风爱铃

Redis 实战

发布于 2020-04-02 作者 风铃 78次 浏览 版块 数据

环境搭建

基础环境

用户

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# 增加用户，并赋予其密码
$ adduser redis
$ passwd redis            # ur password for redis user

# 赋予用户可以 sudo 的权限
$ chmod u+w /etc/sudoers
$ vim /etc/sudoers
  # 找到 `root ALL=(ALL) ALL` 这行，并在下面添加 redis 用户
  redis    ALL=(ALL)    ALL
$ chmod u-w /etc/sudoers

# 切换到 redis 用户
$ su - redis

目录

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$ cd /home/redis

# 存放软件目录 & 安装目录 & 日志目录 & 持久化数据存放目录
$ mkdir install && mkdir software && mkdir logs && mkdir data

分布式集群

下载

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$ cd ~/install
$ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.9.tar.gz

解压分发

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$ tar zxvf redis-3.2.9.tar.gz -C ~/software
$ cd ~/software/
$ scp -r redis-3.2.9/ redis@yuzhouwan02:/home/redis/software/
$ scp -r redis-3.2.9/ redis@yuzhouwan03:/home/redis/software/
$ ln -s redis-3.2.9/ redis

安装

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$ cd ~/software/redis
$ make -j8
  # 输出如下信息，表示 make 成功
  Hint: It's a good idea to run 'make test' ;)
  make[1]: Leaving directory `/home/redis/software/redis-3.2.9/src'

$ vim ~/.bash_profile
  REDIS_HOME=~/software/redis
  PATH=$PATH:$HOME/bin:$REDIS_HOME/src
$ source ~/.bash_profile

配置

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$ mv redis.conf redis.conf.bak
$ vim redis.conf
  bind 0.0.0.0
  port 6379
  # 启动 Redis 服务时，存储进程 pid 的位置
  pidfile /home/redis/software/redis/redis.pid
  logfile "/home/redis/logs/redis.log"
  # 持久化文件存储目录
  dir /home/redis/data
  # 开启集群模式
  cluster-enabled yes
  # 集群模式下的节点配置信息
  cluster-config-file nodes.conf
  # 集群中各节点间连接超时时间
  cluster-node-timeout 5000
  # 允许数据持久化追加
  appendonly yes

$ scp -r ~/software/redis/redis.conf redis@yuzhouwan02:/home/redis/software/redis/
$ scp -r ~/software/redis/redis.conf redis@yuzhouwan03:/home/redis/software/redis/

启动

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$ nohup redis-server redis.conf 1>/dev/null 2>&1 &
$ ps -ef | grep redis
  redis    12781  9204  0 10:15 pts/0    00:00:00 redis-server 127.0.0.1:6379 [cluster]

$ redis-cli -c -p 6379
  127.0.0.1:6379> cluster info
  cluster_state:fail
  cluster_slots_assigned:0
  cluster_slots_ok:0
  cluster_slots_pfail:0
  cluster_slots_fail:0
  cluster_known_nodes:1
  cluster_size:0
  cluster_current_epoch:0
  cluster_my_epoch:0
  cluster_stats_messages_sent:0
  cluster_stats_messages_received:0


# 因为 redis 集群至少需要 6 个节点，所以如果只想部署在 3 台机器上的话，可以考虑在每一台上，启动两个 redis 进程，对应端口、日志路径、存储目录，则需要依次更改
$ cd ~/software && mkdir redis2 && cp redis/redis.conf redis2/
$ mkdir /home/redis/data2
$ vim redis2/redis.conf
  bind 0.0.0.0
  port 6380
  # 启动 Redis 服务时，存储进程 pid 的位置
  pidfile /home/redis/software/redis2/redis.pid
  logfile "/home/redis/logs/redis2.log"
  # 持久化文件存储目录
  dir /home/redis/data2
  # 开启集群模式
  cluster-enabled yes
  # 集群模式下的节点配置信息
  cluster-config-file nodes2.conf
  # 集群中各节点间连接超时时间
  cluster-node-timeout 5000
  # 允许数据持久化追加
  appendonly yes

