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验证码的时效性

作者:互联网

redis场景,服务器内存不够了,怎么办(或者说被人干蹦了),我们的redis信息是不是就没了,redis服务hi不是挂了,如何优化?容灾方式?分配redis多大内存,是否满足我们的生产的需求,一般我们会缓存到多大的一个数据量,峰值是多少?

思路

Redis场景,服务器内存不够了:

一,增加内存

redis存储在内存中,数据太多,占用大多内存,那么增加内存就是直接的方法,但是这个方法一般不采用,因为内存满了就加内存,满了就加,那代价太大,相当于用钱解决的问题,不首先考虑,一般有方面都做到最优化,才考虑此方法。

二,搭建Redis集群

  1. 所有的redis节点批次互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和宽带。
  2. 节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测时效时才生效。
  3. 客户端与redis节点智联,不需要中间proxy层,客户端不需要连接集群所有的节点,连接集群中任何一个可用的节点即可。
  4. redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster负责维护node<->slot<->value

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点,最多16384个节点。

节点间相互通信,一半以上节点ping不同一个节点,则说明此节点挂掉,从节点顶上

(1)集群中所有master参与投票,如果半数以上master节点与其中一个master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为该master节点挂掉.

(2):什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?

Redis服务器因某种原因崩掉了,redis的信息是不是就没了 (容灾方式)

redis 持久化策略:

  RDB:对redis中的数据周期性的持久化

   优点

​ 1、会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时间的全部数据。非常适合做冷备。可以将数据上传到云服务备份。

    2、RDB对redis对外提供的服务影响小,可以让redis保持高性能。

    3、相比较来说,基于RDB文件重启恢复redis更快

  AOF:对每条写入命令作为日志。以append-only模式写入日志。

   优点

​ 1、可以更好的保护数据不丢失,一般AOF每隔1秒,通过后台线程执行一次fsync操作。最多丢失1s数据

    2、文件以append-only模式写入,没有io开销。文件不容易损坏。损坏也很容易恢复。

    3、AOF日志文件即使过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候,会对其中的指导进行压缩,创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候,老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候,再交换新老日志文件即可。

    4、日志文件可读性强。适合做灾难性的误删除的紧急恢复。

一般线上环境我们会将2中机制都开启。具体的RDB策略和AOF策略都可以在redis.conf里面配置

RDB: save 60 1000 : 表示每60s有超过1000条数据更新就备份。

AOF: append-only : true 开启aof策略

    everysec: 每秒备份

    auto-aof-rewrite-percentage 100 : 当aof大小膨胀到上次2倍就备份

    auto-aof-rewrite-min-size 64mb : 和上面是 且 关系。 aof文件必须超过64m才会备份

通过RDB恢复数据的步骤:

先将云服务的RDB备份数据copy到redis配置的备份目录。然后将aof关闭(一定要关闭,否则优先从aof日志文件本分,但是如果没有的话就创建空的。所以redis是无法加载rdb备份文件的)。然后重启redis,此时我们redis-cli 进入redis发现redis已经自动加载备份的rdb文件数据了。这时候手动命令启动aof。这时候redis就会备份aof日志。这启动aof是暂时的。我们停掉redis,在配置文件中修改将aof开启,然后再开启,现在redis已经恢复数据,且AOF已经开启了。

标签:aof,备份,redis,验证码,节点,集群,时效性,日志
来源: https://www.cnblogs.com/anle123/p/13365421.html