AOF文件是Redis用于持久化数据的一种方式，它会记录所有的写操作命令，将其追加到AOF文件中。
派大星：Redis的高可用架构，叫做failover故障转移，也可以叫主备切换。master node在故障时，自动检测并将某个slave node自动切换为master node的过程，叫做主备切换，这个过程，实现了Redis的主从架构下的高可以用。还有一种是Redis基于哨兵的高可用性。
因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。
对于Redis主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给master节点的时候，客户端会返回OK，然后同步到各个slave节点中。
前面我们基于实际案例搭建了缓存高可用方案（分布式缓存高可用方案，我们都是这么干的）同时提到了redis主从架构下是如何保证高可用的，讲到了它是通过redis sentinel的机制来实现的。
当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node
高并发：redis的单机吞吐量可以达到几万不是问题，如果想提高redis的读写能力，可以用redis的主从架构，redis天热支持一主多从的准备模式，单主负责写请求多从负责读请求，主从之间异步复制，把主的数据同步到从。
Redis 脑裂问题是指，在 Redis 哨兵模式或集群模式中，由于网络原因，导致主节点（Master）与哨兵（Sentinel）和从节点（Slave）的通讯中断，此时哨兵就会误以为主节点已宕机，就会在从节点中选举出一个新的主节点，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis 脑裂问题。
考虑如何用 redis 来加多台机器，保证 redis 是高并发的，如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，即 redis 高可用？
sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：
主从集群有1个主库、5个从库和3个哨兵实例，突然发现客户端发送的一些数据丢了，直接影响业务层数据可靠性。
哨兵(Sentinel)主要是为了解决在主从复制架构中出现宕机的情况,主要分为两种情况:
上面有说到，持久化的核心作用是为了故障恢复，既然redis可能故障，机器同样也会故障；就算是数据落到磁盘了，同样也可能因为磁盘故障，导致数据丢失；如上图！为了做好一个企业级的持久化方案，我们需要将持久化文件定期同步到云端或者远端的服务器，做好分布式存储，来防止因为机器故障带来的灾难性数据丢失。
在redis中，我们可以在特定时间点进行内存拷贝来创建快照，在创建完毕之后，这个快着能够回退，还可以拷贝到其他机器甚至是机器的重启。
在现代的互联网应用中，Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存、会话管理和消息队列等场景。然而，Redis的内存资源是有限的，过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此，对于项目中使用Redis的架构师来说，合理预估Redis内存空间的占用，并采取相应的措施来避免内存占用过多，是非常重要的。
Redis性能优化，单机增加CPU核数是否会提高性能 1、根据业务需要选择合适的数据类型，并为不同的应用场景设置相应的紧凑存储参数。 2、当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的内存使用量。 3、如果需要使用持久化，根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一，不要使用虚拟内存以及diskstore方式。 4、不要让你的Redis所在机器物理内存使用超过实际内存总量的3/5。 我们知道Redis是用”单线程-多路复用io模型”来实现高性能的内存数据服务的，这种机制避免了使用锁，但是同时这种机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程，所以同一时刻只有一个操作在进行，所以，耗时的命令会导致并发的下降，不只是读并发，写并发也会下降。而单一线程也只能用到一个cpu核心，所以可以在同一个多核的服务器中，可以启动多个实例，组成master-master或者master-slave的形式，耗时的读命令可以完全在slave进行。
Redis是一款高性能的内存数据库，具有灵活性和可扩展性。Redis采用主从复制的方式建立分布式系统，使得在主节点故障时保证数据的可用性和持久性。当Redis主节点坏掉后，需要及时处理以保证数据的安全性。
Redis哨兵机制 一. Sentinel介绍 Sentinel，中文为哨兵，是Redis集群架构中一个非常重要的组件。 主要功能： 集群监控：负责监控主从集群中的Master和Slave进程是否正常工作。 故障转移(failover)：如果Master宕机，会自动从Slave中选举出新的Master，进行主从自动切换。 配置中心：如果发生了故障转移，Sentinel负责通知客户端新的Master的地址。 消息通知：如果某个redis节点有故障，那么Sentsinel会发送报警消息给系统管理员。 目前采用
Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务器（instance）， 该系统执行以下三个任务：
【1】完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中。 【2】数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的。 【3】采用单线程，避免不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。 【4】使用多路IO复用模型，非阻塞IO。利用epoll可以同时监察多个流的 IO事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 IO事件时，就从阻塞态中唤醒，epoll就轮询哪些真正发生了事件的流，并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。多路指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。
