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分佈式之 Redis 複習精講

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來源:孤獨煙

www.cnblogs.com/rjzheng/p/9096228.html

引言


為什麼寫這篇文章?


博主的《分佈式之訊息佇列複習精講》得到了大家的好評,內心誠惶誠恐,想著再出一篇關於複習精講的文章。但是還是要說明一下,複習精講的文章偏面試準備,真正在開發過程中,還是腳踏實地,一步一個腳印,不要投機取巧。


考慮到絕大部分寫業務的程式員,在實際開發中使用redis的時候,只會setvalue和getvalue兩個操作,對redis整體缺乏一個認知。又恰逢博主某個同事下周要去培訓redis,所以博主斗膽以redis為題材,對redis常見問題做一個總結,希望能夠彌補大家的知識盲點。


複習要點?


本文圍繞以下幾點進行闡述


1、為什麼使用redis
2、使用redis有什麼缺點
3、單執行緒的redis為什麼這麼快
4、redis的資料型別,以及每種資料型別的使用場景
5、redis的過期策略以及記憶體淘汰機制
6、redis和資料庫雙寫一致性問題
7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題
8、如何解決redis的併發競爭問題


正文


1、為什麼使用redis


分析:博主覺得在專案中使用redis,主要是從兩個角度去考慮:性能和併發。當然,redis還具備可以做分佈式鎖等其他功能,但是如果只是為了分佈式鎖這些其他功能,完全還有其他中間件(如zookpeer等)代替,並不是非要使用redis。因此,這個問題主要從性能和併發兩個角度去答。


回答:如下所示,分為兩點


(一)性能


如下圖所示,我們在碰到需要執行耗時特別久,且結果不頻繁變動的SQL,就特別適合將運行結果放入快取。這樣,後面的請求就去快取中讀取,使得請求能夠迅速響應。




題外話:忽然想聊一下這個迅速響應的標準。其實根據交互效果的不同,這個響應時間沒有固定標準。不過曾經有人這麼告訴我:”在理想狀態下,我們的頁面跳轉需要在瞬間解決,對於頁內操作則需要在剎那間解決。另外,超過一彈指的耗時操作要有進度提示,並且可以隨時中止或取消,這樣才能給用戶最好的體驗。”


那麼瞬間、剎那、一彈指具體是多少時間呢?


根據《摩訶僧祗律》記載

一剎那者為一念,二十念為一瞬,二十瞬為一彈指,二十彈指為一羅預,二十羅預為一須臾,一日一夜有三十須臾。


那麼,經過周密的計算,一瞬間為0.36 秒,一剎那有 0.018 秒.一彈指長達 7.2 秒。


(二)併發

如下圖所示,在大併發的情況下,所有的請求直接訪問資料庫,資料庫會出現連接異常。這個時候,就需要使用redis做一個緩衝操作,讓請求先訪問到redis,而不是直接訪問資料庫。



2、使用redis有什麼缺點


分析:大家用redis這麼久,這個問題是必須要瞭解的,基本上使用redis都會碰到一些問題,常見的也就幾個。


回答:主要是四個問題


(一)快取和資料庫雙寫一致性問題

(二)快取雪崩問題

(三)快取擊穿問題

(四)快取的併發競爭問題


這四個問題,我個人是覺得在專案中,比較常遇見的,具體解決方案,後文給出。


3、單執行緒的redis為什麼這麼快


分析:這個問題其實是對redis內部機制的一個考察。其實根據博主的面試經驗,很多人其實都不知道redis是單執行緒工作模型。所以,這個問題還是應該要複習一下的。


回答:主要是以下三點


(一)純記憶體操作
(二)單執行緒操作,避免了頻繁的背景關係切換
(三)採用了非阻塞I/O多路復用機制


題外話:我們現在要仔細的說一說I/O多路復用機制,因為這個說法實在是太通俗了,通俗到一般人都不懂是什麼意思。博主打一個比方:小曲在S城開了一家快遞店,負責同城快送服務。小曲因為資金限制,雇佣了一批快遞員,然後小曲發現資金不夠了,只夠買一輛車送快遞。


經營方式一


客戶每送來一份快遞,小曲就讓一個快遞員盯著,然後快遞員開車去送快遞。慢慢的小曲就發現了這種經營方式存在下述問題


  • 幾十個快遞員基本上時間都花在了搶車上了,大部分快遞員都處在閑置狀態,誰搶到了車,誰就能去送快遞

  • 隨著快遞的增多,快遞員也越來越多,小曲發現快遞店里越來越擠,沒辦法雇佣新的快遞員了

  • 快遞員之間的協調很花時間


綜合上述缺點,小曲痛定思痛,提出了下麵的經營方式


經營方式二


小曲只雇佣一個快遞員。然後呢,客戶送來的快遞,小曲按送達地點標註好,然後依次放在一個地方。最後,那個快遞員依次的去取快遞,一次拿一個,然後開著車去送快遞,送好了就回來拿下一個快遞。


