redis怎么去掉订阅呢，redis订阅消息来不及收会丢失吗

Redis实现不可靠发布/订阅功能

1、redis发布订阅还是不太适合商用，并不支持消息重试，即便重新注册上了，之前的消息也丢了。

2、其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢。

3、虽然Redis提供了发布/订阅的功能，但是并不完善，导致基本没有合适的场景能够使用。PubSub缺点：直到Redis0出现之后，出现了Stream这种数据结构，才终于完善了Redis的消息机制 。

4、redis发布订阅，当然必然会有一个内存队列，暂时缓存。然后发给订阅者，如果订阅者没准备好，那么会错过这条信息。

相关问答

Q1: redis怎么解决订阅模式多节点重复问题

解决方法，对于数据重复插入的问题，需要在插入数据之前进行去重操作，对于并发写入的问题，可以通过使用Redisson提供的分布式锁机制来保证只有一个线程能够写入相同的数据，如果是Redis配置错误导致的问题，则需要检查Redis的配置是否正确，并确保Redis的数据是一致的。

既然知道了原因，该如何解决。当时我的第一想法就是用 注解 + AOP 。通过在自定义注解里定义一些相关的字段，比如过期时间即该时间内同一用户不能重复提交请求。然后把注解按需加在接口上，最后在拦截器里判断接口上是否有该接口，如果存在则拦截。

因为redis是单线程的，这样就能避免同key，如果两个系统需要用到同一个key，为了避免一致性问题，那么可以使用事务的方式。LTI/EXEC，MULTI，EXEC中间的指令会执行完后才继续执行后面的指令，另外，还可以使用lua脚本的方式调用，一个lua脚本里面的指令也是原子级别的，执行完后才会继续执行其他指令。

分布式锁道理类似，这个锁一般会由一个独立于部署的多个服务实例之外的系统来解决。比如redis，redis有个方法是setNx(key)这个方法是原子性的，如果redis中不存在key对应的数据，则会存入，相当于获取到锁，如果redis中已经存在key对应的数据，说明锁已经被占用，就会返回false。

单个Redis服务如果宕机的话，服务就不可用了，为了解决这种问题，redis也提供有集群服务。传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。Redis Cluster可以说是服务端Sharding分片技术的体现，即将键值按照一定算法合理分配到各个实例分片上，同时各个实例节点协调沟通，共同对外承担一致服务。

Q2: redis八种淘汰策略是什么?

redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory-policy配置了内存淘汰策略，当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据。

volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis淘汰策略主要有三种： 内存淘汰：Redis默认的淘汰策略，当内存使用超过配置的maxmemory后，就会自动淘汰一些数据。 LRU（Least Recently Used）：最近最少使用淘汰，当内存使用超过配置的maxmemory后，会淘汰最近最少使用的数据。

Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key。（推荐使用）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key。

当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。为了限制内存的使用，Redis提供参数 maxmemory 来限制最大内存，当内存超出后，会有以下策略( maxmemory-policy )来淘汰key以腾出空间：由于LRU算法需要消耗大量的额外内存，redis采用一种近似的LRU算法。

Q3: redis主要解决了什么问题

redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。比如京东商城的页面查找功能，用户接触到的查询的第一层就是Redis数据缓存层，缓存中找不到的数据，再进入数据库查询。Redis中缓存热点数据，能够保护数据库，提高查询效率。

缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘)，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。

redis哨兵技术主要作用和解决的问题是：持久化：是最简单的高可用方法，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。复制：是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。

Redis支持丰富的数据类型，有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。 原子性 Redis的所有操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。

原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失。

Q4: Redis发布订阅和Stream

1、发布订单系统是日常开发中经常会用到的功能。简单来说，就是发布者发布消息，订阅者就会接受到消息并进行相应的处理，如下图所示。Redis为我们提供了发布/订阅的功能模块PubSub，可以用于消息传递。其中发布者publisher、订阅者subscriber都是redis客户端，channel则是redis服务器。

2、创建Stream的名称是 stream-key 创建2个消息，aa和bb 表示从最后一个元素消费，不包括Stream中的最后一个元素，即消费最新的消息。1636362619125-0 某个消息的具体的ID，这个 g3 消费者组中的消息都是 大于 这个id的消息。也可以通过 xautoclaim 来实现。

3、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

Q5: Redis中的Sentinel机制

1、首先配置Redis的主从服务器，修改redis.conf文件如下 上述内容主要是配置Redis服务器，从服务器比主服务器多一个slaveof的配置和密码。配置3个哨兵，每个哨兵的配置都是一样的。在Redis安装目录下有一个sentinel.conf文件，copy一份进行修改 上述关闭了保护模式，便于测试。

2、哨兵和副本的自动发现 Sentinel 与其他 Sentinel 保持连接，以便相互检查彼此的可用性并交换消息。但是，您不需要在您运行的每个 Sentinel 实例中配置其他 Sentinel 地址的列表，因为 Sentinel 使用 Redis 实例的 Pub/Sub 功能来发现正在监视相同主节点和副本的其他 Sentinel。

3、sentinel 进程启动，加载配置，创建对应节点的管理实例 sentinelRedisInstance 。定时器定期对其它节点进行监控管理。sentinel 利用 hiredis 作为 redis client，链接其它节点进行相互通信。sentinel 异步重连其它节点。sentinel 定期发送命令：PING / INFO / PUBLISH。

4、因此， 主从模式的一个缺点，就在于无法实现自动化地故障恢复 。Redis后来引入了哨兵机制，哨兵机制大大提升了系统的高可用性。哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报。

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