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海量數(shù)據(jù)下如何正確訪問Redis服務才不會掛掉？
海量數(shù)據(jù)下正確的訪問redis要注意的事情有很多，基本上可以從服務治理，數(shù)據(jù)，redis正確使用三個方面來講。
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既然是海量數(shù)據(jù)，那么服務肯定要拆分成多個服務，最常見的采用“大中臺，小前臺”的概念，中臺分各個服務中心，各個中心去維護自己中心負責的服務，向上游前臺提供數(shù)據(jù)和服務。比如一個做內(nèi)容付費的公司可以有內(nèi)容中心、商品中心、交易中心
用戶中心、促銷中心、基礎中心、開放平臺等，中心之間采用RPC通信或者數(shù)據(jù)共享。
在做好服務治理和數(shù)據(jù)劃分的基礎上，這個時候就是重點講如何正確使用redis的時候了，個人列舉了部分細則僅供大家參考：
熟練使用五種數(shù)據(jù)結構（String、Set|、Hash、List、ZSet）以及每種數(shù)據(jù)結構的適用場景和注意事項；
防止緩存雪崩，即避免大批量緩存同一時間段集中過期，導致大量請求都懟到數(shù)據(jù)庫上，導致數(shù)據(jù)庫連接數(shù)爆滿、宕機；
防止緩存穿透，避免redis中熱點key存入了null或者不存在，導致大量請求繞過redis請求數(shù)據(jù)庫去了；
避免大key的存在：比如一個redis集群是16G，共8個節(jié)點，每個節(jié)點平均分配2G的內(nèi)存，這時候如果有一個大的hash key占用內(nèi)存超過2G了，這個時候盡管集群還有剩余的空間，這個大key的寫入依舊會失敗，單個key是無法做到集群的，另外再想想如果一個hash存儲了大量的數(shù)據(jù)，考慮一下性能問題？
禁止使用keys、flushall、flushdb等，運維同學通過redis的rename機制禁掉命令，或者使用scan的方式漸進式處理；
批量讀寫redis請采用pipeline管道的方式；
要保證Redis不會掛掉，也就是提高Redis的高可用性，可以從這么幾個方面考慮。
Redis單副本：也就是只部署一臺Redis，不需要節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步，架構簡單，部署方便；但是單臺機器畢竟是有風險的，按照題目中【海量數(shù)據(jù)】的場景，是不能達到高可用要求的。
Redis主從：主從實例可以部署在不同的物理服務器上，充分利用多臺服務器的資源，在主庫發(fā)生故障的時候，可以進行主備切換，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，甚至可以做到讀寫分離，主庫專門用作寫操作，一臺或多臺備庫進行讀操作；但是當主庫發(fā)生故障的時候（如果沒有HA方案的話），是需要手動進行主備切換的。
Redis Sentinel：部署架構分為兩部分【Sentinel集群】和【數(shù)據(jù)集群】；Sentinel集群是由多個Sentinel節(jié)點組成的分布式集群，通常是2N+1臺服務器，可以實現(xiàn)故障發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)移、客戶端通知等功能；數(shù)據(jù)集群用于存儲數(shù)據(jù)；它能夠解決主從模式下的自動切換問題，并且數(shù)據(jù)集群是可以橫向擴展的；當然這個架構實現(xiàn)和部署起來，也更為復雜一些；并且這個架構不能做到讀寫分離。
Redis Cluster：Redis 3.0集群，是分布式集群解決方案之一，物理架構中配置2N個節(jié)點（主從一一對應），主節(jié)點提供讀寫操作，從節(jié)點作為備份；數(shù)據(jù)分布保存在多個節(jié)點上，是一種無中心的架構，如果有部分節(jié)點發(fā)生故障，能夠?qū)崿F(xiàn)故障自動轉(zhuǎn)移和切換，用投票機制完成備庫升級為主庫（下文的Redis分片章節(jié)，還會介紹到Redis Cluster）。
寫入mysql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)庫架構該怎么去設計？
比如你的視圖是create view v_name asselect ....from ... where...先試試 as下面的代碼 看看有數(shù)據(jù)沒 select ....from ... where.. 執(zhí)行看看....如果沒救說明本來就沒....還有一個意思你就說 視圖不包含實際數(shù)據(jù)。。確實是這樣的。。。視圖只是一堆語句。。除非你給 視圖加了聚集索引 這個時候他包含數(shù)據(jù)
對于這種大數(shù)據(jù)量系統(tǒng)業(yè)界已經(jīng)有不少成熟方案
最簡單的是讀寫分離，寫操作只在主庫寫，配置自動同步到從庫。部分讀操作改成操作從庫，減少主庫數(shù)據(jù)庫壓力。
還可以讓給應用加一個redis緩存，查詢時先讀緩存，讀不到再讀數(shù)據(jù)庫。
如果改成這樣，壓力還是太大，就要考慮分表。
分表思路很多，例如把熱點數(shù)據(jù)放一張表，非熱點數(shù)據(jù)放一張表?；蛘甙从脩鬷d尾號做hash，分表分布在不同表。
如果讀寫要求已經(jīng)超過單機支撐能力，那就要考慮集群，你可以搜索一下怎么用mycat搭建數(shù)據(jù)庫集群
數(shù)據(jù)庫的寫入量高，是一個很常見的技術瓶頸，場景如央視春晚發(fā)紅包，千萬級別的寫入qps。而解決方案有很多，筆者分享一些目前業(yè)界最成熟有效的措施：
一、分表
將數(shù)據(jù)分攤到多個表上，流量也將分攤到多個表上，可以提高數(shù)據(jù)庫讀寫的吞吐量。
如將一個表從1個，分解為256個。
二、緩存
我們可以將數(shù)據(jù)庫中的熱點數(shù)據(jù)，寫入緩存中，將讀請求的流量優(yōu)先走緩存，這樣可以分攤數(shù)據(jù)庫的讀壓力。
如使用Redis來存儲熱點數(shù)據(jù)，而使用Canal將MySQL中的熱點數(shù)據(jù)同步到Redis中。
三、異步
我們知道，MySQL數(shù)據(jù)庫日志系統(tǒng)，有一個持久化日志redolog，原理是數(shù)據(jù)庫為了減少磁盤IO的次數(shù)，將要寫入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)先在內(nèi)存中暫存，后續(xù)再批量寫入磁盤中，這邊是異步的一種案例。
我們的系統(tǒng)設計，也可以參考這個模式，將要寫入數(shù)據(jù)庫中的操作通過發(fā)送mq暫存到Kafka中，再通過消費mq的方式，將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，從而避免流量過大，一下子將數(shù)據(jù)庫打死了。
四、分庫
經(jīng)過壓測得知，一個16核32G內(nèi)存500G硬盤的MySQL，它的寫入極限是5600/s，這是硬件上的極限，從軟件層面已無法提升。
如使用MyCat就是構建數(shù)據(jù)庫集群，以增加更多的數(shù)據(jù)庫實例，從硬件層面上解決問題。
五、其他
以上是互聯(lián)網(wǎng)大廠最常用的優(yōu)化方案，只要你肯花心思，總有優(yōu)化的空間。
到此，以上就是小編對于redis 熱點數(shù)據(jù)的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
本文題目：寫入mysql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)庫架構該怎么去設計？
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