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一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。

串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

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缓存雪崩

对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,然后就挂了。此时,如果没有采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。

这就是缓存雪崩。

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在前几年,Redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis ,或者 twemproxy ,都有。有一些 Redis 中间件,你读写 Redis 中间件,Redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 Redis 实例中。

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Redis 如果仅仅只是将数据缓存在内存里面,如果 Redis 宕机了再重启,内存里的数据就全部都弄丢了啊。你必须得用 Redis 的持久化机制,将数据写入内存的同时,异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里,进行持久化。

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sentinel,中文名是哨兵。哨兵是 Redis 集群架构中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

  • 集群监控:负责监控 Redis master 和 slave 进程是否正常工作。
  • 消息通知:如果某个 Redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
  • 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上。
  • 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。
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如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用 redis 来加多台机器,保证 redis 是高并发的,还有就是如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,即 redis 高可用。

redis 实现高并发主要依靠主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万 QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。

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常见的有两个问题:

  • 往 Redis 写入的数据怎么没了?

可能有同学会遇到,在生产环境的 Redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没了。我的天,同学,你问这个问题就说明 Redis 你就没用对啊。Redis 是缓存,你给当存储了是吧?

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用缓存,主要有两个用途:高性能高并发

高性能

假设这么个场景,你有个操作,一个请求过来,吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql,半天查出来一个结果,耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办?

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其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。

MySQL 主从复制原理的是啥?

主库将变更写入 binlog 日志,然后从库连接到主库之后,从库有一个 IO 线程,将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地,写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog,然后执行 binlog 日志中的内容,也就是在自己本地再次执行一遍 SQL,这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。

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