Redis AOF 持久化详解

Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。但是一旦进程退出,Redis 的数据就会丢失。

为了解决这个问题,Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方案,将内存中的数据保存到磁盘中,避免数据丢失。RDB的介绍在这篇文章中《Redis RDB 持久化详解》,今天我们来看一下 AOF 相关的原理。

AOF( append only file )持久化以独立日志的方式记录每次写命令,并在 Redis 重启时在重新执行 AOF 文件中的命令以达到恢复数据的目的。AOF 的主要作用是解决数据持久化的实时性。

RDB 和 AOF

antirez 在《Redis 持久化解密》一文中讲述了 RDB 和 AOF 各自的优缺点:

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Redis RDB 持久化详解

Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。但是一旦进程退出,Redis 的数据就会丢失。

为了解决这个问题,Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方案,将内存中的数据保存到磁盘中,避免数据丢失。

antirez 在《Redis 持久化解密》一文中说,一般来说有三种常见的策略来进行持久化操作,防止数据损坏:

  • 方法1 是数据库不关心发生故障,在数据文件损坏后通过数据备份或者快照来进行恢复。Redis 的 RDB 持久化就是这种方式。

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编程小技巧之 IDEA 的 Live Template

合格的程序员都善于使用工具,正所谓君子性非异也,善假于物也。

使用自动化工具可以减少自己的工作量,提高工作效率。日常编程过程中,我们经常需要编写重复的代码片段,比如说

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HashServiceImpl.class);

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用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解

HyperLogLog 是一种概率数据结构,用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。

基数就是指一个集合中不同值的数目,比如 a, b, c, d 的基数就是 4,a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次,只会被计算一次。

精确的计算数据集的基数需要消耗大量的内存来存储数据集。在遍历数据集时,判断当前遍历值是否已经存在唯一方法就是将这个值与已经遍历过的值进行一一对比。当数据集的数量越来越大,内存消耗就无法忽视,甚至成了问题的关键。

使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法,分别是使用 Redis 的 HashMap,BitMap 和 HyperLogLog。前两个数据结构在集合的数量级增长时,所消耗的内存会大大增加,但是 HyperLogLog 则不会。

Redis 的 HyperLogLog 通过牺牲准确率来减少内存空间的消耗,只需要12K内存,在标准误差0.81%的前提下,能够统计2^64个数据。所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。

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十二张图带你了解 Redis 的数据结构和对象系统

Redis是一个开源的 key-value 存储系统,它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象的对象系统。今天我们就通过12张图来全面了解一下它的数据结构和对象系统的实现原理。

本文的内容如下:

  • 首先介绍六种基础数据结构:动态字符串,链表,字典,跳跃表,整数集合和压缩列表。
  • 其次介绍 Redis 的对象系统中的字符串对象(String)、列表对象(List)、哈希对象(Hash)、集合对象(Set)和有序集合对象(ZSet)
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分布式数据缓存中的一致性哈希算法

一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。

本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现,并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比,探讨Redis 集群的数据分片实现等,文末会给出实现的具体 github 地址。

Memcached 与客户端分布式缓存

Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统,然而服务端没有分布式功能,各个服务器不会相互通信。它的分布式实现依赖于客户端的程序库,这也是 Memcached 的一大特点。比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。

其具体步骤如下:

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Guava的布隆过滤器

 程序世界的算法都要在时间,资源占用甚至正确率等多种因素间进行平衡。同样的问题,所属的量级或场景不同,所用算法也会不同,其中也会涉及很多的trade-off。

If there’s one rule in programming, it’s this: there will always be trade-offs.

你是否真的存在

 今天我们就来探讨如何判断一个值是否存在于已有的集合问题。这类问题在很多场景下都会遇到,比如说防止缓存击穿,爬虫重复URL检测,字典纠缠和CDN代理缓存等。

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TCP报文发送的那些事

 今天我们来总结学习一下TCP发送报文的相关知识,主要包括发送报文的步骤,MSS,滑动窗口和Nagle算法。

发送报文

 该节是根据陶辉大神的系列文章总结。如下图所示,我们一起来看一下TCP发送报文时操作系统内核都做了那些事情。其中有些概念在接下来的小节中会介绍。

 首先,用户程序在用户态调用send方法来发送一段较长的数据。然后send函数调用内核态的tcp_sendmsg方法进行处理。

send方法返回成功,内核也不一定真正将IP报文都发送到网络中了,也就是说内核发送报文和send方法是不同步的。所以,内核将用户态内存中的发送数据,拷贝到内核态内存中,不依赖于用户态内存,这样可以使得进程可以快速释放发送数据占用的用户态内存。

 在拷贝过程中,内核将待发送数据,按照MSS来划分成多个尽量接近MSS大小的分片,放到这个TCP连接对应的tcp_write_queue发送队列中

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基于Redis和Lua的分布式限流

 Java单机限流可以使用AtomicInteger,RateLimiter或Semaphore来实现,但是上述方案都不支持集群限流。集群限流的应用场景有两个,一个是网关,常用的方案有Nginx限流和Spring Cloud Gateway,另一个场景是与外部或者下游服务接口的交互,因为接口限制必须进行限流。

 本文的主要内容为:

  • Redis和Lua的使用场景和注意事项,特别是KEY映射的问题
  • Spring Cloud Gateway中限流的实现
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超详细的Guava RateLimiter限流原理解析

 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。

 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形。

 常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接池、线程池)、限制瞬时并发数(如nginx的limit_conn模块,用来限制瞬时并发连接数,Java的Semaphore也可以实现)、限制时间窗口内的平均速率(如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块,限制每秒的平均速率);其他还有如限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率。另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。

 比如说,我们需要限制方法被调用的并发数不能超过100(同一时间并发数),则我们可以用信号量Semaphore实现。可如果我们要限制方法在一段时间内平均被调用次数不超过100,则需要使用RateLimiter

限流的基础算法

 我们先来讲解一下两个限流相关的基本算法:漏桶算法和令牌桶算法。

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