一文了解大数据下 Redis 的应用( 二 ) 大数据下Redis的应用1、Redis客户

缺点：需要使用ruby进行部署，配置相当麻烦，维护不方便

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配置示例：
spring :redis :password :cluster :nodes : 192.168.1.3:6379,192.168.1.4:6379,192.168.1.5:6379max-redirects : 3lettuce :pool :max-idle : 16max-active : 32min-idle : 82.4 cachecloud
cachecloud是一套解决方案，实现多种类型(Redis Standalone、Redis Sentinel、Redis Cluster)自动部署、解决Redis实例碎片化现象、提供完善统计、监控、运维功能、减少运维成本和误操作，提高机器的利用率，提供灵活的伸缩
优点：
使配置更简单，集群节点不再由客户端维护，配置一个domain即可自动获取节点列表
配置示例：
spring :domain : cachecloud.server1.com:8080remote :ecredis :appid : 2type : clouduri :db : 1maxIdle : 10minIdle : 5maxActive : 10password : GpG4fZoxsp7cTB5fkeyPrefix : 'ERP:EXPORT-CENTER:'
应用案例：

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2.5 redis存储方案选型
吞吐量数据量较少、数据安全性不高：单机模式或者分片模式
吞吐量数据量较大、数据安全性较高：哨兵模式、集群模式
吞吐量数据量大、数据安全性高、扩展性强：集群模式
3、性能优化 3.1 日志优化
Redis日志存储模式分为两种：RDB和AOF ， RDB为实时写入磁盘， AOF为延迟批量写入磁盘
RDB模式：
优点：实时存储日志，在数据恢复方面更有优势
缺点：磁盘IO比较频繁，会影响redis的吞吐能力
AOF模式：
优点：定时批量刷新日志到磁盘，适合高吞吐的场景，对redis性能影响较小
缺点：如果某一个时刻redis发生故障，可能会丢失内存中的数据，故障恢复的时候恢复不了这部分数据
模式选择：
如果吞吐量较小，使用RDB即可，吞吐量较大，可以选择AOF来提高性能，两种方式根据具体场景来选择
AOF配置:
appendonly yes #aof文件名设置 appendfilename "appendonly-${port}.aof" #配置选择 appendfsync everysec dir /bigdiskpath #不开启aof重写，因为太消耗性能 no-appendfsync-on-rewrite yes
AOF重写：分析当前redis中key对应的值来优化指令，来减少磁盘空间和压力，但因为需要判断合并逻辑，会有很大的性能开销，一般不开启aof重写
# 假设服务器对键list执行了以下命令; 127.0.0.1:6379> RPUSH list "A" "B" (integer) 2 127.0.0.1:6379> RPUSH list "C" (integer) 3 127.0.0.1:6379> RPUSH list "D" "E" (integer) 5 127.0.0.1:6379> LPOP list "A" 127.0.0.1:6379> LPOP list "B" 127.0.0.1:6379> RPUSH list "F" "G" (integer) 5 127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1) "C" 2) "D" 3) "E" 4) "F" 5) "G" 127.0.0.1:6379>
正常AOF会把前面的6条写入命令都存入日志中， AOF重写会先去redis获取list的值，发现是["C","D","E","F","G"] ，然后生成一条 RPUSH list "C" "D" "E" "F" "G" 来代替前面6条
3.2 缓存更新策略
redis默认情况下就是使用LRU策略的，因为内存是有限的，但是如果你不断地往redis里面写入数据，那肯定是没法存放下所有的数据在内存的
（1）noeviction: 如果内存使用达到了maxmemory ， client还要继续写入数据，那么就直接报错给客户端
（2）allkeys-lru: 就是我们常说的LRU算法，移除掉最近最少使用的那些keys对应的数据（最常用的）
（3）volatile-lru: 也是采取LRU算法，但是仅仅针对那些设置了指定存活时间（TTL）的key才会清理掉
（4）allkeys-random: 随机选择一些key来删除掉
（5）volatile-random: 随机选择一些设置了TTL的key来删除掉