對比


上述兩種經營方式對比,是不是明顯覺得第二種,效率更高,更好呢。在上述比喻中:


  • 每個快遞員——————>每個執行緒

  • 每個快遞——————–>每個socket(I/O流)

  • 快遞的送達地點————–>socket的不同狀態

  • 客戶送快遞請求————–>來自客戶端的請求

  • 小曲的經營方式————–>服務端運行的代碼

  • 一輛車———————->CPU的核數


於是我們有如下結論


1、經營方式一就是傳統的併發模型,每個I/O流(快遞)都有一個新的執行緒(快遞員)管理。


2、經營方式二就是I/O多路復用。只有單個執行緒(一個快遞員),通過跟蹤每個I/O流的狀態(每個快遞的送達地點),來管理多個I/O流。


下麵類比到真實的redis執行緒模型,如圖所示




參照上圖,簡單來說,就是。我們的redis-client在操作的時候,會產生具有不同事件型別的socket。在服務端,有一段I/0多路復用程式,將其置入佇列之中。然後,檔案事件分派器,依次去佇列中取,轉發到不同的事件處理器中。


需要說明的是,這個I/O多路復用機制,redis還提供了select、epoll、evport、kqueue等多路復用函式庫,大家可以自行去瞭解。


4、redis的資料型別,以及每種資料型別的使用場景


分析:是不是覺得這個問題很基礎,其實我也這麼覺得。然而根據面試經驗發現,至少百分八十的人答不上這個問題。建議,在專案中用到後,再類比記憶,體會更深,不要硬記。基本上,一個合格的程式員,五種型別都會用到。


回答:一共五種


(一)String


這個其實沒啥好說的,最常規的set/get操作,value可以是String也可以是數字。一般做一些複雜的計數功能的快取。


(二)hash


這裡value存放的是結構化的物件,比較方便的就是操作其中的某個欄位。博主在做單點登錄的時候,就是用這種資料結構儲存用戶信息,以cookieId作為key,設置30分鐘為快取過期時間,能很好的模擬出類似session的效果。


(三)list


使用List的資料結構,可以做簡單的訊息佇列的功能。另外還有一個就是,可以利用lrange命令,做基於redis的分頁功能,性能極佳,用戶體驗好。


(四)set


因為set堆放的是一堆不重覆值的集合。所以可以做全域性去重的功能。為什麼不用JVM自帶的Set進行去重?因為我們的系統一般都是集群部署,使用JVM自帶的Set,比較麻煩,難道為了一個做一個全域性去重,再起一個公共服務,太麻煩了。


另外,就是利用交集、並集、差集等操作,可以計算共同喜好,全部的喜好,自己獨有的喜好等功能。


(五)sorted set


sorted set多了一個權重引數score,集合中的元素能夠按score進行排列。可以做排行榜應用,取TOP N操作。另外,參照另一篇
《分佈式之延時任務方案解析》,該文指出了sorted set可以用來做延時任務。最後一個應用就是可以做範圍查找。


5、redis的過期策略以及記憶體淘汰機制


分析:這個問題其實相當重要,到底redis有沒用到家,這個問題就可以看出來。比如你redis只能存5G資料,可是你寫了10G,那會刪5G的資料。怎麼刪的,這個問題思考過麽?還有,你的資料已經設置了過期時間,但是時間到了,記憶體占用率還是比較高,有思考過原因麽?


回答:


redis採用的是定期刪除+惰性刪除策略。


為什麼不用定時刪除策略?


定時刪除,用一個定時器來負責監視key,過期則自動刪除。雖然記憶體及時釋放,但是十分消耗CPU資源。在大併發請求下,CPU要將時間應用在處理請求,而不是刪除key,因此沒有採用這一策略.


定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?


定期刪除,redis預設每個100ms檢查,是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是,redis不是每個100ms將所有的key檢查一次,而是隨機抽取進行檢查(如果每隔100ms,全部key進行檢查,redis豈不是卡死)。因此,如果只採用定期刪除策略,會導致很多key到時間沒有刪除。


於是,惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個key的時候,redis會檢查一下,這個key如果設置了過期時間那麼是否過期了?如果過期了此時就會刪除。


採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麽?


