redis缓存分片迁移-缓解Redis缓存分片迁移的技术之道 (redis缓存雪崩 缓存穿透 缓存击穿)

缓解Redis缓存分片迁移的技术之道

Redis是一款高性能的NoSQL内存数据库，广泛应用于各种场景中，其中包括缓存应用。随着系统使用量的增加，Redis缓存性能的瓶颈逐渐显现出来，进而推动了系统的扩展需求。在Redis的扩展过程中，实现缓存分片迁移是必不可少的一部分，但这个过程中也存在一些问题，如数据丢失、流量暂停、系统闪断等等。本篇文章将介绍几种缓解Redis缓存分片迁移的技术之道，从而让您更加安心地扩展Redis缓存。

1. 使用数据同步工具

数据同步工具可以帮助您在缓存分片迁移的过程中保证数据不会丢失。例如，您可以使用Redis官方提供的redis-tools工具来实现数据同步，该工具可以将目标实例中的数据复制到新的实例中。这样，您就可以在缓存分片迁移过程中保证数据的完整性，同时还可以避免流量暂停和系统闪断的问题。

2. 制定系统备份计划

在缓存分片迁移的过程中，有时会发生数据丢失的情况。为了避免这种情况的发生，您可以制定系统备份计划。例如，您可以定期将数据备份到磁盘或云存储中，以维护数据的完整性。如果数据丢失，您可以通过恢复备份来重新导入数据。这样，就可以保证在缓存分片迁移过程中不会丢失重要数据。

3. 尝试使用集群模式

在Redis中，集群模式可以实现分布式缓存，从而提高缓存性能。在缓存分片迁移过程中，使用集群模式可以帮助您避免流量暂停和系统闪断的问题。通过将数据分布在多个节点中，您可以实现缓存服务的高可用性，从而保证业务的连续性。这样，就可以更加顺畅地完成Redis缓存分片迁移。

4. 优化缓存使用算法

在实际应用中，很多缓存使用算法存在明显的性能差异。比如，一些算法在缓存过期后会导致大量缓存失效，从而影响缓存性能。为了优化Redis的缓存分片迁移，您可以尝试优化缓存使用算法，例如采用LRU（Least Recently Used）算法来剔除不常用的缓存数据，从而提高缓存性能和系统的整体稳定性。

总结

在实际应用中，您可以综合使用上述技术，并结合实际场景来优化Redis的缓存分片迁移，从而保证业务的连续性和系统的稳定性。通过数据同步、备份计划、集群模式和缓存算法等手段，可以更加顺畅地完成Redis的缓存分片迁移。希望本篇文章能够帮助您更好地了解Redis的缓存分片迁移问题，并提供一些有用的技术之道。

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redis中的zadd是啥意思

redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

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。

启动spring boot报错，怎么解决

【解决办法】需要在启动类的@EnableAutoConfiguration或@SpringBootApplication中添加exclude = {}，排除此类的autoconfig。 启动以后就可以正常运行。 【原因】这个原因是maven依赖包冲突，有重复的依赖。 【Spring Boot】Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。 该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。