Redis高可用之哨兵模式

Redis的三大特性分别为高性能、高可用、高可扩简称三高，这三大特性奠定了Redis成为一个优秀的中间件的基础，今天聊聊三大特性之一的高可用，Redis采用主从复制以及哨兵模式保证，其结构如下所示。

在我们使用redis时，也会存在一些问题，导致请求直接打到数据库上，导致数据库挂掉。下面我们来说说这些问题及解决方案。

1、缓存穿透

1.1 场景

一个请求进来后，先去redis进行查找，redis存在，则返回，不存在则查询数据数据库，数据存在则放到redis中，但是key对应的数据有可能在数据库中也不存在，每次从缓存中获取不到数据，请求就会压到数据库，可能导致压垮数据库。

掐指一算，国内使用 Redis 数据库的企业应该不在少数，而 Redis 中有这么几个命令，作为 DBA，除了必须清楚其用法外，更重要的是需要严防死守这几个命令被滥用，因为这些命令重则导致数据全盘丢失，轻则引发 Redis 锁，影响业务可用性。

Redis 作为一款高性能的内存数据库，在高并发、低延迟场景下广泛应用。但单机 Redis 难以满足业务的高可用性和横向扩展需求，因此 Redis Cluster 应运而生。

在Redis命令操作的过程中，允许我们将一组操作命令组合起来形成事务，并且可以通过原子性的方式来执行这些命令，确保这些命令能够完全执行成功，或者是执行失败。但是，在Redis中实现的事务操作却与传统的关系型数据库中实现的事务管理操作有所不同，主要体现在如下的几个方面。第一、就是Redis事务的隔离性；第二、事务执行的方式；第三、则是报错之后的错误处理方式。下面我们就从这几个方面入手来深入的了解一下Redis的事务管理机制。

1.在官网下载Linux版本redis

2.拷贝到linux服务器上，解压到指定目录

3.解压后得到redis文件夹-----移动到自己知道的文件位置

Redis安装部署

下载编译

*本测试系统环境为：CentOS_7_2009，X86_64

最近，和不少开发者朋友交流的时候，发现大家对Redis的理解似乎还停留在"缓存"的阶段。诚然，Redis作为缓存的强大能力毋庸置疑，但它远不止于此。今天，我们就来一起解锁Redis的更多玩法，看看它在实际项目中到底有哪些应用场景。

在电商平台上，个性化推荐已经成为必不可少的功能：推荐内容既需要符合用户喜好，还需要能实时更新。然而传统的批处理推荐系统依赖定期更新，难以跟上节奏，让用户在浏览新品时常常看到过时的推荐。试想一下，用户刚搜索完跑鞋，系统却还在推荐冬季外套——这很可能降低转化率。

本文将介绍如何构建一个实时推荐引擎，利用

引言

最近做项目，需要做单据编号，格式固定为：单据类型固定前缀+年月日时间戳+4位流水号，要求是每个单据类型的流水号唯一，方便后续业务使用。之前项目中使用的是UUID作为其他业务的单据编号，和组长沟通了一下，项目中有使用Redis，正好使用Redis做更便捷并能解决分布式部署单号唯一问题。

分布式Id也可以用相同的方式处理