redis缓存大小设置

A. Redis分布式缓存搭建

花了两天时间整理了之前记录的Redis单体与哨兵模式的搭建与使用，又补齐了集群模式的使用和搭建经验，并对集群的一些个原理做了理解。

笔者安装中遇到的一些问题：

如果make报错，可能是没装gcc或者gcc++编辑器，安装之 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel ，有可能还是提示一些个c文件编译不过，gcc -v查看下版本，如果不到5.3那么升级一下gcc：

在 /etc/profile 追加一行 source /opt/rh/devtoolset-9/enable

scl enable devtoolset-9 bash

重新make clean, make

这回编译通过了，提示让你最好make test一下/

执行make test ，如果提示 You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test

那就升级tcl， yum install tcl

重新make test，如果还有error就删了目录，重新tar包解压重新make , make test

o/ All tests passed without errors! ，表示编译成功。

然后make install即可。

直接运行命令： ./redis-server /usr/redis-6.0.3/redis.conf &

redis.conf 配置文件里 bind 0.0.0.0 设置外部访问， requirepass xxxx 设置密码。

redis高可用方案有两种：

常用搭建方案为1主1从或1主2从+3哨兵监控主节点， 以及3主3从6节点集群。

（1）sentinel哨兵

/usr/redis-6.0.3/src/redis-sentinel /usr/redis-6.0.3/sentinel2.conf &

sentinel2.conf配置：

坑1：master节点也会在故障转移后成为从节点，也需要配置masterauth

当kill master进程之后，经过sentinel选举，slave成为了新的master，再次启动原master，提示如下错误：

原因是此时的master再次启动已经是slave了，需要向现在的新master输入密码，所以需要在master.conf
中配置：

坑2：哨兵配置文件要暴露客户端可以访问到的master地址

在 sentinel.conf 配置文件的 sentinel monitor mymaster 122.xx.xxx.xxx 6379 2 中，配置该哨兵对应的master名字、master地址和端口，以及达到多少个哨兵选举通过认为master挂掉。其中master地址要站在redis访问者（也就是客户端）的角度、配置访问者能访问的地址，例如sentinel与master在一台服务器（122.xx.xxx.xxx）上，那么相对sentinel其master在本机也就是127.0.0.1上，这样 sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 逻辑上没有问题，但是如果另外服务器上的springboot通过lettuce访问这个redis哨兵，则得到的master地址为127.0.0.1，也就是springboot所在服务器本机，这显然就有问题了。

附springboot2.1 redis哨兵配置：

坑3：要注意配置文件.conf会被哨兵修改

redis-cli -h localhost -p 26379 ，可以登到sentinel上用info命令查看一下哨兵的信息。

曾经遇到过这样一个问题，大致的信息如下

slaves莫名其妙多了一个，master的地址也明明改了真实对外的地址，这里又变成127.0.0.1 !
最后，把5个redis进程都停掉，逐个检查配置文件，发现redis的配置文件在主从哨兵模式会被修改，master的配置文件最后边莫名其妙多了一行replicaof 127.0.0.1 7001， 怀疑应该是之前配置错误的时候（见坑2）被哨兵动态加上去的！ 总之，实践中一定要多注意配置文件的变化。

（2）集群

当数据量大到一定程度，比如几十上百G，哨兵模式不够用了需要做水平拆分，早些年是使用codis，twemproxy这些第三方中间件来做分片的，即 客户端 -> 中间件 -> Redis server 这样的模式，中间件使用一致性Hash算法来确定key在哪个分片上。后来Redis官方提供了方案，大家就都采用官方的Redis Cluster方案了。

Redis Cluster从逻辑上分16384个hash slot，分片算法是 CRC16(key) mod 16384 得到key应该对应哪个slot，据此判断这个slot属于哪个节点。

每个节点可以设置1或多个从节点，常用的是3主节点3从节点的方案。

reshard，重新分片，可以指定从哪几个节点移动一些hash槽到另一个节点去。重新分片的过程对客户端透明，不影响线上业务。

搭建Redis cluster

redis.conf文件关键的几个配置：

启动6个集群节点

[root@VM_0_11_centos redis-6.0.3]# ps -ef|grep redis
root 5508 1 0 21:25 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7001 [cluster]
root 6903 1 0 21:32 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7002 [cluster]
root 6939 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7003 [cluster]
root 6966 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7004 [cluster]
root 6993 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7005 [cluster]
root 7015 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7006 [cluster]

