Redis(秒杀活动、持久化之RDB、AOF)

目录

秒杀活动

一、测压工具jmete的使用

二、java实现秒杀活动

1、myseckillcontroller

2、先启动pos请求添加商品,再启动jmeter进行压测

 Redis持久化

一 、Redis持久化之RDB

1.RDB是什么

2. 备份是如何执行的

3.Fork

4. RDB持久化流程

 5. dump.rdb文件

6. 配置位置

7. 如何触发RDB快照;保持策略

(1) 配置文件中默认的快照配置时间间隔

(2) 命令save bgsave

(3)flushall命令

(4) SNAPSHOTTING快照

(5) Save

(6) stop-writes-on-bgsave-error

(7)rdbcompression 压缩文件

(8)rdbchecksum 检查数据的完整性

(9)rdb的备份

(10)优势

(11)劣势

Redis持久化之AOF(Append Only File)

1.AOF是什么

2.AOF持久化流程

3.AOF默认不开启 

4.AOF和RDB同时开启,redis听谁的?

5. AOF启动/修复/恢复

6. AOF同步频率设置

7. Rewrite压缩

2重写原理,如何实现重写


秒杀活动

一、测压工具jmete的使用

下载jmeter

https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

使用bin目录下的jmeter.bat打开

添加线程

发送对应的请求

二、java实现秒杀活动

1、myseckillcontroller

@RestController
@RequestMapping("seckill")
public class MySecKillController {

    private String key="pro:1";
     
    //添加商品
    @PostMapping
    public void begin(String val){
        Jedis jedis  = new Jedis("192.168.195.33",6379);
        jedis.auth("root");
        jedis.set(key,val);
    }


    @GetMapping
    public  void seckill(){
        Jedis jedis  = new Jedis("192.168.195.33",6379);
        jedis.auth("root");

        //.获取对应的商品的数量
        String s = jedis.get(key);
        //如果数量的值为nutT 为0 秒杀活动还没有开始 已经结束
        //isBlank判断s是否为null
        if(StringUtils.isBlank(s)){
            System.out.println("活动未开始");
        }else {

            //监听事务
            jedis.watch(key);
            //将s转换成int类型
            int i = Integer.parseInt(s);
            if (i>0){
                //组装事务
                Transaction multi = jedis.multi();
                //减少商品数量
                multi.decr(key);
                multi.sadd("userList", UUID.randomUUID().toString());
                //exec
                List<Object> exec = multi.exec();
                if (exec.size()==0||exec==null){
                    System.out.println("秒杀失败!");
                }else {
                    System.out.println("秒杀成功!!");

                }
            }else {
                System.out.println("秒杀活动结束啦!!");
            }
        }
    }
}

使用multi.sadd("userList", UUID.randomUUID().toString())方法将一个随机生成的用户ID添加到用户列表中。

使用multi.exec()方法执行事务,并返回一个包含事务执行结果的列表。

2、先启动pos请求添加商品,再启动jmeter进行压测

压测没问题就显示用户购买的集合

 Redis持久化

一 、Redis持久化之RDB

1.RDB是什么

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘, 也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里

2. 备份是如何执行的

Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到 一个临时文件中,待持久化过程都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的,这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失

3.Fork

Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据(变量、环境变量、程序计数器等) 数值都和原进程一致,但是是一个全新的进程,并作为原进程的子进程

在Linux程序中,fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程,但子进程在此后多会exec系统调用,出于效率考虑,Linux中引入了“写时复制技术

一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存,只有进程空间的各段的内容要发生变化时,才会将父进程的内容复制一份给子进程。

4. RDB持久化流程

 5. dump.rdb文件

redis.conf中配置文件名称,默认为dump.rdb

6. 配置位置

rdb文件的保存路径,也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下,也就是相对当前

redis.conf:

dir "/myredis/"

7. 如何触发RDB快照;保持策略

(1) 配置文件中默认的快照配置时间间隔

after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed代表15分钟之内如果有一个key方式改变就触发对应的保存策略

 after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed

5分钟之内如果有10个key方式改变就触发对应的保存策略,如果有15个key,当只保存10的情况下出现宕机,另外5个key存储在内存里就会遗失
 after 60 sec if at least 10000 keys changed        类同上

