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JAVA
发布日期:   2024-08-20

Redis单机模式、集群模式的区别，说一下哨兵模式

Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种部署模式，以满足不同的需求。以下是 Redis 单机模式、集群模式的区别，以及哨兵模式的介绍：

1. Redis 单机模式

特点：

  • 单节点运行：所有数据都存储在一个 Redis 实例中，读写操作也都在该实例上进行。
  • 简单易用：配置和管理较为简单，适用于小规模或对高可用性要求不高的场景。
  • 数据安全性：如果该节点出现故障，所有数据都可能丢失，除非配备了持久化机制（如 RDB 或 AOF）。
  • 性能瓶颈：当数据量或访问请求增加时，单节点的性能和容量可能成为瓶颈。

适用场景：

  • 开发环境、测试环境、小规模的生产环境或对高可用性和数据持久化要求不高的应用。

2. Redis 集群模式

特点：

  • 多节点分布：Redis 集群由多个节点组成，数据分片存储在不同的节点上，每个节点只存储数据的一部分。
  • 高可用性：集群模式提供数据的冗余备份，某个节点失效时，其他节点可以继续提供服务。
  • 自动分片：数据通过一致性哈希算法自动分片，分布到集群的各个节点，集群可以动态扩展和缩减节点数量。
  • 支持大规模应用：可以处理较大的数据量和高并发请求，适用于需要高可用和高性能的大规模应用。

适用场景：

  • 大型互联网应用、分布式系统、需要高可用性和高吞吐量的数据存储场景。

3. Redis 哨兵模式（Sentinel）

介绍： Redis 哨兵模式是用于实现高可用性的一种模式，它可以监控多个 Redis 实例，并在主节点（Master）发生故障时，自动将某个从节点（Slave）提升为主节点，从而实现故障切换（failover）。

哨兵模式的主要功能：

  1. 监控：哨兵会持续监控主节点和从节点的运行状态。如果发现主节点不可用，就会通知管理员并进行故障切换。
  2. 自动故障切换：当主节点发生故障时，哨兵会选择一个从节点提升为新的主节点，并将其他从节点重新配置为复制新的主节点。
  3. 通知：哨兵可以将事件（如故障切换）通知给客户端，客户端可以根据通知调整连接的主节点。
  4. 配置提供者：哨兵还可以作为配置提供者，客户端可以通过哨兵获取当前的主节点信息，以便连接到正确的实例。

工作流程：

  • 哨兵以一定频率向 Redis 实例发送 PING 命令来判断其状态。
  • 如果一个哨兵发现某个节点不可达，它会认为该节点“主观下线”（Subjectively Down, SDOWN）。
  • 如果足够多的哨兵（通过配置的quorum参数来控制）认为主节点不可用，则该主节点被标记为“客观下线”（Objectively Down, ODOWN）。
  • 一旦确定主节点 ODOWN，哨兵将会进行故障切换，并推选一个从节点作为新的主节点，完成之后通知其他从节点和客户端。

适用场景：

  • 需要高可用性的生产环境，Redis 主从结构下，使用哨兵模式可以自动监控和处理故障，确保系统的稳定性和连续性。

总结

  • 单机模式：简单、适用于小规模应用，但存在单点故障问题。
  • 集群模式：适用于大规模、分布式系统，提供高可用性和可扩展性。
  • 哨兵模式：为主从复制提供高可用性支持，能自动处理主节点故障，实现自动故障切换。

选择哪种模式取决于应用的规模、性能需求、可用性要求等。

Redis的连接池了解过吗

了解过，Redis 连接池是指在应用程序与 Redis 数据库之间维护一个连接池，以便重用已有的连接，而不是在每次需要时都创建新的连接。使用连接池可以提高应用程序的性能，特别是在高并发场景下。

