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解决了redis的这些问题，你就是redis高手( 五 )

Redis


候，无论如何一个服务器是不够的，
所以，如果你想使用多个 CPU，你可以考虑一下分片（shard） 。
一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？ List、 Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素？
理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2亿 5 千万的 keys 。我们正在测试一些较大的值 。
任何 list、 set、 和 sorted set 都可以放 232 个元素 。
换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值
修改配置不重启 Redis 会实时生效吗？针对运行实例，有许多配置选项可以通过 CONFIG SET 命令进行修改，而无需执行任何
形式的重启 。从 Redis 2.2 开始，可以从 AOF 切换到 RDB 的快照持久性或其他方式
而不需要重启 Redis 。检索 ‘CONFIG GET *’ 命令获取更多信息 。
但偶尔重新启动是必须的，如为升级 Redis 程序到新的版本，或者当你需要修改某些目前
CONFIG 命令还不支持的配置参数的时候
哨兵Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移 。其中三个特性：
监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常 。
提醒（Notification）： 被监控的某个 Redis 服务器出现问题时，Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知 。
自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时，Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作 。
特点：
1、保证高可用
2、监控各个节点
3、自动故障迁移
缺点：主从模式，切换需要时间丢数据
没有解决 master 写的压力
缓存穿透一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就去后端系统查找（比如DB） 。
一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力 。这就叫做缓存穿透 。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，这样，再次访问时，缓存层会直接返回空值 。缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存 。
2：对一定不存在的key进行过滤 。具体请看布隆过滤器
缓存击穿是针对缓存中没有但数据库有的数据 。
场景是，当Key失效后，假如瞬间突然涌入大量的请求，来请求同一个Key，这些请求不会命中Redis，都会请求到DB，导致数据库压力过大，甚至扛不住，挂掉 。
解决办法
1、设置热点Key，自动检测热点Key，将热点Key的过期时间加大或者设置为永不过期，或者设置为逻辑上永不过期
2、加互斥锁 。当发现没有命中Redis，去查数据库的时候，在执行更新缓存的操作上加锁，当一个线程访问时，其它线程等待，这个线程访问过后，缓存中的数据会被重建，这样其他线程就可以从缓存中取值 。
缓存雪崩是指大量Key同时失效，对这些Key的请求又会打到DB上，同样会导致数据库压力过大甚至挂掉 。
解决办法
1）让Key的失效时间分散开，可以在统一的失效时间上再加一个随机值，或者使用更高级的算法分散失效时间 。
2）构建多个redis实例，个别节点挂了还有别的可以用 。
3）多级缓存：比如增加本地缓存，减小redis压力 。
4）对存储层增加限流措施，当请求超出限制，提供降级服务（一般就是返回错误即可）
单线程的redis为什么这么快
(一)纯内存操作
(二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换
(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制
（其实就是历史遗留问题，非要吹的这么好 。。。）
redis采用的删除策略redis采用的是定期删除+惰性删除策略 。
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除 。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源 。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除 。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死) 。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除 。
于是，惰性删除派上用场 。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除 。


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