$ scp -r ~/software/redis2/redis.conf redis@yuzhouwan02:/home/redis/software/redis2/
$ scp -r ~/software/redis2/redis.conf redis@yuzhouwan03:/home/redis/software/redis2/

$ nohup redis-server redis2/redis.conf 1>/dev/null 2>&1 &
# 如果启动不了，但是没有任何日志，需检查 redis2/redis.conf 是否和 redis/redis.conf 有路径、端口的冲突

集群配置

安装 Ruby
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# Debian / Ubuntu
$ apt-get install ruby

# CentOS / Fedora / RHEL
$ sudo yum install ruby

# Offline
# 下载 https://www.ruby-lang.org/en/downloads/
$ cd ~/install
$ wget https://cache.ruby-lang.org/pub/ruby/2.4/ruby-2.4.1.tar.gz
$ tar zxvf ruby-2.4.1.tar.gz -C ~/software
$ cd ~/software/ruby-2.4.1 && mkdir ../ruby
$ ./configure prefix=/home/redis/software/ruby
$ make -j8 && make -j8 install

$ vim ~/.bash_profile
  REDIS_HOME=~/software/redis
  RUBY_HOME=~/software/ruby
  PATH=$PATH:$HOME/bin:$REDIS_HOME/src:$RUBY_HOME/bin
$ source ~/.bash_profile

$ ruby -v
  ruby 2.4.1p111 (2017-03-22 revision 58053) [x86_64-linux]
安装 Redis 插件
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# Online
$ gem update --system
$ gem install redis
# 如果下载速度过慢，可考虑使用国内的 ruby 源
$ gem sources remove http://rubygems.org/
$ gem sources -a https://ruby.taobao.org/

# Offline
$ cd ~/install
$ wget https://rubygems.org/downloads/redis-3.2.2.gem
redis-trib 创建分布式集群
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$ redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.1.101:6379 192.168.1.102:6379 192.168.1.103:6379 192.168.1.101:6380 192.168.1.102:6380 192.168.1.103:6380
  >>> Creating cluster
  >>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
  Using 3 masters:
  192.168.1.101:6379
  192.168.1.102:6379
  192.168.1.103:6379
  Adding replica 192.168.1.102:6380 to 192.168.1.101:6379
  Adding replica 192.168.1.101:6380 to 192.168.1.102:6379
  Adding replica 192.168.1.103:6380 to 192.168.1.103:6379
  M: 4c0fb081525a5f1893479225576b75f03cca065d 192.168.1.101:6379
     slots:0-5460 (5461 slots) master
  M: 4f9fc4536f6e4e30666264738d632b1bb54799f0 192.168.1.102:6379
     slots:5461-10922 (5462 slots) master
  M: 4dde95537b69d2b23f2f9a4cd2a357a1e4af756e 192.168.1.103:6379
     slots:10923-16383 (5461 slots) master
  S: 6ffea478b1e5d1187b85adc5b0bd11b6601dd556 192.168.1.101:6380
     replicates 4f9fc4536f6e4e30666264738d632b1bb54799f0
  S: 1213855d2c0d1b35020895af45dcd734da50ef2c 192.168.1.102:6380
     replicates 4c0fb081525a5f1893479225576b75f03cca065d
  S: 94478f8642d5a0cef1a989a620f132221e35fc8a 192.168.1.103:6380
     replicates 4dde95537b69d2b23f2f9a4cd2a357a1e4af756e
  Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes
  >>> Nodes configuration updated
  >>> Assign a different config epoch to each node
  >>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
  Waiting for the cluster to join...
  >>> Performing Cluster Check (using node 192.168.1.101:6379)
  M: 4c0fb081525a5f1893479225576b75f03cca065d 192.168.1.101:6379
     slots:0-5460 (5461 slots) master
     1 additional replica(s)
  S: 6ffea478b1e5d1187b85adc5b0bd11b6601dd556 192.168.1.101:6380
     slots: (0 slots) slave
     replicates 4f9fc4536f6e4e30666264738d632b1bb54799f0
  M: 4dde95537b69d2b23f2f9a4cd2a357a1e4af756e 192.168.1.103:6379
     slots:10923-16383 (5461 slots) master
     1 additional replica(s)
  S: 1213855d2c0d1b35020895af45dcd734da50ef2c 192.168.1.102:6380
     slots: (0 slots) slave
     replicates 4c0fb081525a5f1893479225576b75f03cca065d
  S: 94478f8642d5a0cef1a989a620f132221e35fc8a 192.168.1.103:6380
     slots: (0 slots) slave
     replicates 4dde95537b69d2b23f2f9a4cd2a357a1e4af756e
  M: 4f9fc4536f6e4e30666264738d632b1bb54799f0 192.168.1.102:6379
     slots:5461-10922 (5462 slots) master
     1 additional replica(s)
  [OK] All nodes agree about slots configuration.
  >>> Check for open slots...
  >>> Check slots coverage...
  [OK] All 16384 slots covered.
redis-cli 集群状态检查
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# 至此，大功告成~
$ redis-cli -c -p 6379
  127.0.0.1:6379> cluster info
  cluster_state:ok
  cluster_slots_assigned:16384
  cluster_slots_ok:16384
  cluster_slots_pfail:0
  cluster_slots_fail:0
  cluster_known_nodes:6
  cluster_size:3
  cluster_current_epoch:6
  cluster_my_epoch:1
  cluster_stats_messages_sent:376
  cluster_stats_messages_received:376

