缓存数据超时-处理解决Redis缓存数据超时问题-redis (缓存数据超时怎么解决)

处理解决Redis缓存数据超时问题

Redis是一个开源的缓存数据库，它的快速读写速度和方便的操作方法，在应用程序开发中被广泛使用。但是，当Redis中的缓存数据超时时，就会出现问题，数据可能会不可读或丢失，这对应用程序的稳定性和性能都是严重影响。在这篇文章中，我们将看到如何有效地处理和解决Redis缓存数据超时问题。

一、设置Redis的过期时间

最好的解决方式是，设置Redis中缓存数据的过期时间。当我们为存储在Redis中的每个键值对设置一个合适的过期时间，我们就可以限制Redis中数据的存在时间。Redis提供了两种过期时间设置方式:针对每个键值对单独设置一个过期时间或对整个Redis数据库设置一个全局的过期时间。

1. 针对每个键值对单独设置一个过期时间

Redis提供了EXPIRE命令，可以用来设置一个键值对的过期时间，以秒为单位。例如，下面的代码将一个名为“user:id”的键值对的过期时间设置为60秒。

> EXPIRE user:id 60(integer) 1

2. 对整个Redis数据库设置一个全局的过期时间

如果我们想要在整个Redis数据库中设置一个全局的过期时间，那么可以使用CONFIG Set命令的“maxmemory”和“maxmemory-policy”选项。

例如，我们可以将最大内存设置为100MB，使用LRU（最近最少使用）算法作为淘汰策略：

> CONFIG SET maxmemory 100000000> CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

二、使用Redis过期键事件

如果您无法为所有Redis中的键值对设置过期时间，那么可以使用Redis过期键事件。Redis过期键事件在键值对超过其过期时间时自动触发，通知应用程序管理员有些数据需要清除。

可以通过以下代码来启用Redis过期键事件：

> CONFIG SET notify-keyspace-events ExE

这个命令将“Ex”（过期键）事件添加到Redis键空间通知器中。然后，您可以使用Redis客户端订阅这些事件，当Redis中键值对的过期时间到期时，Redis将自动触发事件并通知相关的应用程序。

三、启用Redis持久化存储

Redis持久化存储是一种在Redis 服务器 重启后，可以从硬盘中恢复数据的方式。这可以确保在Redis服务关闭或崩溃时，Redis中存储的数据可以在下一次启动时得以恢复。

Redis支持两种持久化存储方式:快照和日志文件。快照是将Redis数据库中所有键值对的快照写入到硬盘上的一个文件中，而日志文件则是将Redis数据库中的每个写操作记录到磁盘上的一个文件中。

以下是如何将Redis配置为使用快照：

1. 在Redis配置文件中启用持久化存储功能：

save 900 1save 300 10save 60 10000

这个配置文件指定Redis每900秒（15分钟）、每300秒（5分钟）和每60秒，执行一次持久化操作。持久化操作会将Redis中的数据写入到硬盘上的.rdb文件中。

2. 手动执行数据快照

您也可以通过执行SAVE命令，手动将Redis中的数据写入到硬盘上的.rdb文件中。例如，可以在Redis客户端中执行以下命令：

> SAVE

四、使用Redis集群

如果您的应用程序需要更高的性能和可扩展性，那么可以考虑在Redis中使用集群。Redis集群是一个框架，用于处理大量并发连接，提高Redis的可扩展性和性能。

为了防止Redis中数据的丢失，Redis集群在不同的节点之间自动复制数据。每个节点都有一份相同的数据备份，在一个节点出问题的情况下，可以快速地从其他节点中恢复数据。这样，集群可以在Redis中提供高可用性和高可靠性的服务。

总结

通过设置Redis中的过期时间，使用过期键事件，启用Redis持久化，或使用Redis集群，您可以有效地处理和解决Redis缓存数据超时问题。在应用程序开发中，这些技术可以帮助您确保Redis数据库的稳定性和性能，从而提高应用程序的可用性和可靠性。

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scrapy使用redis的时候，redis需要进行一些设置吗

1.使用两台机器，一台是win10，一台是centos7，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站7的ip地址为192.168.1.112，用来作为redis的master端，win10的机器作为的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis5.重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的！

如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ FOR k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] Then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you WANt, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。