Redis.conf

熟悉基本配置

位置

Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下，文件名为 redis.conf

config get * # 获取全部的配置

我们一般情况下，会单独拷贝出来一份进行操作。来保证初始文件的安全。

正如在 安装redis 中的讲解中拷贝一份

容量单位不区分大小写，G和GB有区别

include 组合多个配置

和Spring配置文件类似，可以通过includes包含，redis.conf 可以作为总文件，可以包含其他文件！

NETWORK 网络配置

bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式
port 6379 # 默认端口

GENERAL 通用

daemonize yes # 默认情况下，Redis不作为守护进程运行。需要开启的话，改为 yes

supervised no # 可通过upstart和systemd管理Redis守护进程

loglevel notice # 日志级别。可选项有：
				# debug（记录大量日志信息，适用于开发、测试阶段）
				# verbose（较多日志信息）
				# notice（适量日志信息，使用于生产环境）
				# warning（仅有部分重要、关键信息才会被记录）
logfile "" # 日志文件的位置，当指定为空字符串时，为标准输出
databases 16 # 设置数据库的数目。默认的数据库是DB 0
always-show-logo yes # 是否总是显示logo

SNAPSHOPTING 快照，持久化规则

由于Redis是基于内存的数据库，需要将数据由内存持久化到文件中

持久化方式：

• RDB
• AOF

# 900秒（15分钟）内至少1个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 900 1
# 300秒（5分钟）内至少10个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 300 10
# 60秒（1分钟）内至少10000个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 60 10000

RDB文件相关

stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化出现错误后，是否依然进行继续进行工作

rdbcompression yes # 使用压缩rdb文件 yes：压缩，但是需要一些cpu的消耗。no：不压缩，需要更多的磁盘空间

rdbchecksum yes # 是否校验rdb文件，更有利于文件的容错性，但是在保存rdb文件的时候，会有大概10%的性能损耗

dbfilename dump.rdb # dbfilenamerdb文件名称

dir ./ # dir 数据目录，数据库的写入会在这个目录。rdb、aof文件也会写在这个目录

REPLICATION主从复制

后面详细说

SECURITY安全

访问密码的查看，设置和取消

# 启动redis
# 连接客户端

# 获得和设置密码
config get requirepass
config set requirepass "123456"

#测试ping，发现需要验证
127.0.0.1:6379> ping
NOAUTH Authentication required.
# 验证
127.0.0.1:6379> auth 123456
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG

客户端连接相关

maxclients 10000  最大客户端数量
maxmemory <bytes> 最大内存限制
maxmemory-policy noeviction # 内存达到限制值的处理策略

maxmemory-policy 六种方式

**1、volatile-lru：**利用LRU算法移除设置过过期时间的key。

2、allkeys-lru ： 用lru算法删除lkey

**3、volatile-random：**随机删除即将过期key

**4、allkeys-random：**随机删除

5、volatile-ttl ： 删除即将过期的

6、noeviction ： 不移除任何key，只是返回一个写错误。

redis 中的默认的过期策略是 volatile-lru 。

设置方式

config set maxmemory-policy volatile-lru 

append only模式

（AOF相关部分）

appendfsync everysec # appendfsync aof持久化策略的配置
        # no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。
        # always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。
        # everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。

Redis的持久化

Redis 是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以 Redis 提供了持久化功能！

Rdb 保存的是 dump.rdb 文件

RDB（Redis DataBase）

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，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。

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。

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。

配置位置及SNAPSHOTTING解析

这里的触发条件机制，我们可以修改测试一下：

save 120 10 # 120秒内修改10次则触发RDB

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

如果想禁用RDB持久化的策略，只要不设置任何save指令，或者给save传入一个空字符串参数也可以。

若要修改完毕需要立马生效，可以手动使用 save 命令！立马生效 !

save不是创建一个新进程去进行持久化

其余命令解析

Stop-writes-on-bgsave-error：如果配置为no，表示你不在乎数据不一致或者有其他的手段发现和控制，默认为yes。

rbdcompression：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会采用 LZF算法进行压缩，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。

rdbchecksum：在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约 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。默认为yes。

如何触发RDB快照

1、配置文件中默认的快照配置，建议多用一台机子作为备份，复制一份 dump.rdb

2、命令save或者是bgsave

• save 时只管保存，其他不管，全部阻塞

• 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。可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间。

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

4、退出的时候也会产生 dump.rdb 文件！

如何恢复

1、将备份文件（dump.rdb）移动到redis安装目录并启动服务即可

2、CONFIG GET dir 获取目录

127.0.0.1:6379> config get dir
dir
/usr/local/bin

优点和缺点

优点：

1、适合大规模的数据恢复

2、对数据完整性和一致性要求不高

缺点：

1、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

2、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。

小结

AOF（Append Only File）

简介

以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（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