关闭

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$ pkill redis

遇到的坑

cannot load such file — zlib

描述
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$ gem install -l redis-3.2.2.gem

# 如果出现如下报错，则应该先安装 zlib-devel
  ERROR:  Loading command: install (LoadError)
      cannot load such file -- zlib
  ERROR:  While executing gem ... (NoMethodError)
      undefined method `invoke_with_build_args' for nil:NilClass
解决
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$ yum install zlib-devel
# 离线环境下，推荐先在有网环境中，使用 --downloadonly 的方式，把依赖包直接下载下来（也可在 https://www.rpmfind.net 里面找，但比较低效）
$ yum reinstall --downloadonly --downloaddir=/opt/software/zlib zlib-devel zlib libc.so.6 glibc-common glibc libfreebl3.so zlib-1.2.3-27.el6 -y
$ ll /opt/software/zlib
  -rw-r--r-- 1 root root  4558520 Feb 18  2016 glibc-2.12-1.166.el6_7.7.i686.rpm
  -rw-r--r-- 1 root root 14887196 Feb 18  2016 glibc-common-2.12-1.166.el6_7.7.x86_64.rpm
  -rw-r--r-- 1 root root   118976 Nov  9  2011 nss-softokn-freebl-3.12.9-11.el6.i686.rpm
  -rw-r--r-- 1 root root    73604 Sep 26  2011 zlib-1.2.3-27.el6.i686.rpm
  -rw-r--r-- 1 root root    73864 Sep 26  2011 zlib-1.2.3-27.el6.x86_64.rpm
  -rw-r--r-- 1 root root    44728 Sep 26  2011 zlib-devel-1.2.3-27.el6.x86_64.rpm

# 可能存在 "循环依赖" 和 "依赖冲突"
# 前者，可以通过 force 强制安装好，其中一个
$ rpm -ivh glibc-2.12-1.166.el6_7.7.i686 --nodeps --force
# 后者，可以通过 nodeps 不删除被依赖包，进行卸载
# 【注意】/lib64/libz* 需要提前备份好，否则卸载掉 zlib 之后，会因为缺少 libz.so.1，导致 yum/rpm/ssh 等命令均失效！
$ rpm -e --nodeps zlib-1.2.3-29.el6.x86_64

