Redis集群及性能优化

redis集群架构是基础主从架构的基础下，兼有哨兵的选举功能，并且可以横向拓展的高可用架构。redis集群至少需要三个master节点，并且建议奇数节点的部署模式，主要是由于master的选举规则限制。

redis集群master选举规则是当slave感知master节点变为fail时，会主动广播其他集群中其他节点，只有master节点会返回一个ack信息（master只会响应第一个接受到广播的slave节点并回应），当超过半数的master返回信息后，该slave会升级为主节点，并且广播消息通知到其他集群节点。

redis集群搭建成功后，会给每一个master分配指定的hash槽，存储数据时会根据key值得hash值取模存入具体的master节点。当需要横向扩容时，也可以根据命令分配新的mater指定的hash槽，在分配完hash槽时会将数据自动迁移到新的master。

常见问题：

网络抖动：如果存在网络抖动会导致频繁的切换主从，这时可以cluster-­node­-timeout来设定失联一定的时候才触发主从选举机制。

集群脑裂数据丢失问题：当集群没有过半机制时会存现脑裂问题，主节点还在不断的写数据，但是已经触发了选举，而这段时间写入的数据会存在丢失，解决这类问题可以通过设置

min‐replicas‐to‐write 1

当主节点写入时，最少需要同步到slave节点的个数才能认为是写成功（和选举功能雷同），但这样会消耗一定的性能。

缓存穿透：当存在恶意攻击或者存在代码漏洞时，在查询缓存中和数据库中都不存在的数据，会频繁的查库，导致数据库压力过大。解决办法：缓存空对象、布隆过滤器。

缓存失效（击穿）：大量缓存在同一时间失效导致大量请求同一时间请求数据库。解决办法一般是给缓存设置随机的过期时间。

缓存雪崩：缓存层支持不住大量的请求而出现宕机。解决办法：使用sentinel限流、redis集群等策略。

热点缓存重建优化：当热点缓存到期时，大量请求同时发起重建时，建议使用互斥锁或分布式锁来控制只有一个线程重新缓存热点数据。

缓存与数据库双写不一致问题：

• 通过canal监听binlog日志及时修改缓存信息，缺点：引入了中间件，增加系统的复杂度。
• 并发小的话，可以给缓存设置过期时间，达到定时刷新的目的；并发高的话，如果是非关键数据，也可以同样的处理方式
• 对缓存数据要求很高的话，可以采用redission读写锁来控制，共用一个key值，读读的时候可以并发读取，写入的时候单线程写入

redis通常需要设置过期策略来保证分配内存不会被占满：

• 被动删除：当读时发现已过期再删除
• 主动删除：redis定期删除已过期的key
• 当超过一定的maxmemory时触发主动清理策略

四种主动清理策略：

1. volatile-ttl：在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删 除，越早过期的越先被删除。
2. volatile-random：就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
3. volatile-lru：会使用 LRU （以访问时间为参考）算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
4. volatile-lfu：会使用 LFU （以访问次数为参考）算法筛选设置了过期时间的键值对删除。

在服务刚启动时，如果发生大量的请求过来，会导致没有空闲链接，开始会需要创建很多的连接，降低了访问速率，这种情况一般会采用缓存预热的方式，创建出部分的redis连接。