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一 、python操作哨兵
# 高可用架构后---》不能直接连某一个主库了---》主库可能会挂掉，后来它就不是主库了
# 之前学的连接redis的操作,就用不了了
import redis
conn=redis.Redis(host='',port=6379)
conn.set()
conn.close()
# 新的连接哨兵的操作
# 连接哨兵服务器(主机名也可以用域名)
# 10.0.0.101:26379
import redis
from redis.sentinel import Sentinel
# 哨兵的地址和端口
sentinel = Sentinel([('10.0.0.101', 26379),
('10.0.0.101', 26378),
('10.0.0.101', 26377)
],socket_timeout=5)
print(sentinel)
# 获取主服务器地址
master = sentinel.discover_master('mymaster')
print(master)
# 获取从服务器地址
slave = sentinel.discover_slaves('mymaster')
print(slave)
##### 读写分离
# 获取主服务器进行写入
# master = sentinel.master_for('mymaster', socket_timeout=0.5)
# w_ret = master.set('foo', 'bar')
# slave = sentinel.slave_for('mymaster', socket_timeout=0.5)
# r_ret = slave.get('foo')
# print(r_ret)
###注意：要写机器的ip地址，不要写127.0.0.1,想在公网用，就写公网ip，python要是在内网中使用，要写内网ip
二、python操作集群
# 一旦搭建了集群，python操作也变了
# rediscluster
# pip3 install redis-py-cluster
from rediscluster import RedisCluster
startup_nodes = [{"host":"127.0.0.1", "port": "7000"},{"host":"127.0.0.1", "port": "7001"},{"host":"127.0.0.1", "port": "7002"}]
# rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes,decode_responses=True)
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes)
rc.set("foo", "bar")
print(rc.get("foo"))
三、缓存优化
3.1 redis缓存更新策略
# redis本身，内存存储，会出现内存不够用，放数据放不进去，有些策略，删除一部分数据，再放新的
# LRU/LFU/FIFO算法剔除：例如maxmemory-policy(到了最大内存，对应的应对策略)
LRU -Least Recently Used,没有被使用时间最长的
LFU -Least Frequenty Used,一定时间段内使用次数最少的
FIFO -First In First Out 先进先出
3.2 缓存击穿，雪崩，穿透
### 缓存穿透
#描述：
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
#解决方案：
1 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
3 通过布隆过滤器实现
### 缓存击穿
#描述：
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
#解决方案：
设置热点数据永远不过期。
### 缓存雪崩
#描述：
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是， 缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
# 解决方案：
1 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3 设置热点数据永远不过期。