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admin3周前224浏览量

考虑到绝大部分写业务的程序员,在实践开发中运用 Redis 的时分,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 全体缺少一个认知。所以我大胆以 Redis 为体裁,对Redis 常见问题做一个总结,期望能够补偿咱们的常识盲点。

本文环绕以下几点进行论述:

  • 为什么运用 Redis
  • 运用 Redis 有什么缺陷
  • 单线程的 Redis 为什么这么快
  • Redis 的数据类型,以及每种数据类型的运用场景
  • Redis 的过期战略以及内存筛选机制
  • Redis 和数据库双写一起性问题
  • 怎样应对缓存穿透和缓存雪崩问题
  • 怎样处理 Redis 的并发竞赛 Key 问题


为什么运用 Redis


我觉得在项目中运用 Redis,首要是从两个视点去考虑:功用和并发。

当然,Redis 还具有能够做分布式锁等其他功用,可是假如仅仅为了分布式锁这些其他功用,彻底还有其他中间件,如 ZooKpeer 等替代,并不是非要运用 Redis。因而,这个问题首要从功用和并发两个视点去答。

功用


如下图所示,咱们在碰到需求履行耗时特别久,且成果不频频改变的 SQL,就特别合适将运转成果放入缓存。这样,后边的恳求就去缓存中读取,使得恳求能够敏捷呼应。



题外话:遽然想聊一下这个敏捷呼应的规范。依据交互作用的不同,这个呼应时刻没有固定规范。

不过从前有人这么告诉我:"在抱负状况下,咱们的页面跳转需求在瞬间处理,关于页内操作则需求在霎时刻处理。

别的,超越一弹指的耗时操作要有进展提示,而且能够随时刻断或撤销,这样才能给用户最好的领会。"

那么瞬间、片刻、一弹指详细是多少时刻呢?

依据《摩诃僧祗律》记载:

一片刻者为一念,二十念为一瞬,二十瞬为一弹指,二十弹指为一罗预,二十罗预为一顷刻,一日一夜有三十顷刻。


那么,经过缜密的核算,一会儿为 0.36 秒、一片刻有 0.018 秒、一弹指长达 7.2 秒。

并发


如下图所示,在大并发的状况下,一切的恳求直接拜访数据库,数据库会呈现衔接反常。

这个时分,就需求运用 Redis 做一个缓冲操作,让恳求先拜访到 Redis,而不是直接拜访数据库。



运用 Redis 有什么缺陷


咱们用 Redis 这么久,这个问题是有必要要了解的,根本上运用 Redis 都会碰到一些问题,常见的也就几个。

答复首要是四个问题:

  • 缓存和数据库双写一起性问题
  • 缓存雪崩问题
  • 缓存击穿问题
  • 缓存的并发竞赛问题


这四个问题,我个人觉得在项目中是常遇见的,详细处理计划,后文给出。

单线程的 Redis 为什么这么快


这个问题是对 Redis 内部机制的一个调查。依据我的面试经历,许多人都不知道 Redis 是单线程作业模型。所以,这个问题仍是应该要温习一下的。

答复首要是以下三点:

  • 纯内存操作
  • 单线程操作,防止了频频的上下文切换
  • 选用了非堵塞 I/O 多路复用机制


题外话:咱们现在要细心的说一说 I/O 多路复用机制,由于这个说法真实是太浅显了,浅显到一般人都不理解是什么意思。

打一个比方:小曲在 S 城开了一家快递店,担任同城快送服务。小曲由于资金约束,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。

经营方式一


客户每送来一份快递,小曲就让一个快递员盯着,然后快递员开车去送快递。

渐渐的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题:

  • 几十个快递员根本上时刻都花在了抢车上了,大部分快递员都处在搁置状况,谁抢到了车,谁就能去送快递。
  • 跟着快递的增多,快递员也越来越多,小曲发现快递店里越来越挤,没办法雇佣新的快递员了。
  • 快递员之间的和谐很花时刻。


归纳上述缺陷,小曲痛定思痛,提出了下面的经营方式。

经营方式二


小曲只雇佣一个快递员。然后呢,客户送来的快递,小曲按送达地址标示好,然后顺次放在一个当地。

终究,那个快递员顺次的去取快递,一次拿一个,然后开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

上述两种经营方式比照,是不是显着觉得第二种,功率更高,更好呢?