连接池的工作原理

  • 连接复用：连接池中预先创建了一定数量的连接，这些连接可以被多个客户端请求复用。当一个请求完成后，连接不会关闭，而是返回到连接池中等待下一个请求。
  • 最大连接数：连接池通常设有最大连接数限制，避免资源耗尽。当连接池中的所有连接都被占用时，新请求会被阻塞，直到有可用连接释放出来，或者抛出超时异常。
  • 最小连接数：连接池可以配置最小连接数，保持一定数量的连接始终处于可用状态，以减少请求的等待时间。

我们项目里面使用的就是 Lettuce（Java）

Lettuce 默认提供异步、同步和响应式 API，同时也支持连接池。

lettuce:
      pool:
        # 连接池最大连接数
        # 配置连接池中最大的活跃连接数，也就是最多可以同时创建和使用多少个 Redis 连接。
        max-active: 200
        # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        # 设置连接池最大阻塞等待时间，单位为毫秒。-1ms 表示没有限制，即一直等待，直到有连接可用。
        max-wait: -1ms
        # 这个参数控制着当连接池中空闲连接超过这个数量时，多余的空闲连接将会被释放，避免资源浪费。
        # 连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 10
        # 设置连接池中最小空闲连接数，即连接池中至少要保持多少个空闲连接，以确保在需要时有足够的连接可用。
        # 连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0

Spring Redis Template的用法

Spring Redis Template 是 Spring Data Redis 提供的一个用于简化 Redis 操作的类，它封装了对 Redis 数据库的各种常见操作。通过 RedisTemplate，你可以轻松地进行字符串、哈希、列表、集合、有序集合等类型的操作。

使用 RedisTemplate 的一些注意事项

  1. 序列化器的配置：RedisTemplate 默认使用 JdkSerializationRedisSerializer 来序列化键和值，如果存储非 Java 序列化对象，可能导致数据无法被其他语言客户端识别。因此，通常会配置 StringRedisSerializer 或 Jackson2JsonRedisSerializer 等序列化器。
  2. 线程安全：RedisTemplate 是线程安全的，可以被多个线程共享使用。
  3. 事务支持：RedisTemplate 支持 Redis 的事务功能，可以通过 redisTemplate.multi() 和 redisTemplate.exec() 来开启和提交事务。
  4. 管道操作：对于批量操作，可以通过管道（pipeline）来提高性能

在我门的项目中

这个配置的目的是通过 RedisTemplate 提供一种方便的方式与 Redis 进行交互，并且通过自定义序列化器来确保 Redis 中的数据以合适的格式存储和读取，特别是使用 JSON 格式来存储对象数据，从而提高了数据的可读性和兼容性。

缓存：常用于将一些频繁访问的数据缓存到 Redis 中，减少对数据库的访问压力。

分布式锁：通过 setnx 操作实现分布式锁，确保在分布式环境中多个进程之间的互斥。

计数器：通过 Redis 的原子递增操作实现分布式计数器。

消息队列：利用 Redis 的列表结构实现简单的消息队列。

public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory  connectionFactory)
这是一个返回 RedisTemplate<String, Object> 类型的 Bean 方法。RedisTemplate 是 Spring 提供的一个用于执行 Redis 操作的模板类。
参数：RedisConnectionFactory 是一个连接工厂接口，用于创建与 Redis 服务器的连接。
用于将 Java 对象序列化为 JSON 字符串，或者将 JSON 字符串反序列化为 Java 对象。
设置 Redis 值（value）的序列化方式为 jackson2JsonRedisSerializer。
JSON 格式存储和读取	
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
解释：为 RedisTemplate 设置连接工厂，用于创建与 Redis 服务器的连接。
作用：绑定 RedisTemplate 和实际的 Redis 连接，使得 RedisTemplate 能够通过连接工厂与 Redis 服务器进行通信。

Redis连接泄露

Redis连接泄露指的是在使用Redis连接池的环境中，连接在使用后未能正确释放或归还到连接池，导致连接池中的连接数量逐渐减少，最终可能耗尽所有可用连接，导致应用程序无法再获得新的连接来与Redis服务器通信。

