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做程序開發(fā)的你如果經(jīng)常用Redis,這些問題肯定會遇到

發(fā)布時間:2020-07-01 07:06:45 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:208 作者:HW云中間件 欄目:云計算

分布式緩存Redis是一種支持Key-Value等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲系統(tǒng)??捎糜诰彺妗⑹录l(fā)布或訂閱、高速隊列等多種場景。Redis使用ANSI C語言編寫,提供字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合結(jié)構(gòu)(Set、Sorted Set)、流(Stream)等數(shù)據(jù)類型的直接存取。數(shù)據(jù)讀寫基于內(nèi)存,同時可持久化到磁盤。

在我們做開發(fā)的過程中經(jīng)常會用到Redis,小編在這里就Redis談?wù)?,我們使用過程中經(jīng)常會遇到的幾個問題吧。

一、Redis 的過期策略以及內(nèi)存淘汰機(jī)制
這個問題相當(dāng)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 數(shù)據(jù),可是你寫了 10G,那會刪 5G 的數(shù)據(jù)。怎么刪的,這個問題思考過么?

還有,你的數(shù)據(jù)已經(jīng)設(shè)置了過期時間,但是時間到了,內(nèi)存占用率還是比較高,有思考過原因么?

回答:Redis 采用的是定期刪除+惰性刪除策略。

為什么不用定時刪除策略

定時刪除,用一個定時器來負(fù)責(zé)監(jiān)視 Key,過期則自動刪除。雖然內(nèi)存及時釋放,但是十分消耗 CPU 資源。

在大并發(fā)請求下,CPU 要將時間應(yīng)用在處理請求,而不是刪除 Key,因此沒有采用這一策略。

定期刪除+惰性刪除是如何工作

定期刪除,Redis 默認(rèn)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(jī)抽取進(jìn)行檢查(如果每隔 100ms,全部 Key 進(jìn)行檢查,Redis 豈不是卡死)。

因此,如果只采用定期刪除策略,會導(dǎo)致很多 Key 到時間沒有刪除。于是,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(shè)置了過期時間,那么是否過期了?如果過期了此時就會刪除。

采用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了么?

不是的,如果定期刪除沒刪除 Key。然后你也沒即時去請求 Key,也就是說惰性刪除也沒生效。這樣,Redis的內(nèi)存會越來越高。那么就應(yīng)該采用內(nèi)存淘汰機(jī)制。

在 redis.conf 中有一行配置:
# maxmemory-policy volatile-lru
該配置就是配內(nèi)存淘汰策略的(什么,你沒配過?好好反省一下自己):

◆noeviction:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,新寫入操作會報錯。應(yīng)該沒人用吧。

◆allkeys-lru:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,在鍵空間中,移除最近最少使用的 Key。推薦使用,目前項(xiàng)目在用這種。

◆allkeys-random:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,在鍵空間中,隨機(jī)移除某個 Key。應(yīng)該也沒人用吧,你不刪最少使用 Key,去隨機(jī)刪。

◆volatile-lru:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,在設(shè)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(dāng)緩存,又做持久化存儲的時候才用。不推薦。

◆volatile-random:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,在設(shè)置了過期時間的鍵空間中,隨機(jī)移除某個 Key。依然不推薦。

◆volatile-ttl:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時,在設(shè)置了過期時間的鍵空間中,有更早過期時間的 Key 優(yōu)先移除。不推薦。

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

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二、Redis 和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題
一致性問題是分布式常見問題,還可以再分為最終一致性和強(qiáng)一致性。數(shù)據(jù)庫和緩存雙寫,就必然會存在不一致的問題。

答這個問題,先明白一個前提。就是如果對數(shù)據(jù)有強(qiáng)一致性要求,不能放緩存。我們所做的一切,只能保證最終一致性。

另外,我們所做的方案從根本上來說,只能說降低不一致發(fā)生的概率,無法完全避免。因此,有強(qiáng)一致性要求的數(shù)據(jù),不能放緩存。

回答:首先,采取正確更新策略,先更新數(shù)據(jù)庫,再刪緩存。其次,因?yàn)榭赡艽嬖趧h除緩存失敗的問題,提供一個補(bǔ)償措施即可,例如利用消息隊列。

