redis增量复制的频率，redis增加数据

调研Redis高可用两种方案

Redis使用哨兵机制来实现高可用(HA)，其大概工作原理是：以上将Redis节点分为两类：以上是大体的流程，这个流程需要解决以下几个问题：以下来逐个回答这些问题。哨兵节点通过三个定时监控任务监控Redis数据节点的服务可用性。每隔10秒，每个哨兵节点都会向主、从Redis数据节点发送info命令，获取新的拓扑结构信息。

Redis 高可用方案常用的有两种：Redis Sentinel 和 Redis Cluster ，本篇笔记介绍这两种方案如何在 Kubernetes 中部署。在 Kubernetes 里部署服务通常有三种方式：自己手写 Kubernetes 资源描述文件（Manifests YAML）、Helm Chart 和 Operator 。

Redis主从架构高可用的实现方式主要有两种：自动故障迁移和手动切换。1 自动故障迁移 自动故障迁移是指当主节点出现宕机或者故障时，从节点可以自动接替主节点的职责，继续提供服务。这种方式需要实现Redis Sentinel监控系统。

Codis的高可用性策略通过Sentinel实现故障检测和自动切换，确保在主从服务器故障时，服务无缝切换。在数据迁移过程中，Codis优化了性能，如分批处理、过期时间管理和AOF处理，确保在大规模zset迁移中大幅缩短时间。运维指南中，我们关注主从切换后的配置检查，迁移前的数据备份，以及处理Redis宕机和超时问题。

Redis哨兵是一种自动化的Redis高可用解决方案，可以监测主节点的状态，并在主节点宕机后自动将从节点升级为新的主节点，以保证Redis服务的高可用性。Redis哨兵适用于单节点或者主从复制的场景，可以通过哨兵节点来实现Redis的自动切换和故障恢复。

Redis 高可用的主要有三种模式： 主从模式， 哨兵模式和集群模式。 Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能，当一台 redis 数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去。 Redis 多机器部署时，这些机器节点会被分成两类，一类是主节点(master 节点)，一类是从节点(slave 节点)。

相关问答

Q1: redis主从复制最好采用哪种结构

1、既然Redis的复制功能有缺陷，不妨放弃Redis本身提供的复制功能，我们可以采用主动复制的方式来搭建我们的集群环境。

2、redis主从复制 和Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。

3、演示集群采用1主2从，采用伪集群，在一台虚拟机中启动，端口暂定6386386383，集群结构可以选择下面2种，因为数量较少，此次采用普通样式。主节点配置文件和单机的时候一样，主要修改以下几点 基本和主节点差不多，但要加上 slaveof 配置和主节点账号密码。

4、主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。全量复制初次同步时，从库通过psync获取主库的runID和offset，主库通过FULLRESYNC响应，建立连接并持续同步数据。在Redis 8以后，面对网络中断，增量复制会利用repl_backlog_buffer缓存未同步的操作。

5、主从复制实现1 开启主从复制 要开启主从复制，我们需要用到 replicaof 命令。 当我们确定好主节点的 IP 地址和端口号，在从库执行 replicaof 这个命令，就可以开启主从复制。 注意，在 Redis0 之前，该命令为 slaveof 开启主从复制后，应用层采用读写分离，所有的写操作在主节点进行，所有读操作在从节点进行。

6、Redis主从复制会出现数据同步延迟的情况，因此需要配置Redis Sentinel监控系统来监测数据同步情况。2 安全性问题 Redis主从复制需要配置合适的安全策略，防止数据泄露和数据篡改。3 Redis集群数量 Redis主从复制需要考虑Redis集群的节点数量问题。如果节点数量过多，会影响数据同步和性能。

Q2: redis限制验证码发送次数和间隔

1、验证码只能60s获取一次 并且3小时内只能获取三次，超过次数提升获取频繁，稍后再试。 正常登录1小时内失败6次账号自动锁定，1小时之后自动解锁。 获取验证码无论输入的账号存在不存在均显示发送成功，但是实际不存在的账号不会正常发送。 登录失败，账号不存在密码错误不再提示账号不存在等等，而是统一显示账号或密码错误。

2、两种方式是设置一个过期的时间段，就是咱们处理验证码最常用的策略，设置三分钟或五分钟后失效，把分钟数转换成秒或毫秒存储到redis中。4两种方式是指定一个过期的时间 ，比如优惠券的过期时间是某年某月某日，只是单位不一样。

3、增加识别失败的间隔时间。当验证码识别失败后，可以设置一定时间间隔再次识别，避免立即重试导致请求频率过快。一般3-5秒的间隔时间可有效解决。 使用代理IP进行识别。如果系统限制的是某一个IP地址，可以尝试使用代理IP进行验证码的识别请求。

4、时间限制 例如30秒后才能再次发送。点击发送短信验证码后，客户端开始30秒倒计时，限制用户在这时间内多次的发送获取短信验证码的请求。虽然这种方法比普遍，但通过特定方式可以绕过这个限制，直接发送短信验证码。

5、其次，如果不需要频繁进行验证，可以适当间隔一段时间再进行下一次验证。此外，保护好自己的手机号码和相关信息，避免被他人滥用进行恶意验证。总之，手机验证超限是一种常见的安全机制，旨在保护系统的安全性和稳定性。用户需要了解验证次数限制的原因和后果，并采取相应措施以避免触发系统的安全机制。

Q3: redis性能为什么高

1、（1）redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。（3）内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。

2、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。

3、总结来说，Redis凭借其高效的数据操作和丰富的功能特性，为现代应用提供了强大的支持。通过合理的配置和优化，可以在性能和数据一致性间找到最佳平衡，满足各种业务需求。

4、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。线程锁 (mutex_lock) 只有在遇到冲突的情况下性能会下降，而正常情况下，遇到冲突的概率很低。

5、当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

Q4: redisaof默认使用什么刷新频率

AOF策略有三种选择：Always（每条指令都保存，可能导致延迟，但风险相对较低）、EverySecond（每秒一次，可能丢失一秒数据）、No（依赖操作系统，存在数据丢失风险）。在性能与数据完整性的权衡中，Always策略提供了较高的数据安全性，但可能会带来一定的延迟。

Redis 默认会每秒进行十次过期扫描，过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key，而是采用了一种简单的贪心策略。

集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里，默认每秒10次过期扫描。扫描方式：为防止扫描时间过长，扫描时间限制为25ms，开发时应尽量避免大量key同时过期。 从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。

）使用save相关配置，如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。2）如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点 3）执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。

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