(2) 命令save bgsave

save :save时只管保存,其它不管,全部阻塞。手动保存。不建议。

bgsave:Redis会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。(默认开启)

可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

(3)flushall命令

flushall清空所有的数据库

执行flushall命令,也会产生dump.rdb文件,但里面是空的,无意义

(4) SNAPSHOTTING快照
(5) Save

格式:save 秒 写操作次数

RDB是整个内存的压缩过的Snapshot,RDB的数据结构,可以配置复合的快照触发条件,

默认是1分钟内改了1万次,或5分钟内改了10次,或15分钟内改了1次。

禁用

不设置save指令,或者给save传入空字符串

(6) stop-writes-on-bgsave-error

当Redis无法写入磁盘的话(磁盘已满),直接关掉Redis的写操作。推荐yes.

redis出现错误的时候就会停止编写

(7)rdbcompression 压缩文件

去除一些不必要的命令(例如两个set添加,就会把两个set转换为mset)

对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会进行压缩。

如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能。推荐yes.

(8)rdbchecksum 检查数据的完整性

在存储快照后,还可以让redis来进行数据校验,如果数据已经损坏就不需要再进行持久化的操作,这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能

(9)rdb的备份

先查询rdb文件的目录

将*.rdb的文件拷贝到别的地方

rdb的恢复

关闭Redis

先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb

启动Redis, 备份数据会直接加载

(10)优势

适合大规模的数据恢复

对数据完整性和一致性要求不高更适合使用

节省磁盘空间

恢复速度快

(11)劣势

Fork的时候,内存中的数据被克隆了一份,大致2倍的膨胀性需要考虑

虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。

在备份周期在一定间隔时间做一次备份,所以如果Redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改。

Redis持久化之AOF(Append Only File)

1.AOF是什么

日志的形式来记录每个写操作(增量保存),将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录), 只许追加文件但不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis 重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

2.AOF持久化流程

(1)客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内;

(2)AOF缓冲区根据AOF持久化策略[always,everysec,no]将操作sync同步到磁盘的AOF文件中;

(3)AOF文件大小超过重写策略或手动重写时,会对AOF文件rewrite重写,压缩AOF文件容量;

(4)Redis服务重启时,会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的;

3.AOF默认不开启 

需要开启no改成yes

   

可以在redis.conf中配置文件名称,默认为 appendonly.aof

AOF文件的保存路径,同RDB的路径一致。

4.AOF和RDB同时开启,redis听谁的?

AOF和RDB同时开启,系统默认取AOF的数据(数据不会存在丢失)

5. AOF启动/修复/恢复

AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样,都是拷贝备份文件,需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下,启动系统即加载。

正常恢复

修改默认的appendonly no,改为yes

将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录

恢复:重启redis然后重新加载

异常恢复

修改默认的appendonly no,改为yes

如遇到AOF文件损坏,通过

/usr/redis/bin/redis-check-aof --fix 文件的位置/appendonly.aof进行恢复

备份被写坏的AOF文件

恢复:重启redis,然后重新加载

6. AOF同步频率设置

appendfsync always

始终同步,每次Redis的写入都会立刻记入日志;性能较差但数据完整性比较好

appendfsync everysec

每秒同步,每秒记入日志一次,如果宕机,本秒的数据可能丢失。

appendfsync no

redis不主动进行同步,把同步时机交给操作系统。

7. Rewrite压缩

(1)Rewrite是什么:

AOF采用文件追加方式,文件会越来越大为避免出现此种情况,新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时,Redis就会启动AOF文件的内容压缩, 只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof

2重写原理,如何实现重写

AOF文件持续增长而过大时,会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename),redis4.0版本后的重写,是指上就是把rdb 的快照,以二级制的形式附在新的aof头部,作为已有的历史数据,替换掉原来的流水账操作。

no-appendfsync-on-rewrite:

如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存,用户请求不会阻塞,但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。(降低数据安全性,提高性能)

如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷,但是遇到重写操作,可能会发生阻塞。(数据安全,但是性能降低)

触发机制,何时重写

Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发

重写虽然可以节约大量磁盘空间,减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的,因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。

auto-aof-rewrite-percentage:设置重写的基准值,文件达到100%时开始重写(文件是原来重写后文件的2倍时触发)

