今日内容

1 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

2 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"))

3 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。

4 mysql 主从

# 之前做过redis的主从，很简单
# mysql 稍微复杂一些， 搭建mysql主从的目的是？
	-读写分离
    -单个实例并发量低，提高并发量
    -只在主库写，读数据都去从库
    
    
# mysql 主从原理
步骤一：主库db的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log.
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db.




# 搭建步骤 ：准备两台机器 （mysql的docker镜像模拟两台机器）
	-主库：10.0.0.102 33307
    -从库：10.0.0.102 33306

    
    # 第一步：拉取mysql5.7的镜像
    # 第二步：创建文件夹,文件（目录映射）
        mkdir /home/mysql
        mkdir /home/mysql/conf.d
        mkdir /home/mysql/data/
        touch /home/mysql/my.cnf
        
        mkdir /home/mysql1
        mkdir /home/mysql1/conf.d
        mkdir /home/mysql1/data/
        touch /home/mysql1/my.cnf

    # 第三步（重要）：编写mysql配置文件(主，从)
    #### 主的配置####
    [mysqld]
    user=mysql
    character-set-server=utf8
    default_authentication_plugin=mysql_native_password
    secure_file_priv=/var/lib/mysql
    expire_logs_days=7
    sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
    max_connections=1000
    server-id=100
    log-bin=mysql-bin
    [client]
    default-character-set=utf8

    [mysql]
    default-character-set=utf8



    #### 从库的配置#####
    [mysqld]
    user=mysql
    character-set-server=utf8
    default_authentication_plugin=mysql_native_password
    secure_file_priv=/var/lib/mysql
    expire_logs_days=7
    sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
    max_connections=1000
    server-id=101  
    log-bin=mysql-slave-bin   
    relay_log=edu-mysql-relay-bin 

    [client]
    default-character-set=utf8

    [mysql]
    default-character-set=utf8
    
    
	#第三步：启动mysql容器，并做端口和目录映射
	docker run  -di -v /home/mysql/data/:/var/lib/mysql -v /home/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -p 33307:3306 --name mysql-master -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7


   docker run  -di -v /home/mysql1/data/:/var/lib/mysql -v /home/mysql1/conf.d:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql1/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -p 33306:3306 --name mysql-slave -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

                    
   #第四步：连接主库
	mysql -uroot -P33307 -h 10.0.0.102 -p
    #在主库创建用户并授权
    ##创建test用户
    create user 'test'@'%' identified by '123';
    ##授权用户
    grant all privileges on *.* to 'test'@'%' ;
    ###刷新权限
    flush privileges;
    #查看主服务器状态(显示如下图)
    show master status; 

   # 第五步：连接从库
	mysql -uroot -P33306 -h 10.0.0.102 -p
    #配置详解
    '''
    change master to 
    master_host='MySQL主服务器IP地址', 
    master_user='之前在MySQL主服务器上面创建的用户名'， 
    master_password='之前创建的密码', 
    master_log_file='MySQL主服务器状态中的二进制文件名', 
    master_log_pos='MySQL主服务器状态中的position值';
    '''
    change master to master_host='10.0.0.102',master_port=33307,master_user='test',master_password='123',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=0;
    #启用从库
    start slave;
    #查看从库状态（如下图）
    show slave status\G;
    
    
    
    # 第六版：在主库创建库，创建表，插入数据，看从库

5 django使用多数据库做读写分离

# 第一步：配置文件配置多数据库
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
    },
    'db1': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db1.sqlite3',
    }
}

# 第二步：手动读写分离
Book.objects.using('db1').create(name='西游记')

# 第三步，自动读写分离
写一个py文件，db_router.py，写一个类：
class DBRouter(object):
    def db_for_read(self, model, **hints):
        # 多个从库 ['db1','db2','db3']
        return 'db1'

    def db_for_write(self, model, **hints):


        return 'default'
    
    
# 第三步：配置文件配置
DATABASE_ROUTERS = ['mysql_master_demo.db_router.DBRouter', ]

# 以后自动读写分离