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三、如何應(yīng)對緩存穿透和緩存雪崩問題
這兩個問題,說句實(shí)在話,一般中小型傳統(tǒng)軟件企業(yè),很難碰到這個問題。如果有大并發(fā)的項(xiàng)目,流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。

緩存穿透,即***故意去請求緩存中不存在的數(shù)據(jù),導(dǎo)致所有的請求都懟到數(shù)據(jù)庫上,從而數(shù)據(jù)庫連接異常。

緩存穿透解決方案:

◆利用互斥鎖,緩存失效的時候,先去獲得鎖,得到鎖了,再去請求數(shù)據(jù)庫。沒得到鎖,則休眠一段時間重試。

◆采用異步更新策略,無論 Key 是否取到值,都直接返回。Value 值中維護(hù)一個緩存失效時間,緩存如果過期,異步起一個線程去讀數(shù)據(jù)庫,更新緩存。需要做緩存預(yù)熱(項(xiàng)目啟動前,先加載緩存)操作。

◆提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機(jī)制,比如,利用布隆過濾器,內(nèi)部維護(hù)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,則直接返回。

緩存雪崩,即緩存同一時間大面積的失效,這個時候又來了一波請求,結(jié)果請求都懟到數(shù)據(jù)庫上,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接異常。

緩存雪崩解決方案:

◆給緩存的失效時間,加上一個隨機(jī)值,避免集體失效。

◆使用互斥鎖,但是該方案吞吐量明顯下降了。

◆雙緩存。我們有兩個緩存,緩存 A 和緩存 B。緩存 A 的失效時間為 20 分鐘,緩存 B 不設(shè)失效時間。自己做緩存預(yù)熱操作。

然后細(xì)分以下幾個小點(diǎn):從緩存 A 讀數(shù)據(jù)庫,有則直接返回;A 沒有數(shù)據(jù),直接從 B 讀數(shù)據(jù),直接返回,并且異步啟動一個更新線程,更新線程同時更新緩存 A 和緩存 B。

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四、如何解決 Redis 的并發(fā)競爭 Key 問題
這個問題大致就是,同時有多個子系統(tǒng)去 Set 一個 Key。這個時候大家思考過要注意什么呢?

需要說明一下,我提前百度了一下,發(fā)現(xiàn)答案基本都是推薦用 Redis 事務(wù)機(jī)制。

我并不推薦使用 Redis 的事務(wù)機(jī)制。因?yàn)槲覀兊纳a(chǎn)環(huán)境,基本都是 Redis 集群環(huán)境,做了數(shù)據(jù)分片操作。

你一個事務(wù)中有涉及到多個 Key 操作的時候,這多個 Key 不一定都存儲在同一個 redis-server 上。因此,Redis 的事務(wù)機(jī)制,十分雞肋。

如果對這個 Key 操作,不要求順序

這種情況下,準(zhǔn)備一個分布式鎖,大家去搶鎖,搶到鎖就做 set 操作即可,比較簡單。

如果對這個 Key 操作,要求順序

假設(shè)有一個 key1,系統(tǒng) A 需要將 key1 設(shè)置為 valueA,系統(tǒng) B 需要將 key1 設(shè)置為 valueB,系統(tǒng) C 需要將 key1 設(shè)置為 valueC。

期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB > valueC 的順序變化。這種時候我們在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫的時候,需要保存一個時間戳。

假設(shè)時間戳如下:

系統(tǒng)A key 1 {valueA 3:00}
系統(tǒng)B key 1 {valueB 3:05}
系統(tǒng)C key 1 {valueC 3:10}

那么,假設(shè)這會系統(tǒng) B 先搶到鎖,將 key1 設(shè)置為{valueB 3:05}。接下來系統(tǒng) A 搶到鎖,發(fā)現(xiàn)自己的 valueA 的時間戳早于緩存中的時間戳,那就不做 set 操作了,以此類推。

其他方法,比如利用隊列,將 set 方法變成串行訪問也可以??傊`活變通。

總結(jié)
本文對 Redis 的常見問題做了一個總結(jié)。大部分是自己在工作中遇到,以及與別人交流的時候,愛問的一些問題。希望能幫到你哦。如果有更多這一方面的問題需要深入了解的,可以參考華為云幫助中心。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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