->40m 80

auto-aof-rewrite-min-size:设置重写的基准值,最小文件64MB。达到这个值开始重写。

例如:文件达到70MB开始重写,降到50MB,下次什么时候开始重写?100MB

系统载入时或者上次重写完毕时,Redis会记录此时AOF大小,设为base_size,

如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下,Redis会对AOF进行重写。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/346501.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

03-TiDB-单机上模拟部署生产环境集群

1、安装集群cluster组件 tiup cluster # 已安装的可以更新 # tiup update --self && tiup update cluster 2、修改主机sshd 服务的连接数限制 vim /etc/ssh/sshd_config # MaxSessions 20#重启 sshd 服务&#xff1a; service sshd restart 3、设置集群配置文件top…

一个监控小技巧,巧妙破解超低温冰箱难题!

在当今科技飞速发展的时代&#xff0c;超低温冰箱监控系统以其在各行各业中关键的温度控制和环境监测功能而备受关注。 超低温环境对于存储生物样本、药品和其他温度敏感物品至关重要&#xff0c;而监控系统则提供了实时、精准的环境数据&#xff0c;确保这些物品的质量和安全性…

Ubuntu apt update提示:GPG 缺少公钥解决方法

Ubuntu 运行: sudo apt update #or sudo apt-get update提示&#xff1a;GPG 缺少公钥以及404 Not Found&#xff0c;如下面所示&#xff0c;有mirror.bwbot.org 和ppa.launchpadcontent.net两个源出现问题。 好多网友用后面的方法解决 真正解决&#xff1a;gpg --verify sig:…

bash 5.2中文修订4

Compound Commands 复合命令 复合命令是 shell 编程语言的结构。每个构造都以保留字或控制运算符开始&#xff0c;并以相应的保留字或运算符终止。与复合命令关联的任何重定向&#xff08;请参阅 Redirections &#xff09;都适用于该复合命令中的所有命令&#xff0c;除非显式…

web蓝桥杯真题--14、关于你的欢迎语

介绍 营销号&#xff0c;有时候需要一些特定的欢迎语&#xff0c;但针对特定的用户&#xff0c;我们希望可以个性化一点。本题需要在项目文件中修改代码存在的问题&#xff0c;实现根据模版生成特定用户的欢迎语。 准备 本题已经内置了初始代码&#xff0c;打开实验环境&…

Unity读书系列《Unity3D游戏开发》——拓展编辑器(一)

文章目录 前言一、扩展Project视图1、右键扩展菜单&#xff08;Asset&#xff09;2、监听事件3、拓展布局 二、扩展Hierarchy视图1、拓展菜单&#xff08;GameObject&#xff09;2、拓展布局3、重写菜单 三、扩展Inspector视图1、扩展原生组件2、扩展继承组件 四、扩展Scene视图…

redis-持久化-1

Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。 RDB&#xff08;Redis DataBase&#xff09; AOF&#xff08;Append Of File&#xff09; 一、Redis持久化之RDB 1.什么是RDB 在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘&#xff0c; 也就是行话讲的Snapshot快照&#xff0c…

Windows10上通过MSYS2编译FFmpeg 6.1.1源码操作步骤

1.从github上clone代码&#xff0c;并切换到n6.1.1版本&#xff1a;clone到D:\DownLoad目录下 git clone https://github.com/FFmpeg/FFmpeg.git git checkout n6.1.1 2.安装MSYS2并编译FFmpeg源码: (1).从https://www.msys2.org/ 下载msys2-x86_64-20240113.exe &#…

JS高频面试题(下)

11. 线程和进程的区别 进程是资源分配的最小单元&#xff0c;线程是代码执行的最小单元。 一个应用程序可能会开启多个进程&#xff0c;进程之间数据不共享&#xff0c;一个进程内部可以开启多个线程&#xff0c;线程之间的数据可以共享的&#xff0c;所以多线程的情况下&…

Qt/QML编程之路:ListView实现横排图片列表的示例(40)

ListView列表,在QML中使用非常多,排列一个行,一个列或者一个表格,都会用到ListView。 ListView显示从内置QML类型(如ListModel和XmlListModel)创建的模型中的数据,或在C++中定义的从QAbstractItemModel或QAbstract ListModel继承的自定义模型类中的数据。 ListView有一…

