Redis持久化机制

Redis 提供了两种不同的持久化方式：

  1. RDB（Redis DataBase）：在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是Snapshotting。
  2. AOF（Append Only File）：保存Redis服务器所执行的所有写操作命令到文件。
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# RDB是默认的持久化方式。在一定时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘
save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
 
dbfilename dump.rdb
dir /path/to/your/redis/directory

# 增量日志 AOF 方式，设置刷新到磁盘的频率
appendonly yes                      # 开启AOF持久化
appendfilename appendonly.aof       # AOF文件名
dir /path/to/your/redis/directory   # AOF文件存储目录

appendfsync always  				# 每次写入都同步，最慢但最安全
# appendfsync everysec  			# 每秒同步一次，折衷方案
# appendfsync no  					# 完全依赖操作系统，最快但不安全

在实际应用中，通常会同时使用RDB和AOF两种持久化方式，以此来保证数据的持久性和可靠性。

Redis内存管理策略

我们需要注意，缓存过期策略和内存淘汰机制是容易混淆的两个概念，两者的目的不同。

  • 缓存过期策略：针对过期 Key ，从内存中移除的方式。
  • 内存淘汰机制：针对 Redis 内存不足时，业务还在继续往 Redis 追加内容，如何处理已有的内容。

在 Redis 的 redis.conf 文件中，我们能找到八种可配置的内存淘汰机制：

  • volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key；
  • allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key；
  • volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在过期密集的键中，使用 LFU 算法进行删除 key；
  • allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，对所有的 key 执行 LFU 算法筛选过期；
  • volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期的键中，随机删除一个 key；
  • allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，随机删除一个或者多个 key；
  • volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除；
  • noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作直接报错，无法写入。

上述算法按照特性可以分为几类：LRU/LFU 算法、随机删除算法、优先淘汰历史数据算法、报错处理算法。

在项目中推荐两种 LRU 算法，即如果 Redis 用作持久化数据库，不配置缓存过期时间，采用 allkeys-lru ；如果 Redis 作为缓存数据库，配置了 Key 过期时间，采用volatile-lru算法。

LRU（Least Recently Used，最近最少使用算法）

分布式系统数据一致性

分布式系统中的一致性概念分三种：

  1. 强一致性：所有节点的数据必须实时同步，保证任何时候读取到的数据都是最新的。
  2. 弱一致性：系统允许数据暂时不一致，但最终会达到一致状态。
  3. 最终一致性：数据更新后，经过一段时间，系统会逐步达到一致状态。这个时间不固定，但在业务允许的范围内。

参考阅读：

https://www.jb51.net/database/324978r5e.htm

https://www.51cto.com/article/785894.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/629247043

https://zhuanlan.zhihu.com/p/689382641

Redis Stream消息队列

消息队列工具如此之火，以至于Redis5.0开始提供了一份模拟Kafka的效率队列数据类型Stream，下面看深度介绍：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/496944314

https://zhuanlan.zhihu.com/p/671006777

（完）