在上述比方中:

  • 每个快递员→每个线程
  • 每个快递→每个 Socket(I/O 流)
  • 快递的送达地址→Socket 的不同状况
  • 客户送快递恳求→来自客户端的恳求
  • 小曲的经营方式→服务端运转的代码
  • 一辆车→CPU 的核数


所以咱们有如下结论:

  • 经营方式一便是传统的并发模型,每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)办理。
  • 经营方式二便是 I/O 多路复用。只要单个线程(一个快递员),经过盯梢每个 I/O 流的状况(每个快递的送达地址),来办理多个 I/O 流。


下面类比到真实的 Redis 线程模型,如图所示:



简略来说,便是咱们的 redis-client 在操作的时分,会发作具有不同事情类型的 Socket。

在服务端,有一段 I/O 多路复用程序,将其置入行列之中。然后,文件事情分配器,顺次去行列中取,转发到不同的事情处理器中。

需求阐明的是,这个 I/O 多路复用机制,Redis 还供给了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库,咱们能够自行去了解。

Redis 的数据类型,以及每种数据类型的运用场景


是不是觉得这个问题很根底?我也这么觉得。可是依据面试经历发现,至少百分之八十的人答不上这个问题。

主张,在项目中用到后,再类比回忆,领会更深,不要硬记。根本上,一个合格的程序员,五种类型都会用到。

String


这个没啥好说的,最惯例的 set/get 操作,Value 能够是 String 也能够是数字。一般做一些杂乱的计数功用的缓存。

Hash


这儿 Value 寄存的是结构化的目标,比较便利的便是操作其间的某个字段。

我在做单点登录的时分,便是用这种数据结构存储用户信息,以 CookieId 作为 Key,设置 30 分钟为缓存过期时刻,能很好的模拟出相似 Session 的作用。

List


运用 List 的数据结构,能够做简略的音讯行列的功用。别的还有一个便是,能够运用 lrange 指令,做根据 Redis 的分页功用,功用极佳,用户领会好。

Set


由于 Set 堆积的是一堆不重复值的调集。所以能够做大局去重的功用。为什么不必 JVM 自带的 Set 进行去重?

由于咱们的体系一般都是集群布置,运用 JVM 自带的 Set,比较费事,莫非为了一个做一个大局去重,复兴一个公共服务,太费事了。

别的,便是运用交集、并集、差集等操作,能够核算一起喜爱,悉数的喜爱,自己独有的喜爱等功用。

Sorted Set


Sorted Set多了一个权重参数 Score,调集中的元素能够按 Score 进行摆放。

能够做排行榜运用,取 TOP N 操作。Sorted Set 能够用来做延时使命。终究一个运用便是能够做规模查找。

Redis 的过期战略以及内存筛选机制


这个问题适当重要,究竟 Redis 有没用到家,这个问题就能够看出来。

比方你 Redis 只能存 5G 数据,可是你写了 10G,那会删 5G 的数据。怎样删的,这个问题思考过么?

还有,你的数据现已设置了过期时刻,可是时刻到了,内存占用率仍是比较高,有思考过原因么?

答复:Redis 选用的是守时删去+慵懒删去战略。

为什么不必守时删去战略


守时删去,用一个守时器来担任监督 Key,过期则主动删去。尽管内存及时开释,可是非常耗费 CPU 资源。

在大并发恳求下,CPU 要将时刻运用在处理恳求,而不是删去 Key,因而没有选用这一战略。

守时删去+慵懒删去是怎样作业


守时删去,Redis 默许每个 100ms 查看,是否有过期的 Key,有过期 Key 则删去。

需求阐明的是,Redis 不是每个 100ms 将一切的 Key 查看一次,而是随机抽取进行查看(假如每隔 100ms,悉数 Key 进行查看,Redis 岂不是卡死)。

因而,假如只选用守时删去战略,会导致许多 Key 到时刻没有删去。所以,慵懒删去派上用场。

也便是说在你获取某个 Key 的时分,Redis 会查看一下,这个 Key 假如设置了过期时刻,那么是否过期了?假如过期了此刻就会删去。

选用守时删去+慵懒删去就没其他问题了么?

