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何保证Redis中的数据都是热点数据?延申:布隆过滤器;Lua脚本相关等等解决问题
2020-8-6
  何保证Redis中的数据都是热点数据
  
  A. 可以通过手工或者主动方式,去加载热点数据
  
  B. Redis有其自己的数据淘汰策略:
  
  redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略(回收策略)。redis 提供 6种数据淘汰策略:
  
  volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  
  volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
  
  volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
  
  allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  
  allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
  
  no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
  
  延申:布隆过滤器
  
  数据结构及算法篇 / 布隆过滤器
  
  Redis 实现
  
  redis 4.X 以上 提供 布隆过滤器插件
  
  centos中安装redis插件bloom-filter:https://blog.csdn.net/u013030276/article/details/88350641
  
  语法:[bf.add key options]
  
  语法:[bf.exists key options]
  
  注意: redis 布隆过滤器提供的是 最大内存512M,2亿数据,万分之一的误差率
  
  Lua脚本相关
  
  使用Lua脚本的好处:
  
  减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送,减少网络时延
  
  原子操作,redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入。因此在编写脚本的过程中无需担心会出现竞态条件,无需使用事务
  
  复用,客户端发送的脚本会永久存在redis中,这样,其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成相同的逻辑
  
  @RequestMapping("/testLua")
  
  public String testLua () {
  
  String key   = "mylock";
  
  String value = "xxxxxxxxxxxxxxx";
  
  //        if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
  
  //            then
  
  //                return redis.call('del', KEYS[1])
  
  //        else
  
  //            return 0
  
  //        end
  
  // lua脚本,用来释放分布式锁 - 如果使用的较多,可以封装到文件中, 再进行调用
  
  String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
  
  Object eval = jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value));
  
  return eval.toString();
  
  }

  
  性能相关 - Redis慢查询分析
  
  redis 命令会放在redis内置队列中,然后主线程一个个执行,因此 其中一个 命令执行时间过长,会造成成批量的阻塞
  
  命令:slowlog get 获取慢查询记录
  
  slowlog len 获取慢查询记录量
  
  (慢查询队列是先进先出的,因此新的值在满载的时候,旧的会出去)
  
  Redis 慢查询 -> 执行阶段耗时过长
  
  conf文件设置:
  
  slowlog-low-slower-than 10000 -> 10000微秒,10毫秒 (默认)
  
  0 -> 记录所有命令
  
  -1 -> 不记录命令
  
  slow-max-len 存放的最大条数
  
  慢查询导致原因: value 值过大,解决办法:
  
  数据分段(更细颗粒度存放数据)
  
  如何提高Redis处理效率? 基于Jedis 的批量操作 Pipelined
  
  Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
  
  Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
  
  for (String key : keys) {
  
  pipelined.del(key);
  
  }
  
  pipelined.sync();
  
  jedis.close();
  
  // pipelined 实际是封装过一层的指令集 ->  实际应用的还是单条指令,但是节省了网络传输开销(服务端到Redis环境的网络开销)
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