Aof保存的是 appendonly.aof 文件

配置

• appendonly no

  是否以append only模式作为持久化方式，默认使用的是rdb方式持久化，这 种方式在许多应用中已经足够用了

• appendfilename "appendonly.aof"

  appendfilename AOF 文件名称

• appendfsync everysec

  appendfsync aof持久化策略的配置

  no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。 always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。 everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。

• No-appendfsync-on-rewrite

  重写时是否可以运用Appendfsync，用默认no即可，保证数据安全性

• Auto-aof-rewrite-min-size

  设置重写的基准值

• Auto-aof-rewrite-percentage

  设置重写的基准值

AOF 启动/修复/恢复

正常恢复：

启动：设置Yes，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（config get dir） 恢复：重启redis然后重新加载

异常恢复：

启动：设置Yes 故意破坏 appendonly.aof 文件！ 修复：命令redis-check-aof --fix appendonly.aof 进行修复 恢复：重启 redis 然后重新加载

Rewrite重写

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 ！

重写原理：

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），遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧 的aof文件，这点和快照有点类似！

触发机制：

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后大小的已被且文件大 于64M的触发。

优点和缺点

优点：

1、每修改同步：appendfsync always 同步持久化，每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，性能较差但数据完整性比较好

2、每秒同步： appendfsync everysec 异步操作，每秒记录 ，如果一秒内宕机，有数据丢失

3、不同步： appendfsync no 从不同步

缺点：

1、相同数据集的数据而言，aof 文件要远大于 rdb文件，恢复速度慢于 rdb。

2、Aof 运行效率要慢于 rdb，每秒同步策略效率较好，不同步效率和rdb相同。

小结

总结

1、RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储

2、AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写，使得AOF文件的体积不至于过大。

3、只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化

4、同时开启两种持久化方式

• 在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF 文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
• RDB 的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），快速重启，而且不会有 AOF可能潜在的Bug，留着作为一个万一的手段。

5、性能建议

• 因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够 了，只保留 save 900 1 这条规则。
• 如果Enable AOF ，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自 己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产 生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite 的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重 写可以改到适当的数值。
• 如果不Enable AOF ，仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也 减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉，会丢失十几分钟的数据， 启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

Redis 发布订阅

简介

Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

订阅/发布消息图：

下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

命令

下表列出了 redis 发布订阅常用命令：

序号	命令及描述
1	[PSUBSCRIBE pattern [pattern ...]] 订阅一个或多个符合给定模式的频道。
2	[PUBSUB subcommand [argument [argument ...]]] 查看订阅与发布系统状态。
3	[PUBLISH channel message] 将信息发送到指定的频道。
4	[PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern ...]]] 退订所有给定模式的频道。
5	[SUBSCRIBE channel [channel ...]] 订阅给定的一个或多个频道的信息。
6	[UNSUBSCRIBE [channel [channel ...]]] 指退订给定的频道。

测试

以下实例演示了发布订阅是如何工作的。

我们先打开两个 redis-cli 客户端

在第一个 redis-cli 客户端，创建订阅频道名为 redisChat，输入SUBSCRIBE redisChat

redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1

在第二个客户端，发布两次消息，订阅者就能接收 到消息。

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello,Redis"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello，java"
(integer) 1

订阅者的客户端会显示如下消息

1. "message"
2. "redisChat"
3. "Hello,Redis"
4. "message"
5. "redisChat"
6. "Hello，java"

原理

Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，来加深对 Redis 的理解。

Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。

通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server 里维护了一个字典，字典的键就是一个个 channel ，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关键，就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。

通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息，redis-server 会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel 字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅（Subscribe），在Redis中，你可以设定对某一个 key值进行消息发布及消息订阅，当一个key值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。

使用场景：

Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统，比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。

Redis主从复制

概念

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点 (master/leader)，后者称为从节点(slave/follower)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。 Master以写为主，Slave 以读为主。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。

主从复制的作用主要包括：

1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。

2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。

3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务 （即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。

4、高可用基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是 Redis高可用的基础。

一般来说，要将Redis运用于工程项目中，只使用一台Redis是万万不能的，原因如下：

1、从结构上，单个Redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较 大；

2、从容量上，单个Redis服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将所有内存用作Redis存储内存，一般来说，单台Redis最大使用内存不应该超过20G。

电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是"多读少写"。

对于这种场景，我们可以使如下这种架构：

环境配置

基本配置

查看当前库的信息：info replication

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master	# 角色
connected_slaves:0	# 从机数量
master_failover_state:no-failover
master_replid:1a6933acf7ec9711bfa0a1848976676557e1e6a0
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
127.0.0.1:6379> 

