泰州做网站软件,做视频播放网站 赚钱,wordpress快速下载地址,付给招聘网站的费用怎么做分录目录 一、Redis持久化机制
二、Redis过期键删除策略
三、Redis内存淘汰策略 一、Redis持久化机制
为了能重用Redis数据#xff0c;防止系统故障造成数据丢失#xff0c;我们就需要将Redis中的数据写入到磁盘中#xff0c;也就是持久化
1. 有哪些方式
有rdb和aof两种方式…目录 一、Redis持久化机制
二、Redis过期键删除策略
三、Redis内存淘汰策略 一、Redis持久化机制
为了能重用Redis数据防止系统故障造成数据丢失我们就需要将Redis中的数据写入到磁盘中也就是持久化
1. 有哪些方式
有rdb和aof两种方式
rdb指的是在指定的时间间隔内将数据集以快照的方式存入到磁盘中它恢复时是将快照文件直接读取到内存中
它的特点是 对数据完整性和一致性要求不高的因为如果在即将备份的时候还没备份的时候Redis突然宕机了那么就会丢失掉最后一次快照之后的所有修改 另外是适合大规模的数据恢复因为它是以快照的方式恢复速度很快。同时它存入的快照也不大省空间。但是它无法很好的保障数据不丢失....rdb的方式适合用来作备份
aof就是以日志的方式来记录每个写操作将redis执行过程中所有的写指令都记录下来只追加文件而不改写文件Redis重启的时候会将日志文件中的内容从前往后执行一遍以完成数据的恢复工作。它的特点是因为是记录了每一条指令其精度很高即使如果出现了什么问题导致几条指令没有被记录下来问题也不会很大基本上也不会指令丢失可以很好的将数据还原能很好的保证数据的一致性和完整性基本上数据不会丢失但是它的缺点是因为最后恢复的时候需要逐行执行命令因此效率不高恢复速度慢另外就是对于相同的数据集aof的方式产生的文件更大另外就是因为是追加的方式会造成文件越来越大于是redis就新增的重写机制当aof文件大小超过所设定的阈值时Redis就会将aof文件内容进行压缩只是保留可以恢复数据的最小指令集
2. 该如何选择
对数据完整性和一致性要求不那么高但是对效率恢复速度有要求的使用rdb的方式。甚至如果说对数据根本也就不那么敏感并且能直接从其他地方重写生成补回的可以关闭掉持久化
如果对数据一致性和完整性要高要求的选择aof
如果是作内存数据库那么建议两个都打开能够兼得两种方式的好处。在Redis4.0的时候就对持久化机制作了优化混合持久化的方式
也是一个aof文件但是前半段是rdb格式的全量数据后半段是aof格式的增量数据
它的优点很明显集合了两种方式的优势
缺点是兼容性差在4.0版本之前都识别不了这个aof文件同时前半段是rdb格式阅读性差
3. Redis持久化数据和缓存怎么做扩容
如果redis当作缓存使用使用一致性hash实现动态扩容缩容
如果redis用作持久化存储数据库使用必须使用固定的keys-to-nodes映射关系也就是节点数量一旦确定就不能被修改。否则的话如果是Redis节点需要动态变化就必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统当前只有redis集群可以做到这一点
二、Redis过期键删除策略
三种
1. 定时删除
也就是在设置某个key的过期时间同时创建一个定时器让这个定时器在该过期时间到来时立即执行删除操作
优点是对内存友好能够保证内存中的key一旦过期就能立即删除
缺点是对cpu不友好在过期键很多的时候删除键是需要占用一部分cpu时间的对服务器的吞吐量和响应时间造成了影响
2. 惰性删除
设置完key的过期时间后我们不去管他只有当我们需要使用它的时候再去检查是否过期再去进行删除
优点是对cpu友好因为我只是会在使用它的时候才会去进行检查对于很多用不到的key不用浪费时间去进行过期检查
缺点是如果存在大量的key不去用它那么这些键就会一直存在于内存中永远不被删除内存永远得不到释放造成内存泄漏
3. 定期删除
也就是我隔一段时间去检查删除过期的key
优点就是其实兼顾了定时删除和惰性删除的特点可以通过限制删除操作的时长和频率来减少删除操作对cpu的影响。另外定期删除也能够有效释放过期键占用的内存
缺点就是如果删除操作的时长和频率如果控制的不好那么就会像定时删除和定期删除那样
三、Redis内存淘汰策略
redis不断删除一些过期数据但是很多没有设置过期时间的数据也会越来越多那么内存不够用的时候是怎么处理的呢就是基于内存淘汰策略删除掉一些不常用的数据保证redis服务器正常运行
一共有8种
1. noeviction这是默认策略不会删除任何数据拒绝所有写入操作并返回客户端oom的错误消息redis只响应删和读操作
2. allkeys-lru从所有的key使用lru算法进行淘汰lru最近最少使用算法
3. allkeys-lfu从所有的key中使用lfu算法进行淘汰lfu最不常用算法根据使用频率计算4.0版本新增的
4. volatile-random从设置了过期时间的key中随机的淘汰数据
5. volatile-lru从设置了过期时间的key使用lru算法进行淘汰lru最近最少使用算法
6. volatile-lfu从设置了过期时间的key中使用lfu算法进行淘汰lfu最不常用算法根据使用频率计算4.0版本新增的
7. volatile-random从设置了过期时间的key随机的淘汰数据
8. volatile-ttl从设置了过期时间的key中淘汰即将过期的数据