这时候这6个节点还是独立的，要把他们配置成集群：

说明： -a xxxx 是因为笔者在redis.conf中配置了requirepass xxxx密码，然后 --cluster-replicas 1 中的1表示每个master节点有1个从节点。

上述命令执行完以后会有一个询问： Can I set the above configuration? yes同意自动做好的分片即可。

最后 All 16384 slots covered. 表示集群中16384个slot中的每一个都有至少有1个master节点在处理，集群启动成功。

查看集群状态：

坑1：暴露给客户端的节点地址不对

使用lettuce连接发现连不上，查看日志 Connection refused: no further information: /127.0.0.1:7002 ，跟之前哨兵配置文件sentinel.conf里边配置master地址犯的错误一样，集群启动的时候带的地址应该是提供给客户端访问的地址。

我们要重建集群：先把6个redis进程停掉，然后删除 nodes-7001.conf 这些节点配置文件，删除持久化文件 mp.rdb 、 appendonly.aof ，重新启动6个进程，在重新建立集群：

然后，还是连不上，这次报错 connection timed out: /172.xx.0.xx:7004 ，发现连到企鹅云服务器的内网地址上了！

解决办法，修改每个节点的redis.conf配置文件，找到如下说明：

所以增加配置：

然后再重新构建集群，停进程、改配置、删除节点文件和持久化文件、启动进程、配置集群。。。再来一套（累死了）

重新使用Lettuce测试，这次终于连上了！

坑2：Lettuce客户端在master节点故障时没有自动切换到从节点

name这个key在7002上，kill这个进程模拟master下线，然后Lettuce一直重连。我们期望的是应该能自动切换到其slave 7006上去，如下图：

重新启动7002进程，

7006已成为新master，7002成为它的slave，然后Lettuce也能连接上了。
解决办法，修改Lettuce的配置：

笔者用的是springboot 2.1 spring-boot-starter-data-redis 默认的Lettuce客户端，当使用Redis cluster集群模式时，需要配置一下 RedisConnectionFactory 开启自适应刷新来做故障转移时的自动切换从节点进行连接。

重新测试：停掉master 7006，这次Lettuce可以正常切换连到7002slave上去了。（仍然会不断的在日志里报连接错误，因为需要一直尝试重连7006，但因为有7002从节点顶上了、所以应用是可以正常使用的）

Redis不保证数据的强一致性

Redis并不保证数据的强一致性，也就是取CAP定理中的AP

关于一致性Hash算法，可以参考 一致性Hash算法 - (jianshu.com)

Redis cluster使用的是hash slot算法，跟一致性Hash算法不太一样，固定16384个hash槽，然后计算key落在哪个slot里边（计算key的CRC16值再对16384取模），key找的是slot而不是节点，而slot与节点的对应关系可以通过reshard改变并通过gossip协议扩散到集群中的每一个节点、进而可以为客户端获知，这样key的节点寻址就跟具体的节点个数没关系了。也同样解决了普通hash取模算法当节点个数发生变化时，大量key对应的寻址都发生改动导致缓存失效的问题。

比如集群增加了1个节点，这时候如果不做任何操作，那么新增加的这个节点上是没有slot的，所有slot都在原来的节点上且对应关系不变、所以没有因为节点个数变动而缓存失效，当reshard一部分slot到新节点后，客户端获取到新迁移的这部分slot与新节点的对应关系、寻址到新节点，而没迁移的slot仍然寻址到原来的节点。

关于热迁移，猜想，内部应该是先做复制迁移，等迁移完了，再切换slot与节点的对应关系，复制没有完成之前仍按照原来的slot与节点对应关系去原节点访问。复制结束之后，再删除原节点上已经迁移的slot所对应的key。

与哨兵模式比较类似，当1个节点发现某个master节点故障了、会对这个故障节点进行pfail主观宕机，然后会通过gossip协议通知到集群中的其他节点、其他节点也执行判断pfail并gossip扩散广播这一过程，当超过半数节点pfail时那么故障节点就是fail客观宕机。接下来所有的master节点会在故障节点的从节点中选出一个新的主节点，此时所有的master节点中超过半数的都投票选举了故障节点的某个从节点，那么这个从节点当选新的master节点。

