复习+1

docs/Redis/25 哨兵高可用架构.md

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 > sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，**主要用来监控redis实例节点**。
 
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+**哨兵机制：**使用Redis 哨兵来监控主节点和从节点的状态。哨兵是一组独立运行的进程，它会监控Redis实例的健康状态，并在主节点出现故障时自动进行故障转移。它还能够监控从节点，并在需要时将其提升为主节点。
 
 ![](/images/Redis/80634.png)
 

docs/Redis/27 Redis集群方案对比.md

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 redis集群是一个由**多个主从节点群组成的分布式服务器群**，它具有**复制、高可用和分片**特性。**Redis集群不需要sentinel哨兵·也能完成节点移除和故障转移的功能**。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(**官方推荐不超过1000个节点**)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单 
 
+Redis 集群是一种分布式方案，可以将多个Redis节点组成一个逻辑集群，**提供数据分片和自动故障恢复**。每个节点负责存储和处理部分数据，通过节点间的数据分片和分布式算法保证数据的可用性和负载均衡。当集群中的某个节点出现故障时，集群会自动进行故障转移和恢复
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 ![](/images/Redis/image-20211114053648501.png)
 
 

docs/Redis/44 过期键删除策略.md

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 ## Redis对于过期键有三种清除策略
 
-1. 被动删除：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key
-2. 主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批**已过期**的key
-3. 当前已用内存超过maxmemory限定时，触发**主动清理策略**
+1. 被动删除（惰性删除）：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key
+2. 主动删除（定期删除）：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批**已过期**的key
+3. 定期淘汰：当前已用内存超过maxmemory限定时，触发**主动清理策略**
 
 > **主动清理策略**在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 种策略，总共8种：
 
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+## Redis的内存淘汰策略
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+1. **LRU（最近最少使用）：** LRU是Redis默认的内存淘汰策略。根据最近使用的时间戳来判断键的热度，将最久未被使用的键淘汰出去。这种策略保留了最近较常访问的键，适合于热点数据的场景。
+2. **LFU（最不经常使用）：** LFU根据键被访问的频率来判断热度，淘汰访问频率最低的键。这种策略适用于访问模式稳定但不同键的访问频率差异明显的场景。
+3. **Random（随机淘汰）：** 随机淘汰策略是一种基于概率的淘汰方法，随机选择一个键进行淘汰。这种策略简单高效，但可能导致较高的缓存命中率下降。
+4. **TTL（生存时间）：** TTL策略基于键的过期时间，淘汰剩余生存时间最短的键。适用于关注数据实效性的场景。
+5. **Maxmemory Policy（最大内存策略）：** Redis提供了几种最大内存策略，包括noeviction（禁止淘汰）、allkeys-lru、allkeys-random等。这些策略是在达到设定的最大内存限制后，对写操作返回错误，避免继续写入导致系统崩溃。
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+在Redis中，可以通过配置文件或动态命令来设置内存淘汰策略。根据具体的业务需求和数据访问模式，选择合适的内存淘汰策略以提高缓存的效率和性能。
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 1. **针对设置了过期时间的key做处理**
    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。

docs/Redis/52 Redis常用应用场景.md

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+  text: Back To 目录
+  link: /Redis/
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+1. **缓存：**作为高性能缓存层，提供快速数据访问。
+2. **分布式会话管理：**实现跨服务器的会话共享。
+3. **消息队列：**用作中间件实现异步通信和任务队列。
+4. **实时排行榜/计数器：**用有序集合实现实时排名和计数功能。
+5. **地理位置信息存储与查询：**支持存储地理位置信息并进行位置查询。
+6. **实时数据分析：**存储实时生成的数据，进行快速统计和分析。
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+需要注意根据具体场景合理使用，充分考虑内存容量和数据持久化等因素。同时，Redis也可与其他存储系统结合使用构建复杂应用架构。