# 安装完成之后，将 Ruby 重新编译安装一遍，即可

ERR Slot 0 is already busy

描述
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# 执行 redis-trib.rb 遇到
ERR Slot 0 is already busy (Redis::CommandError)
解决
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# 通过 cluster reset soft 命令解决
$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 cluster reset soft && redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6380 cluster reset soft
  OK
  OK

ERR Invalid node address specified

描述
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# 执行创建 Redis 集群
$ redis-trib.rb create --replicas 1 yuzhouwan01:6379 yuzhouwan02:6379 yuzhouwan03:6379 yuzhouwan01:6380 yuzhouwan02:6380 yuzhouwan03:6380
# 报错 ERR Invalid node address specified
解决
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# 目前为止，只支持 IP，不支持 Hostname，因此将主机名替换为 IP 即可（PR#2323 中准备解决该问题）
$ redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.1.101:6379 192.168.1.102:6379 192.168.1.103:6379 192.168.1.101:6380 192.168.1.102:6380 192.168.1.103:6380

Jedis 客户端

连接集群

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private void init(DynamicPropUtils DP) {
    Object clusterListObj = DP.get(PROJECT_NAME, "redis.cluster.list");
    String clusterList;
    if (clusterListObj == null || StrUtils.isEmpty(clusterList = clusterListObj.toString())) {
        String error = String.format("Cannot get [%s-redis.cluster.list] from Dynamic PropUtils!", PROJECT_NAME);
        _log.error(error);
        throw new RuntimeException(error);
    }
    String[] hostAndPort;
    Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<>();
    for (String clusters : clusterList.split(",")) {
        hostAndPort = clusters.split(":");
        jedisClusterNodes.add(new HostAndPort(hostAndPort[0], Integer.valueOf(hostAndPort[1])));
    }
    JedisPoolConfig conf = new JedisPoolConfig();
    conf.setMaxTotal(1000);
    conf.setMinIdle(50);
    conf.setMaxIdle(100);
    conf.setMaxWaitMillis(6 * 1000);
    conf.setTestOnBorrow(true);
    pool = new JedisCluster(jedisClusterNodes, conf);
}

集群操作

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public Long putSet(String key, String... values) {
  return pool.sadd(key, values);
}
public Set<String> getSet(String key) {
  return pool.smembers(key);
}

资源释放

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public void close() throw IOException {
  if (pool != null) pool.close();
}

过期事件回调

配置集群

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# 通过 redis-cli 进行动态配置
$ redis-cli -h localhost -p 6380
  CONFIG SET notify-keyspace-events AKE     # AKE: 意味着通知所有事件

# 修改 redis.conf，并重启集群使其生效
$ vim redis.conf
  notify-keyspace-events AKE

服务端验证

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$ redis-cli
  127.0.0.1:6379> set yuzhouwan01 blog
    OK
  127.0.0.1:6379> expire yuzhouwan01 3
    (integer) 1
  127.0.0.1:6379> ttl yuzhouwan01
    (integer) 0
  127.0.0.1:6379> ttl yuzhouwan01
    (integer) -2

$ redis-cli -h localhost -p 6379 --csv psubscribe '*'
  "pmessage","*","__keyspace@0__:yuzhouwan01","set"
  "pmessage","*","__keyevent@0__:set","yuzhouwan01"
  "pmessage","*","__keyspace@0__:yuzhouwan01","expire"
  "pmessage","*","__keyevent@0__:expire","yuzhouwan01"
  "pmessage","*","__keyspace@0__:yuzhouwan01","expired"
  "pmessage","*","__keyevent@0__:expired","yuzhouwan01"