所有节点都持有元数据，节点之间通过gossip这种二进制协议进行通信、发送自己的元数据信息给其他节点、故障检测、集群配置更新、故障转移授权等等。

这种去中心化的分布式节点之间内部协调，包括故障识别、故障转移、选主等等，核心在于gossip扩散协议，能够支撑这样的广播协议在于所有的节点都持有一份完整的集群元数据，即所有的节点都知悉当前集群全局的情况。

Redis高可用方案 - (jianshu.com)

面试题:Redis 集群模式的工作原理能说一下么 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

深度图解Redis Cluster原理 - detectiveHLH - 博客园 (cnblogs.com)

Redis学习笔记之集群重启和遇到的坑-阿里云开发者社区 (aliyun.com)

云服务器Redis集群部署及客户端通过公网IP连接问题

B. window下配置redis 能够缓存多少数据

Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务。最近mp中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况，但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够，或者内存发生交换的情况，查看redis源码之后，发现在某些情况下redis会出现超时的状况，相关细节如下。1. 网络。Redis的处理与网络息息相关，如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息，判断是否有闪断情况发生。
2. 内存。redis所有的数据都放在内存里，当物理内存不够时，linux os会使用swap内存，导致内存交换发生，这时如果有redis调用命令就会产生redis超时。这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数，来设置物理内存使用超过多少就会进行swap。

C. redis缓存怎么弄

redis是类似Key_Value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。

D. 我用redis缓存了一些数据，我想查看redis缓存多KB的数据，占内存多少

1，增加内存； 2，数据分流，即分散到多个电脑上面。可以按一致性哈稀算法分布。 3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存。或缓存时间可以短一些。

E. 缓存-redis 三种模式搭建和运行原理

标签： redis 缓存 主从 哨兵 集群

本文简单的介绍redis三种模式在linux的安装部署和数据存储的总结，希望可以相互交流相互提升。

对于Centos7在安装redis之前需要进行一些常用工具的安装：

关闭防火墙

正式安装redis

在redis进行maketest时候会出现一系列的异常，有如下解决方案：

用redis-server启动一下redis，做一些实验没什么意义。

要把redis作为一个系统的daemon进程去运行的，每次系统启动，redis进程一起启动，操作不走如下：

RDB和AOF是redis的一种数据持久化的机制。 持久化 是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。我们一般会将数据存放在本地磁盘，还会定期的将数据上传到云服务器。
RDB 是redis的snapshotting，通过redis.conf中的save配置进行设置，如 save 60 1000:

AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中,然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。一般我们配置redis.conf中的一下指令：

AOF和RDB模式我们一般在生产环境都会打开，一般而言，redis服务挂掉后进行重启会优先家在aof中的文件。

当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node,如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据;否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization;
开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。
slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。

从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。

master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制,但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization。

master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了，可以有如下配置：

slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。

在redis.conf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接，并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务。

sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵ping一个master，超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机
sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了 quorum 指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机

如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master

(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个slave来做切换，这个slave还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换；

（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上执行，清理所有的master状态
（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上执行，查看所有sentinal对数量是否达成了一致

4.3.2 slave的永久下线

让master摘除某个已经下线的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面执行.

redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。
redis cluster可以支撑N个redis master,一个master上面可以挂载多个slave，一般情况我门挂载一个到两个slave，master在挂掉以后会主动切换到slave上面，或者当一个master上面的slave都挂掉后，集群会从其他master上面找到冗余的slave挂载到这个master上面，达到了系统的高可用性。

2.1 redis cluster的重要配置

2.2 在三台机器上启动6个redis实例

将上面的配置文件，在/etc/redis下放6个，分别为: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf

每个启动脚本内，都修改对应的端口号

2.3 创建集群

解决办法是 先安装rvm，再把ruby版本提升至2.3.3

使用redis-trib.rb命令创建集群

--replicas: 表示每个master有几个slave

redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看状体

3.1 加入新master

以上相同配置完成后，设置启动脚本进行启动；然后用如下命令进行node节点添加：

3.2 reshard一些数据过去

3.3 添加node作为slave

3.4 删除node

F. redis缓存数据，内存占满，怎么解决

1，增加内存；
2，数据分流，即分散到多个电脑上面。可以按一致性哈稀算法分布。
3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存。或缓存时间可以短一些。

