Redis稳健运维框架：保障数据安全可用性
Redis是一款开源的高性能键值对存储系统，在互联网应用开发中被广泛使用。由于它的快速、高可用性和可扩展性，越来越多的企业和开发者将它应用于各种场景。然而，随着应用规模的不断扩大，Redis的稳健运维也变得越来越重要，保障数据安全可用性成为了一项紧迫的任务。
针对这个问题，我公司基于多年运维实践经验，设计并实现了一套Redis稳健运维框架。该框架主要由以下几个部分组成：
1. 数据备份与恢复
Redis的数据备份和恢复是保证数据安全的重要手段之一。我们使用RDB持久化方式，并设置定时自动备份，同时还可手动备份，确保数据的可靠性，同时避免应急时的损失。当数据出现意外丢失或损毁时，我们只需用备份文件覆盖原有文件即可恢复数据。
2. 集群监控与报警
为了保证Redis集群的高可用性，并及时处理异常情况，我们采用了监控和报警机制。我们使用Zabbix进行系统监控和告警，对Redis运行状态、连接数、内存使用、CPU负载等关键指标进行监控，并且对异常情况进行及时报警。
3. 集群高可用
Redis集群高可用是保证系统可靠性的重要手段之一。我们采用Redis Sentinel进行集群管理。Sentinel可以自动切换主从节点，并做好故障转移，从而保证业务不会受到影响。
4. 性能优化
Redis的性能优化是保证系统稳定性和高可用性的重要条件之一。我们采用了一系列的优化手段，包括设置合理的Redis参数、使用Redis Cluster集群模式、采用分布式锁等。这些优化手段可以最大程度地提升Redis的性能和稳定性。
在实践中，我们发现，通过上述的Redis稳健运维框架，我们可以最大程度地保障数据的安全可用性，同时也可以提升Redis的稳定性和性能。如果您的企业或团队也在使用Redis，建议您也采用我们的框架，以保证您的业务稳定运行。
以下是设置RDB自动备份的示例代码：
# rdb自动备份间隔save 900 1 # 表示900秒内至少有一个key发生变化就会开始备份save 300 10 # 表示300秒内至少有10个key发生变化就会开始备份save 60 10000 # 表示60秒内至少有10000个key发生变化就会开始备份# rdb文件命名规则dbfilename dump.rdb# 文件名为dump.rdbdir /var/lib/redis # 存储备份的目录为/var/lib/redis/# 定时任务crontab -e # 使用系统crontab进行备份*/5 * * * * redis-cli save # 表示每5分钟进行一次手动备份
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如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(MongoDB)
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。
redis怎么在windows上安装
在linux环境下Redis可以直接通过源码编译安装。 Windows下编译一般不那么方便，我们使用已经编译好的安装包来安装。 首先找到Windows下的Redis安装包打开官网下载页面找到Windows项然后点击“Learn more”,打开github项目找到Redis安装包并下载在上一步打开github页面中下拉找到里面的Redis on Windows项，这里有一句”You can download the latest unsigned binaries and the unsigned MSI installer from the release page.“.点击”release page“打开下载页面，这里可以选择对应的版本下载。 这里我选择版本3.0.501然后在页面下点击“下载安装包3安装Redis下载之后双击打开安装配置页面，一般来说默认即可，但是你要知道配置项的意思，根据具体情况配置。 最后点击install即可安装。 启动Redis安装之后发现安装目录F:\ProgramFiles\Redis有很多文件。 这里就和linux下一样了。 进入redis安装目录后 开启服务 执行下面的命令：$ ./ [] 22 Mar 02:39:36.897 # Creating Server TCP listening socket *:6379: bind:Unknown error如果出现上面的错误查看端口是否被占用，我的是右击有服务开启了，关掉重新执行命令即可；网上看到有人说开启一个命令行窗口 进入redis目录下，执行 -h 127.0.0.1 -p 6379 这样连接服务，不过我这里没执行成功。 我直接双击 即可打开终端，试了下ok。 这里顺利在Windows上面安装Redis，当然还有很多更深的东西在，这里就不多说了，有兴趣的同学可以从运维的角度和开发的角度分别进一步学习Redis
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