连接集群

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private String getClusterList(DynamicPropUtils DP) {
    Object clusterListObj = DP.get(PROJECT_NAME, "redis.cluster.list");
    String clusterList;
    if (clusterListObj == null || StrUtils.isEmpty(clusterList = clusterListObj.toString())) {
        String error = String.format("Cannot get [%s-redis.cluster.list] from Dynamic PropUtils!", PROJECT_NAME);
        _log.error(error);
        throw new RuntimeException(error);
    }
    return clusterList;
}
private JedisPoolConfig buildConf() {
    // org.apache.commons.pool2.impl.BaseObjectPoolConfig
    JedisPoolConfig conf = new JedisPoolConfig();
    conf.setMaxTotal(1000);
    conf.setMinIdle(50);
    conf.setMaxIdle(100);
    // conf.setMaxWaitMillis(6 * 1000);
    conf.setTestOnCreate(true);
    conf.setTestOnBorrow(true);
    conf.setTestOnReturn(true);
    conf.setTestWhileIdle(true);
    // conf.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(1);
    conf.setNumTestsPerEvictionRun(30);
    return conf;
}
// 这里不要使用 JedisCluster，因为 cluster 模式下，jedis 只会连接一个节点，会导致监听不到其他节点上的事件
private void initPools(DynamicPropUtils DP) {
    String clusterList = getClusterList(DP);
    pools = new LinkedList<>();
    String[] hostAndPort;
    for (String clusters : clusterList.split(",")) {
        hostAndPort = clusters.split(":");
        pools.add(new JedisPool(buildConf(), hostAndPort[0], Integer.valueOf(hostAndPort[1])));
    }
}

回调监听器

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try (RedisClusterConnPool pool = new RedisClusterConnPool(dp, true)) {
    List<JedisPool> jedis = pool.getPools();
    JedisPubSub jedisPubSub = new JedisPubSub() {
        @Override
        public void onPSubscribe(String pattern, int subscribedChannels) {
            _log.info("onPSubscribe {} {}", pattern, subscribedChannels);
        }
        @Override
        public void onPMessage(String pattern, String channel, String message) {
            _log.info("onPMessage: {}, Channel: {}, Message: {}", pattern, channel, message);
        }
    };
    for (JedisPool j : jedis)
        j.getResource().psubscribe(jedisPubSub, "__keyevent@*__:expired" /*"__key*__:*"*/ /*"*"*/);
}

测试

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pool.put("yuzhouwan01", "blog01");
pool.expire("yuzhouwan01", 2);
Thread.sleep(2100);
assertEquals(null, pool.get("yuzhouwan01"));

2017-07-26 16:18:56.045 | INFO | onPMessage Pattern: *, Channel: __keyevent@0__:set, Message: yuzhouwan01 | com.yuzhouwan.bigdata.redis.notification.RedisNotification.onPMessage | RedisNotification.java:61 
2017-07-26 16:18:56.045 | INFO | onPMessage Pattern: *, Channel: __keyevent@0__:expire, Message: yuzhouwan01 | com.yuzhouwan.bigdata.redis.notification.RedisNotification.onPMessage | RedisNotification.java:61 
2017-07-26 16:18:57.064 | INFO | onPMessage Pattern: *, Channel: __keyevent@0__:expired, Message: yuzhouwan01 | com.yuzhouwan.bigdata.redis.notification.RedisNotification.onPMessage | RedisNotification.java:61

实战技巧

匹配删除

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$ redis-cli flushdb
$ redis-cli --raw -n 1 keys "yuzhouwan*" | xargs -L1 -I{} redis-cli move {} 0
$ redis-cli
  127.0.0.1:6379> keys yuzhouwan*
  (empty list or set)

# 也可以安装使用 redis-utils-cli（https://www.npmjs.com/package/redis-utils-cli）
$ redis-utils del 127.0.0.1 yuzhouwan*

数据容灾

　主从热备 + 二级缓存 + 从库 AOF（主从切换）

参考

全局流控

流控方案

Leaky bucket 漏桶算法

　桶内水溢出时，可以把消息放到队列中等待

Token bucket 令牌桶算法

　桶内令牌不足时，可以把消息放到队列中等待

实现方式

Guava RateLimiter

　Guava 无法做到全局流控

Redis Expire 机制

　如果设置的超时时间过长，可能对内存有一定的损耗

Hystrix 限流

　支持 自动降级、熔断与恢复、依赖隔离、异常记录、流量控制、实时监控，不过会存在一定的 代码侵入 和 性能损耗 的问题（1%~5%）

参考

Tips: Full code is here.