G. redis缓存怎么在spring中配置

首先可以在多台服务器装memcached，启动时分别指定容量和端口
访问时采用集群方式访问，只需要spring配置文件里面配置即可
value可以放任何对象，包括集合
每个键值的生命周期可以在放入时独立设置
类库可以用spymemcached

数据更新方式可以在后台的定时任务中执行

下面是spring mvc中配置：

<beanid="memcachedClient"class="net.spy.memcached.spring.MemcachedClientFactoryBean">
<propertyname="servers"value="服务器A：端口，服务器B：端口，服务器C：端口"/>
<propertyname="protocol"value="BINARY"/>
<propertyname="transcoder">
<beanclass="net.spy.memcached.transcoders.SerializingTranscoder">
<propertyname="compressionThreshold"value="1024"/>
</bean>
</property>
<propertyname="opTimeout"value="2000"/>
<propertyname="timeoutExceptionThreshold"value="1998"/>
<propertyname="locatorType"value="CONSISTENT"/>
<propertyname="hashAlg">
<valuetype="net.spy.memcached.DefaultHashAlgorithm">KETAMA_HASH</value>
</property>
<propertyname="failureMode"value="Redistribute"/>
<propertyname="useNagleAlgorithm"value="false"/>
</bean>

H. 如何设置数据库缓存

内存数据库有现成的redis，高效存取键值对，键设为你的查询条件，值设为你的查询结果转为字符串
查询时先从redis取，没有再查数据库，并且设置redis的过期时间，这种方式需要项目对实时性要求不高，这样你才能用缓存，而且如果你的项目没有明显的热点，即没有某些内容确定会多次被查到，那你缓存就不会命中，添加缓存反而影响你得速度
redis是一种nosql的内存数据库，感兴趣你可以了解一下，优点就是性能强劲
数据查询请求多就把结果缓存下来，你查数据库再快也没有直接把结果从内存读出来快
同样的sql请求只有第一次查数据库，之后通通读内存
或者你干脆借助这种思想，创建一个全局的map对象，然后查询条件作key
，结果作value，就省去了了解redis的过程，把整个数据库装内存不太科学，你有多少条数据啊

I. Redis缓存雪崩就这么简单

在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 )，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存 同时失效 ，全部请求到数据库中。

这就是缓存雪崩 ：

缓存雪崩如果发生了，很可能就把我们的数据库 搞垮 ，导致整个服务瘫痪，造成的后果很严重。

对缓存数据设置相同的过期时间，导致某段时间内缓存失效。”

对于“Redis挂掉了”，我们可以有以下的思路：

J. java怎样配置redis占用多大内存

Redis的配置
daemonize 如果需要在后台运行，把该项改为yes
pidfile 配置多个pid的地址，默认在/var/run/redis.pid
bind 绑定ip，设置后只接受自该ip的请求
port 监听端口，默认为6379
timeout 设置客户端连接时的超时时间，单位为秒
loglevel 分为4级，debug、verbose、notice、warning
logfile 配置log文件地址
databases 设置数据库的个数，默认使用的数据库为0
save 设置redis进行数据库镜像的频率，保存快照的频率，第一个*表示多长时间， 第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时，自动保存快照。可设置多个条件。
rdbcompression 在进行镜像备份时，是否进行压缩
Dbfilename 镜像备份文件的文件名
Dir 数据库镜像备份的文件放置路径
Slaveof 设置数据库为其他数据库的从数据库
Masterauth 主数据库连接需要的密码验证
Requirepass 设置登录时需要使用的密码
Maxclients 限制同时连接的客户数量
Maxmemory 设置redis能够使用的最大内存
Appendonly 开启append only模式
appendfsync 设置对appendonly.aof文件同步的频率
vm-enabled 是否虚拟内存的支持
vm-swap-file 设置虚拟内存的交换文件路径
vm-max-memory 设置redis使用的最大物理内存大小
vm-page-size 设置虚拟内存的页大小
vm-pages 设置交换文件的总page数量
vm-max-threads 设置VMIO同时使用的线程数量
glueoutputbuf 把小的输出缓存存放在一起
hash-max-zipmap-entries 设置hash的临界值
activerehashing 重新has