Redis配置

4.2.3实现原理

4.2.4全量同步

4.2.5增量同步

五、Redis哨兵机制

5.1简介

5.2哨兵进程的作用

5.3故障判定原理分析

5.4⾃动故障迁移

5.5案例演示

六、Redis集群

6.1Redis的集群策略

6.2Redis-cluster架构图

6.3Redis-cluster投票:容错

6.4安装RedisCluster

6.5命令客户端连接集群

6.6查看集群的命令

6.7维护节点

6.7.1添加主节点

6.7.2hash槽重新分配（数据迁移）

6.7.3添加从节点

6.7.4删除结点

6.8Jedis连接集群

6.8.1代码实现

6.8.2使⽤spring

一、缓存淘汰策略

1.1LRU原理

LRU （ Least recently used ，最近最少使⽤）算法根据数据的历史访问记录来进⾏淘汰数据，其核⼼思 想是“ 如果数据最近被访问过，那么将来被访问的⼏率也更⾼ ” 。

最常⻅的实现是使⽤⼀个链表保存缓存数据，详细算法实现如下：

1. 新数据插⼊到链表头部； 2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部； 3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

在Java中可以使⽤LinkHashMap去实现LRU利⽤哈希链表实现

1.2案例分析

让我们以⽤户信息的需求为例，来演示⼀下LRU算法的基本思路：

(1)假设我们使⽤哈希链表来缓存⽤户信息，⽬前缓存了4个⽤户，这4个⽤户是按照时间顺序依次从链表右端插⼊的。

(2)此时，业务⽅访问⽤户5，由于哈希链表中没有⽤户5的数据，我们从数据库中读取出来，插⼊到缓存当中。这时候，链表中最右端是最新访问到的⽤户5，最左端是最近最少访问的⽤户1。

(3)接下来，业务⽅访问⽤户2，哈希链表中存在⽤户2的数据，我们怎么做呢？我们把⽤户2从它的前驱节 点和后继节点之间移除，重新插⼊到链表最右端。这时候，链表中最右端变成了最新访问到的⽤户2，最左端仍然是最近最少访问的⽤户1

(4)接下来，业务⽅请求修改⽤户4的信息。同样道理，我们把⽤户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把⽤户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的⽤户4，最左端仍然是最近最少访问的⽤户1

(5)后来业务⽅换⼝味了，访问⽤户6，⽤户6在缓存⾥没有，需要插⼊到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的⽤户1就会被删除掉，然后再把⽤户6插⼊到最右端。

以上，就是LRU算法的基本思路。

1.3Redis缓存淘汰策略

1.3.1设置最⼤缓存

在 redis 中，允许⽤户设置最⼤使⽤内存⼤⼩ maxmemory ，默认为 0 ，没有指定最⼤缓存，如果 有新的数据添加，超过最⼤内存，则会使redis 崩溃，所以⼀定要设置。

redis 内存数据集⼤⼩上升到⼀定⼤⼩的时候，就会实⾏数据淘汰策略。

1.3.2淘汰策略

redis 淘汰策略配置： maxmemory-policy voltile-lru ，⽀持热配置

redis 提供 6种数据淘汰策略：

1. volatile-lru ：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires ）中挑选最近最少使⽤的数据淘汰 2. volatile-ttl ：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires ）中挑选将要过期的数据淘汰 3. volatile-random ：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires ）中任意选择数据淘汰 4. allkeys-lru ：从数据集（ server.db[i].dict ）中挑选最近最少使⽤的数据淘汰 5. allkeys-random ：从数据集（ server.db[i].dict ）中任意选择数据淘汰 6. no-enviction （驱逐）：禁⽌驱逐数据

二、Redis事务

2.1Redis事务典型应⽤—Redis乐观锁

在⽣产环境⾥，经常会利⽤ redis 乐观锁来实现秒杀， Redis 乐观锁是 Redis 事务的经典应⽤。 秒杀场景描述 : 秒杀活动对稀缺或者特价的商品进⾏定时，定量售卖，吸引成⼤量的消费者进⾏抢购，但⼜只有少部分 消费者可以下单成功。因此，秒杀活动将在较短时间内产⽣⽐平时⼤数⼗倍，上百倍的⻚⾯访问流量和 下单请求流量。 由于秒杀只有少部分请求能够成功，⽽⼤量的请求是并发产⽣的，所以如何确定哪个请求成功了，就是 由redis 乐观锁来实现。具体思路如下： 监控 锁定量，如果该值被修改成功则表示该请求被通过，反之表示该请求未通过。 从监控到修改到执⾏都需要在 redis ⾥操作，这样就需要⽤到 Redis 事务。