连接泄露的成因

  1. 未关闭连接：某些代码在使用完Redis连接后，没有调用 close() 方法归还连接到连接池，导致连接无法被其他请求重用。
  2. 异常处理不当：在连接使用过程中，如果发生异常并且没有正确处理，可能会导致连接无法正确归还。例如，在一个try-catch块中获取了Redis连接，但在catch块中忘记释放连接。
  3. 资源竞争：当多个线程或进程同时获取连接并尝试释放连接时，可能会出现竞争条件，导致连接无法正常归还。

Redis 实现消息队列与 Kafka 的区别

1. 数据结构

  • Redis：Redis 的消息队列通常使用 LIST 数据结构来实现，利用 LPUSH 和 RPOP 操作来添加和消费消息。Redis 也可以利用 PUB/SUB 实现发布/订阅模式，适合实时消息传递。
  • Kafka：Kafka 是一个分布式流处理平台，它使用分区和日志数据结构来实现消息队列。消息以日志形式存储在主题（topic）中，每个主题可以有多个分区，消息在分区中按照时间顺序追加。

2. 消息持久化

  • Redis：Redis 默认将消息存储在内存中，并可以通过持久化机制（RDB 快照、AOF 日志）将数据持久化到磁盘。消息在 Redis 中是易失的，主要用作缓存或实时处理。
  • Kafka：Kafka 主要关注消息的持久化，所有消息都存储在磁盘上，并且可以配置保留策略（例如按时间或空间限制）。消息即使在系统重启后也能保留，适合日志数据存储。

3. 消息处理

  • Redis：Redis 的队列模式支持简单的生产者-消费者模式，使用 LIST 实现的队列支持 FIFO 顺序，且支持阻塞操作（BRPOP）。PUB/SUB 模式的消息会被所有订阅者接收，但没有消息持久化，订阅者在消息发布时需要在线。
  • Kafka：Kafka 支持分布式消费模式，消息被写入到多个分区中，消费者可以并行读取不同的分区。Kafka 支持消费者组（Consumer Groups），每个分区的消息只会被一个消费者组中的一个消费者处理，支持水平扩展和高吞吐量。

4. 性能和扩展性

  • Redis：Redis 是单线程的，通过事件循环机制处理 I/O 操作，具有低延迟和高性能。适用于高频率的数据读取和写入操作，但在消息量很大的场景下，可能会受到内存限制和单线程处理能力的制约。

  • Kafka：Kafka 是分布式的，具有高吞吐量和高可扩展性。可以通过增加分区和消费者实例来扩展处理能力。适用于处理大规模的数据流和日志数据。

    redis是怎么解决key冲突的

    1.覆盖原则

    Redis 是一个键值存储系统，每个键在 Redis 中都是唯一的。当你试图将一个新值存储到已经存在的键上时，Redis 会直接覆盖原有的值。这个过程是原子的，也就是说，在同一个时间点，只能有一个值与该键相关联。

    2.原子操作

    Redis 提供了一些原子操作，确保在多客户端并发访问同一个键时不会产生冲突。比如，INCR、DECR、SETNX 等命令都是原子的，意味着这些操作在执行时是不可分割的，确保多个客户端并发修改同一个键时不会出现竞争条件。

    3.分布式锁**

    在分布式系统中，Redis 可以通过实现分布式锁来控制对关键资源的访问，避免键冲突。Redis 提供了 SET 命令的扩展参数，如 NX 和 EX，来实现分布式锁。

    1. 自动过期

    Redis 提供了键的自动过期机制。通过设置键的生存时间（TTL），可以确保某些键在过期后自动删除，从而避免了长期存在的冲突风险。

REDIS持久化

RDB和AOF

文章作者: 索冀峰
文章链接: http://suojifeng.xyz
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