搭建通讯猫类似的TCP服务端

最近需要一个公网的TCP服务端平台来做4G模组的发包测验&#xff0c;通讯猫(http://www.tongxinmao.com/App/Detail/id/1)貌似使用不了&#xff0c;就干脆在自己的腾讯云上搭建了简单的TCP服务端。 我们搭建可以在服务器上使用Python、Java、C#等语言自行编写服务器程序。 目前是…

element-ui 树形控件 通过点击某个节点,遍历获取上级的所有父节点和本身节点

1、需求&#xff1a;点击树形控件的某个节点&#xff0c;需要拿到它上级的所有父节点进行操作 2、代码&#xff1a; 树形控件代码 <el-tree:data"deptOptions"node-click"getVisitCheckedNodes"ref"target_tree_Speech"node-key"id&qu…

javaSSMmysql电影推荐系统03073-计算机毕业设计项目选题推荐(附源码)

目 录 摘 要 Abstract 第1章 前 言 1.1 研究背景 1.2 研究现状 1.3 系统开发目标 第2章 技术与原理 2.1 开发技术 2 2.2 ssm框架介绍 2 2.3 MySQL数据库 2 2.4 B/S结构 2 第3章 需求分析 3.1 需求分析 3.2 系统可行性分析 3.3 项目设计目标与原则 3.4…

阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践

作者&#xff1a;霍智鑫 众所周知&#xff0c;随着时间的推移&#xff0c;算力成为了 AI 行业演进一个不可或缺的因素。在数据量日益庞大、模型体量不断增加的今天&#xff0c;企业对分布式算力和模型训练效率的需求成为了首要的任务。如何更好的、更高效率的以及更具性价比的…

数学建模常见算法的通俗理解(3)

11 Logistic模型&#xff08;计算是/否的概率&#xff09; 11.1 粗浅理解 我们有m张图片&#xff0c;并且获取了这些图片的特征向量的矩阵&#xff0c;我们需要判断这些图片中是否满足我们某个要求&#xff0c;如是否含有猫&#x1f431;这种动物。那么此时我们的每张图片传…

《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第3章 k邻近邻法

文章目录 第3章 k邻近邻法3.1 k近邻算法3.2 k近邻模型3.2.1 模型3.2.2 距离度量3.2.3 k值的选择3.2.4 分类决策规则 3.3 k近邻法的实现&#xff1a;kd树3.3.1 构造kd树3.3.2 搜索kd树 算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn实例kd树:构造平衡kd树算法例3.2 《统计学习方法&a…

Docker中安装 RabbitMQ

1、下载 RabbitMQ 镜像 下载最新版本的镜像&#xff1a; docker pull rabbitmq更多版本的镜像可以访问 Docker 官网&#xff1a;https://hub.docker.com/_/rabbitmq?tabtags 2、创建并运行 RabbitMQ 容器 启动命令&#xff1a; docker run -d -p 15672:15672 -p 5672:567…

Netty Reactor 模式解析

目录 Reactor 模式 具体流程 配置 初始化 NioEventLoop ServerBootstrapAcceptor 分发 Reactor 模式 在刚学 Netty 的时候&#xff0c;我们肯定都很熟悉下面这张图&#xff0c;它就是单Reactor多线程模型。 在写Netty 服务端代码的时候&#xff0c;下面…

『OpenCV-Python|鼠标作画笔』

Opencv-Python教程链接&#xff1a;https://opencv-python-tutorials.readthedocs.io/ 本文主要介绍OpenCV-Python如何将鼠标作画笔绘制圆或者矩形。 示例一&#xff1a;图片上双击的位置绘制一个圆圈 首先创建一个鼠标事件回调函数&#xff0c;鼠标事件发生时就会被执行。鼠标…

php 文件上传

目录 1 php.ini 配置文件的修改 2.系统返回码详解 错误级别 4.上传简单示例 5.php代码简单优化 1 php.ini 配置文件的修改 配置项说明file_uploads on 为 开启文件上传功能&#xff0c; off 为关闭 post_max_size 系统允许的 POST 传参的最大值 &#xff0c;默认 8M upl…
最新文章