2.2Redis事务介绍

Redis 的事务是通过 MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 这四个命令来完成的。 Redis 的单个命令都是原⼦性的，所以这⾥需要确保事务性的对象是 命令集合 。 Redis 将命令集合序列化并确保处于同⼀事务的 命令集合连续且不被打断 的执⾏ Redis 不⽀持回滚操作。

2.3事务命令

2.3.1MULTI

⽤于标记事务块的开始。 Redis 会将后续的命令逐个放⼊队列中，然后使⽤ EXEC 命令原⼦化地执⾏这个命令序列。 语法：

multi

2.3.2EXEC

在⼀个事务中执⾏所有先前放⼊队列的命令，然后恢复正常的连接状态 语法：

exec

2.3.3DISCARD

清除所有先前在⼀个事务中放⼊队列的命令，然后恢复正常的连接状态。 语法：

discard

2.3.4WATCH

当某个 [ 事务需要按条件执⾏ ] 时，就要使⽤这个命令将给定的 [ 键设置为受监控 ] 的状态。 语法：

watch key [key…]

注意事项： 使⽤该命令可以实现 Redis 的 乐观锁 。（后⾯实现）

2.3.5UNWATCH

清除所有先前为⼀个事务监控的键。 语法：

unwatch

2.4事务演示

127.0.0.1:6379> multiOK127.0.0.1:6379> set s1 111QUEUED127.0.0.1:6379> hset set1 name zhangsanQUEUED127.0.0.1:6379> exec1) OK2) (integer) 1127.0.0.1:6379> multiOK127.0.0.1:6379> set s2 222QUEUED127.0.0.1:6379> hset set2 age 20QUEUED127.0.0.1:6379> discardOK127.0.0.1:6379> exec(error) ERR EXEC without MULTI127.0.0.1:6379> watch s1 OK127.0.0.1:6379> multiOK127.0.0.1:6379> set s1 555QUEUED127.0.0.1:6379> exec # 此时在没有exec之前，通过另⼀个命令窗⼝对监控的s1字段进⾏修改(nil)127.0.0.1:6379> get s1111

2.5事务失败处理

（1 ）Redis 语法错误

整个事务的命令在队列⾥都清除

（2）Redis 运⾏错误

在队列⾥正确的命令可以执⾏ （弱事务性） 弱事务性 ： 1 、在队列⾥正确的命令可以执⾏ （⾮原⼦操作） 2 、不⽀持回滚

（3）Redis 不⽀持事务回滚（为什么呢）

1 、⼤多数事务失败是因为 语法错误或者类型错误 ，这两种错误，在开发阶段都是可以预⻅的 2 、 Redis 为了 性能⽅⾯ 就忽略了事务回滚。 （回滚记录历史版本）

2.6Redis乐观锁

乐观锁基于CAS（Compare And Swap）思想（⽐较并替换），是不具有互斥性，不会产⽣锁等待⽽消 耗资源，但是需要反复的重试，但也是因为重试的机制，能⽐较快的响应。因此我们可以利⽤redis来实 现乐观锁。具体思路如下：

1 、利⽤ redis 的 watch 功能，监控这个 redisKey 的状态值 2 、获取 redisKey 的值 3 、创建 redis 事务 4 、给这个 key 的值 +1 5 、然后去执⾏这个事务，如果 key 的值被修改过则回滚， key 不加 1

public void watch() { try { String watchKeys = "watchKeys"; //初始值 value=1 jedis.set(watchKeys, 1); //监听key为watchKeys的值 jedis.watch(watchkeys); //开启事务 Transaction tx = jedis.multi(); //watchKeys⾃增加⼀ tx.incr(watchKeys); //执⾏事务，如果其他线程对watchKeys中的value进⾏修改，则该事务将不会执⾏ //通过redis事务以及watch命令实现乐观锁 List