不是的,如果定期刪除沒刪除key。然後你也沒即時去請求key,也就是說惰性刪除也沒生效。這樣,redis的記憶體會越來越高。那麼就應該採用記憶體淘汰機制。


在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru


該配置就是配記憶體淘汰策略的(什麼,你沒配過?好好反省一下自己)


1)noeviction:當記憶體不足以容納新寫入資料時,新寫入操作會報錯。應該沒人用吧。


2)allkeys-lru:當記憶體不足以容納新寫入資料時,在鍵空間中,移除最近最少使用的key。推薦使用,目前專案在用這種。


3)allkeys-random:當記憶體不足以容納新寫入資料時,在鍵空間中,隨機移除某個key。應該也沒人用吧,你不刪最少使用Key,去隨機刪。


4)volatile-lru:當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設置了過期時間的鍵空間中,移除最近最少使用的key。這種情況一般是把redis既當快取,又做持久化儲存的時候才用。不推薦


5)volatile-random:當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設置了過期時間的鍵空間中,隨機移除某個key。依然不推薦


6)volatile-ttl:當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設置了過期時間的鍵空間中,有更早過期時間的key優先移除。不推薦


ps:如果沒有設置 expire 的key, 不滿足先決條件(prerequisites); 那麼 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為, 和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

6、redis和資料庫雙寫一致性問題


分析:一致性問題是分佈式常見問題,還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫,就必然會存在不一致的問題。答這個問題,先明白一個前提。就是如果對資料有強一致性要求,不能放快取。我們所做的一切,只能保證最終一致性。另外,我們所做的方案其實從根本上來說,只能說降低不一致發生的概率,無法完全避免。因此,有強一致性要求的資料,不能放快取。


回答:《分佈式之資料庫和快取雙寫一致性方案解析》給出了詳細的分析,在這裡簡單的說一說。首先,採取正確更新策略,先更新資料庫,再刪快取。其次,因為可能存在刪除快取失敗的問題,提供一個補償措施即可,例如利用訊息佇列。

7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題


分析:這兩個問題,說句實在話,一般中小型傳統軟體企業,很難碰到這個問題。如果有大併發的專案,流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。


回答:如下所示


快取穿透,即黑客故意去請求快取中不存在的資料,導致所有的請求都懟到資料庫上,從而資料庫連接異常。


解決方案:


(一)利用互斥鎖,快取失效的時候,先去獲得鎖,得到鎖了,再去請求資料庫。沒得到鎖,則休眠一段時間重試


(二)採用異步更新策略,無論key是否取到值,都直接傳回。value值中維護一個快取失效時間,快取如果過期,異步起一個執行緒去讀資料庫,更新快取。需要做快取預熱(專案啟動前,先加載快取)操作。

(三)提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制,比如,利用布隆過濾器,內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出,請求所攜帶的Key是否合法有效。如果不合法,則直接傳回。

快取雪崩,即快取同一時間大面積的失效,這個時候又來了一波請求,結果請求都懟到資料庫上,從而導致資料庫連接異常。

解決方案:

(一)給快取的失效時間,加上一個隨機值,避免集體失效。

(二)使用互斥鎖,但是該方案吞吐量明顯下降了。

(三)雙快取。我們有兩個快取,快取A和快取B。快取A的失效時間為20分鐘,快取B不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點


  • I 從快取A讀資料庫,有則直接傳回

  • II A沒有資料,直接從B讀資料,直接傳回,並且異步啟動一個更新執行緒。

  • III 更新執行緒同時更新快取A和快取B。


8、如何解決redis的併發競爭key問題


分析:這個問題大致就是,同時有多個子系統去set一個key。這個時候要註意什麼呢?大家思考過麽。需要說明一下,博主提前百度了一下,發現答案基本都是推薦用redis事務機制。博主不推薦使用redis的事務機制。因為我們的生產環境,基本都是redis集群環境,做了資料分片操作。你一個事務中有涉及到多個key操作的時候,這多個key不一定都儲存在同一個redis-server上。因此,redis的事務機制,十分雞肋。


回答:如下所示


(1)如果對這個key操作,不要求順序


這種情況下,準備一個分佈式鎖,大家去搶鎖,搶到鎖就做set操作即可,比較簡單。


(2)如果對這個key操作,要求順序


假設有一個key1,系統A需要將key1設置為valueA,系統B需要將key1設置為valueB,系統C需要將key1設置為valueC.


期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候,需要儲存一個時間戳。假設時間戳如下

系統A key 1 {valueA  3:00}

系統B key 1 {valueB  3:05}

系統C key 1 {valueC  3:10}

那麼,假設這會系統B先搶到鎖,將key1設置為{valueB 3:05}。接下來系統A搶到鎖,發現自己的valueA的時間戳早於快取中的時間戳,那就不做set操作了。以此類推。

其他方法,比如利用佇列,將set方法變成串行訪問也可以。總之,靈活變通。

總結


本文對redis的常見問題做了一個總結。大部分是博主自己在工作中遇到,以及以前面試別人的時候,愛問的一些問題。另外,不推薦大家臨時抱佛腳,真正碰到一些有經驗的工程師,其實幾下就能把你問懵。最後,希望大家有所收穫吧。

系列回顧

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