一、Redis高可用

在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999%等等）。
但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务（如主从分离、快速容灾技术），还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和 Cluster集群，下面分别说明它们的作用，以及解决了什么样的问题。
持久化：持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
主从复制：主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
哨兵：在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷：写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
Cluster集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

1.Redis 持久化

持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。

Redis 提供两种方式进行持久化
RDB 持久化：原理是将 Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。
AOF 持久化（append only file）：原理是将 Reids 的操作日志以追加的方式写入文件，类似于MySQL的binlog。
由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地。

RDB持久化
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化)，用二进制压缩存储，保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据。

2.触发条件

RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。
1、手动触发
save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。
save命令会阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。
而bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。
bgsave命令执行过程中，只有fork子进程时会阻塞服务器，而对于save命令，整个过程都会阻塞服务器，因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用。
2、自动触发
在自动触发RDB持久化时，Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
save m n
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf
–219行–以下三个save条件满足任意一个时，都会引起bgsave的调用
save 900 1 ：当时间到900秒时，如果redis数据发生了至少1次变化，则执行bgsave
save 300 10 ：当时间到300秒时，如果redis数据发生了至少10次变化，则执行bgsave
save 60 10000 ：当时间到60秒时，如果redis数据发生了至少10000次变化，则执行bgsave
–254行–指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
–264行–指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /var/lib/redis/6379
–242行–是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes
其他自动触发机制
除了save m n 以外，还有一些其他情况会触发bgsave：
●在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点。
●执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化。

3.执行流程

Redis父进程首先判断：当前是否在执行save，或bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果在执行bgsave命令直接返回。 bgsave/bgrewriteaof的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑：两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。
父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis不能执行来自客户端的任何命令
父进程fork后，bgsave命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令
子进程创建RDB文件，根据父进程内存快照生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换
子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息
启动时加载
RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入 AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。
Redis载入RDB文件时，会对RDB文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。

4.AOF 持久化

RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化，则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文4件中，查询操作不会记录； 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。
开启AOF
Redis服务器默认开启RDB，关闭AOF；要开启AOF，需要在配置文件中配置,
不同版本的Redis所在的配置行都不一样，通过字符串查找
vim /etc/redis/6379.conf
appendonly yes #修改，开启AOF
appendfilename “appendonly.aof” #指定AOF文件名称
aof-load-truncated yes #是否忽略最后一条可能存在问题的指令
vim /etc/init.d/redis_6379 restart
执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。
AOF的执行流程包括：
命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf；
文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘；
文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
（1）命令追加(append)
Redis先将写命令追加到缓冲区，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式，它是一种纯文本格式，具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中，除了用于指定数据库的select命令（如select 0为选中0号数据库）是由Redis添加的，其他都是客户端发送来的写命令。
（2）文件写入(write)和文件同步(sync)
Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略，策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数，说明如下：
为了提高文件写入效率，在现代操作系统中，当用户调用write函数将数据写入文件时，操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里，当缓冲区被填满或超过了指定时限后，才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率，但也带来了安全问题：如果计算机停机，内存缓冲区中的数据会丢失；因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数，可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里，从而确保数据的安全性。

5.RDB和AOF的优缺点

RDB持久化
优点：RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比，RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。

缺点：RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。
对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。

AOF持久化
与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)，IO压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题。
AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对 Redis主进程性能的影响会更大。

二、redis 优化

1.redis优化

开启 AOF 持久化
设置 config set activedefrag yes 开启内存碎片自动清理，或者 定时执行 memory purge 清理内存碎片
设置 内存数据淘汰策略 maxmemory-policy 实现保证内存使用率不超过系统最大内存
maxmemory设置redis占用最大内存值，maxmemory-samples设置淘汰策略算法的样本数量
尽可能使用 Hash 数据类型存储数据，如果 Hash 中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的空间
设置 key 的过期时间，精简键名 和 键值，控制键值的大小
设置 config set requirepass 开启密码验证
合理设置 maxclient 最大连接数参数（10000），tcp-backlog 连接排队数（1024）， timeout 连接超时时间（30000）
部署主从复制，备份数据，采用哨兵或集群方案实现高可用
缓存和数据库双写一致性问题
先更新数据库，然后再删除缓存 + 缓存做过期时间，数据过期后再有读请求可从数据库直接更新缓存

2.缓存雪崩

缓存同一时间大面积的过期失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案：
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

3.缓存击穿

缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁，互斥锁。

4. 缓存穿透

缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案：
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

总结

Redis做过哪些优化？（面试题）
重启AOF持久化
设置Redis密码
开启内存碎片清理
使用哈希做数据类型，占用空间小
设置内存的最大占用值
设置键的回收策略
设置最大连接数