技术内幕

缓存穿透 vs. 缓存雪崩 vs. 缓存失效

缓存穿透

场景描述

　一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如 DB）。如果 key 对应的 value 是一定不存在的，并且对该 key 并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力，我们称之为缓存穿透

解决方案
  • 对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存过期时间设置短一点（避免消耗太多的缓存空间），或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存
  • 对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 Bitmap 过滤
  • 排查是否是自身程序或者数据的问题，亦或是外部恶意攻击或者爬虫，导致大量访问不存在的 key 值

缓存雪崩

场景描述

　缓存雪崩，是指当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统（比如 DB）带来很大压力

解决方案
  • 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
  • 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
  • 做二级缓存，A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存。A1 失效时，可以访问 A2。A1 缓存失效时间设置为短期，A2 设置为长期
  • 保证缓存层服务的高可用，后端组件做好限流措施，并提前预演缓存层失效的场景

缓存失效

场景描述

　缓存失效，是指缓存集中在一段时间内失效，DB 的压力凸显

解决方案

　这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上

其他

　当发生大量的缓存穿透，例如对某个失效的缓存的大并发访问就造成了缓存雪崩

　缓存失效的同时发生雪崩效应，对底层系统的冲击将会非常大。这时候，可以使用双缓存机制，在工作缓存之外另外维护一层灾备缓存

双缓存 vs. 二级缓存

　一般的，用 Keepalived 做双机热备，而用 J2Cache 来做二级缓存

Tips: Full code is here.

为什么 Redis 一致性算法使用 Raft，而不是 Paxos？

　没有应用场景上的区别，主要是因为 Raft 算法更为简单、好懂 和 易实现

协议上的简化

　最后主要 RPC 只有两个，其他协议的二阶段、三阶段也都变成 看起来像是一阶段

Term 概念的强化

　看起来似乎 Paxos 也有重选 Leader 的机制，但是强化概念，并增加一个 Term，包含有一个 Leader、Entry 与 Term 相关的属性等都大大简化了流程

Log 只会从 Leader 到 Follower 单向同步

　实现一下，会发现减少了很多问题，代码实现的复杂度也下降了很多

Redis vs. Memcached vs. MongoDB

性能

　都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈
　从 TPS 的角度来看，Redis 和 Memcached 差不多，要略优于 MongoDB

操作的便利性

　Redis 丰富一些，数据操作方面，Redis 更好一些，较少的网络 I/O 次数
　Memcached 数据结构单一
　MongoDB 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富

内存空间的大小和数据量的大小

　Redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 K-V 设置过期时间 (类似 Memcached)
　Memcached 可以修改最大可用内存，采用 LRU 算法
　MongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和其他的放在一起

可用性（单点问题）

　Redis 依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂
​ 不支持自动 sharding，需要依赖程序设定一致 hash 机制
​ 一种替代方案是，不用Redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡

　Memcached 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
　MongoDB 支持 master-slave、replicaset（内部采用 Paxos 选举算法，自动故障恢复）、auto sharding 机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

可靠性（持久化）

　Redis 对于数据持久化和数据恢复，Redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，AOF 增强了可靠性的同时，对性能有所影响
　Memcached 不支持，通常用在做缓存，提升性能
　MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性

数据一致性（事务支持）

　Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
　Memcached 在并发场景下，用 CAS 保证一致性
　MongoDB 不支持事务

数据分析

　MongoDB 内置了数据分析的功能（MapReduce），其他不支持

应用场景

　Redis 数据量较小的更性能操作和运算上
　Memcached 用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能；做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
　MongoDB 主要解决海量数据的访问效率问题

资料

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