Redis是支持分布式的可持久化的内存缓存的以kay-value形式存储的nosql的非关系型数据库
最近发现一个问题，redis在高流量写入的情况下，偶发性出现客户端延迟升高，经过排查发现redis AOF重写 fork 子进程导致。为什么要进行AOF重写，以及如何避免AOF重写呢？本文做个介绍。
在现代软件架构中，Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存、会话存储和消息队列等场景。然而，Redis的内存占用问题一直是开发者关注的焦点。本文将介绍如何准确预估Redis所占内存空间，并提供一些内存优化策略，以避免内存占用过多导致数据丢失的风险。同时，我们还将给出相关代码示例，帮助读者更好地理解和实践这些技术。
RDB：这是一种快照的方式，它将 Redis 某时间点的数据都进行快照存储。比如 Mysql Dump 也是这种方式。 AOF：写日志的方式，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。例如 Mysql binlog，Hbase HLog。
《Redis源码走读及编程实践——数据安全篇（一）》介绍了RDB的落地原理并走读了redis的RDB落地流程，本文继续介绍redis的另外一种数据落地机制AOF，从配置、原理三个角度介绍redis的AOF机制。因笔者能力有限，行文观点若有疏漏，恳请指正。更多后台开发文章移步：作者个人博客
Redis主从复制实际上就是将主Redis节点的数据，复制到其他从Redis节点去进行存储，当主节点因为出现异常宕机后，如何将从节点切换成主节点继续提供服务呢？Redis主从切换主要分为以下两种方式：手动切换以及哨兵模式。今天我们一起来看看Redis在出现故障是如何进行主从切换继续提供服务的。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢，
Redis是个基于内存的数据库。那服务一旦宕机，内存中的数据将全部丢失。通常的解决方案是从后端数据库恢复这些数据，但后端数据库有性能瓶颈，如果是大数据量的恢复，
Redis的集群模式是在Redis3.0模式以后所实行的高可用模式。虽然大部分公司还都在用3.0以下的模式，但是随着发展我们会慢慢的接触到3.0以上的形式。在这里我们先简单的介绍下集群的模式，方便我们后期来用。 Redis的集群介绍 Redis的集群是一个提供多个Redis节点之间数据共享的程序集。但是Redis集群并不支持处理多个keys的命令，因为这需要在不同的节点移动数据，在高负载的情况下可能导致不可预料的错误。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性，这样情况的优势在于， - 能自动的分割数据到
大家好，我是小义，今天来讲一讲redis的持久化机制。当我们在数字世界里寻找可靠性的保障，Redis的数据持久化便是守护的盾牌。Redis，这一高性能的内存键值存储数据库，以其独特的AOF和RDB持久化方案保证了即使在面临断电、系统崩溃等极端情况下数据也不会消失无踪，并且可以快速恢复。
如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用
前段时间表妹收到了小米秋招补录的面试邀请，一面还算顺利，很快就通过了，但在看二面面试录屏的时候，我发现了一个问题，回答的不是很好，也就是我们今天要聊的这个问题：Redis 如何保证数据不丢失？
如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了。
好的，今天我们要上【铂金二】了，如果还没有上铂金的，赶紧先去蹭蹭经验再回来(不然不带你上分了)：
对于正常的redis使用，如果redis中存放了很重要的数据，并且一旦redis数据丢失的情况下，就需要重新恢复数据。一般情况最容易解决的方法是：从数据库中读取数据再set进缓存中。但是这样的解决方式也有很大的弊端：比如对于数据库：需要频繁访问数据库，会给数据库带来很大的压力。
同事: 最近我在做一个在线游戏网站，需要实现一个排行榜功能，用来展示每个玩家的积分排名。
原因：如果只有一组策略，面向不同的写的场景，会导致数据丢失 - 针对不同读写速度，设置不同策略，进行交叉保存快照，满足各种情况下数据的保存策略
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。也是当下互联网首选的一款高性能nosql数据库。
REDIS 允许您在 RAM 上存储键值对，由于访问 RAM 比访问磁盘快 150,000 倍，比访问 SSD 快 500 倍，这意味着速度。
大家好，我是小菜。一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人！如果你也想成为我想成为的人，不然点个关注做个伴，让小菜不再孤单！
Redis 速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失，Redis 提供了两种持久化的方案，一种是 RDB 快照（Redis DataBase），一种是 AOF（Append Only File）。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括
有的时候我们需要持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面，比如重启机器、机器故障之后恢复数据，或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。Redis不同于Memcached的很重一点就是，Redis支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB）,另一种方式是只追加文件（append-only file,AOF）这两种方法各有优劣，下面笔者会详细这两种持久化方法以及如何选择合适的持久化方式。
RDB 是 Redis 默认的持久化方案。 RDB快照（Redis DataBase）：当满足一定条件的时候，会把当前内存中的数据写入磁盘，生成一个快照文件dump.rdb。 还是先贴配置：
整合了商品名称、价格、图片、简介的商品详情页就是典型的场景，可以把通过复杂操作耗时查询出来的结果，确定短时间内不会频繁更新变化，但是对这个数据会有大量读请求，这个时候就可以直接把结果存放在缓存中，后面的请求就直接读取缓存即可。
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