因为没有多个服务器，就以本地开启3个端口，模拟3个服务

既然需要启动多个服务，就需要多个配置文件。每个配置文件对应修改以下信息：

• 端口号（port）
• pid文件名（pidfile）
• 日志文件名（logfile）
• rdb文件名（dbfilename）

1、拷贝多个redis.conf 文件

端口分别是6379、6380、6381

[root@localhost ~]# cd /usr/local/bin/myconfig
[root@localhost myconfig]# ls
dump.rdb  redis.conf
[root@localhost myconfig]# cp redis.conf redis79.conf
[root@localhost myconfig]# cp redis.conf redis80.conf
[root@localhost myconfig]# cp redis.conf redis81.conf
[root@localhost myconfig]# ls
dump.rdb  redis79.conf  redis80.conf  redis81.conf  redis.conf

分别修改配置上面四点对应的配置，举例：

配置好分别启动3个不同端口服务

• redis-server myconfig/redis79.conf

• redis-server myconfig/redis80.conf

• redis-server myconfig/redis81.conf

redis-server myconfig/redis79.conf

一主二从

1、之后我们再分别开启redis连接，redis-cli -p 6379，redis-cli -p 6380，redis-cli -p 6381

通过指令

127.0.0.1:6379> info replication

可以发现，默认情况下，开启的每个redis服务器都是主节点

2、配置为一个Master 两个Slave（即一主二从）

6379为主，6380,6381为从

slaveof 127.0.0.1 6379

3、在主机设置值，在从机都可以取到！从机不能写值！

我们这里是使用命令搭建，是“暂时的”，也可去配置里进行修改，这样话则是“永久的”

使用规则

当主机断电宕机后，默认情况下从机的角色不会发生变化 ，集群中只是失去了写操作，当主机恢复以后，又会连接上从机恢复原状。

当从机断电宕机后，若不是使用配置文件配置的从机，再次启动后作为主机是无法获取之前主机的数据的，若此时重新配置称为从机，又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个同步原理。

有两种方式可以产生新的主机：看下文“谋权篡位”

层层链路

上一个Slave 可以是下一个slave 和 Master，Slave 同样可以接收其他 slaves 的连接和同步请求，那么 该 slave 作为了链条中下一个的master，可以有效减轻 master 的写压力！

谋权篡位

有两种方式可以产生新的主机：

• 从机手动执行命令slaveof no one,这样执行以后从机会独立出来成为一个主机
• 使用哨兵模式（自动选举）

复制原理

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync命令

Master 接到命令，启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行 完毕之后，master将传送整个数据文件到slave，并完成一次完全同步。

全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。

增量复制：Master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave，完成同步

但是只要是重新连接master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行

哨兵模式

更多信息参考博客：https://www.jianshu.com/p/06ab9daf921d

概述

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工 干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑 哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独 立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

这里的哨兵有两个作用

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。 各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认 为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一 定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。 切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为 客观下线。

配置测试

1、调整结构，6379带着80、81

2、自定义的 /myconfig 目录下新建 sentinel.conf 文件，名字千万不要错

3、配置哨兵，填写内容

• sentinel monitor 被监控主机名字 127.0.0.1 6379 1

  例如：sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1，

  上面最后一个数字1，表示主机挂掉后slave投票看让谁接替成为主机，得票数多少后成为主机

4、启动哨兵

• Redis-sentinel myconfig/sentinel.conf

  上述目录依照各自的实际情况配置，可能目录不同

成功启动哨兵模式

此时哨兵监视着我们的主机6379，当我们断开主机后：

哨兵模式的优缺点

优点

1. 哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制的优点，它都有
2. 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好
3. 哨兵模式是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮

缺点：

1. Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦
2. 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多配置项

哨兵模式的全部配置

完整的哨兵模式配置文件 sentinel.conf

# Example sentinel.conf
 
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
 
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
 
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port 
# master-name  可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 当这些quorum个数sentinel哨兵认为master主节点失联 那么这时 客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
 
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
 
 
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
 
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步，
这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
 
 
 
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面： 
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。  
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
 
# SCRIPTS EXECUTION
 
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
 
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，
#这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，
#一个是事件的类型，
#一个是事件的描述。
#如果sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
  sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
 
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。 
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

缓存穿透与雪崩

缓存穿透（查不到）

概念

在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。

解决方案

布隆过滤器

对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。

缓存空对象

一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中方一个空对象用于处理后续这个请求。

这样做有一个缺陷：存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间

即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（量太大，缓存过期）

概念

相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应。

比如热搜排行上，一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。

解决方案

1. 设置热点数据永不过期

   这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。

2. 加互斥锁(分布式锁)

   在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。

缓存雪崩

概念

大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然 形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就 是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知 的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

• redis高可用

  这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群

• 限流降级

  这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

• 数据预热

  数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。