不是的,假如守时删去没删去 Key。然后你也没即时去恳求 Key,也便是说慵懒删去也没收效。这样,Redis的内存会越来越高。那么就应该选用内存筛选机制。

在 redis.conf 中有一行装备:

# maxmemory-policy volatile-lru


该装备便是配内存筛选战略的(什么,你没配过?好好检讨一下自己):

  • noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。应该没人用吧。
  • allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少运用的 Key。引荐运用,现在项目在用这种。
  • allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个 Key。应该也没人用吧,你不删最少运用 Key,去随机删。
  • volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时刻的键空间中,移除最近最少运用的 Key。这种状况一般是把 Redis 既当缓存,又做耐久化存储的时分才用。不引荐。
  • volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时刻的键空间中,随机移除某个 Key。仍然不引荐。
  • volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时刻的键空间中,有更早过期时刻的 Key 优先移除。不引荐。


PS:假如没有设置 expire 的 Key,不满足先决条件(prerequisites);那么 volatile-lru,volatile-random 和 volatile-ttl 战略的行为,和 noeviction(不删去) 根本上一起。

Redis 和数据库双写一起性问题


一起性问题是分布式常见问题,还能够再分为终究一起性和强一起性。数据库和缓存双写,就必然会存在纷歧起的问题。

答这个问题,先理解一个条件。便是假如对数据有强一起性要求,不能放缓存。咱们所做的一切,只能确保终究一起性。

别的,咱们所做的计划从根本上来说,只能说下降纷歧起发作的概率,无法彻底防止。因而,有强一起性要求的数据,不能放缓存。

答复:首要,采纳正确更新战略,先更新数据库,再删缓存。其次,由于或许存在删去缓存失利的问题,供给一个补偿办法即可,例如运用音讯行列。

怎样应对缓存穿透和缓存雪崩问题


这两个问题,说句真实话,一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题。假如有大并发的项目,流量有几百万左右。这两个问题一定要深入考虑。

缓存穿透,即黑客成心去恳求缓存中不存在的数据,导致一切的恳求都怼到数据库上,然后数据库衔接反常。

缓存穿透处理计划:

  • 运用互斥锁,缓存失效的时分,先去取得锁,得到锁了,再去恳求数据库。没得到锁,则休眠一段时刻重试。
  • 选用异步更新战略,不管 Key 是否取到值,都直接回来。Value 值中保护一个缓存失效时刻,缓存假如过期,异步起一个线程去读数据库,更新缓存。需求做缓存预热(项目发动前,先加载缓存)操作。
  • 供给一个能敏捷判别恳求是否有用的阻拦机制,比方,运用布隆过滤器,内部保护一系列合法有用的 Key。敏捷判别出,恳求所带着的 Key 是否合法有用。假如不合法,则直接回来。


缓存雪崩,即缓存同一时刻大面积的失效,这个时分又来了一波恳求,成果恳求都怼到数据库上,然后导致数据库衔接反常。

缓存雪崩处理计划:

  • 给缓存的失效时刻,加上一个随机值,防止团体失效。
  • 运用互斥锁,可是该计划吞吐量显着下降了。
  • 双缓存。咱们有两个缓存,缓存 A 和缓存 B。缓存 A 的失效时刻为 20 分钟,缓存 B 不设失效时刻。自己做缓存预热操作。
  • 然后细分以下几个小点:从缓存 A 读数据库,有则直接回来;A 没有数据,直接从 B 读数据,直接回来,而且异步发动一个更新线程,更新线程一起更新缓存 A 和缓存 B。


怎样处理 Redis 的并发竞赛 Key 问题


这个问题大致便是,一起有多个子体系去 Set 一个 Key。这个时分咱们思考过要注意什么呢?

需求阐明一下,我提早百度了一下,发现答案根本都是引荐用 Redis 业务机制。

我并不引荐运用 Redis 的业务机制。由于咱们的出产环境,根本都是 Redis 集群环境,做了数据分片操作。

你一个业务中有涉及到多个 Key 操作的时分,这多个 Key 纷歧定都存储在同一个 redis-server 上。因而,Redis 的业务机制,非常鸡肋。

假如对这个 Key 操作,不要求次序


这种状况下,预备一个分布式锁,咱们去抢锁,抢到锁就做 set 操作即可,比较简略。

假如对这个 Key 操作,要求次序


假定有一个 key1,体系 A 需求将 key1 设置为 valueA,体系 B 需求将 key1 设置为 valueB,体系 C 需求将 key1 设置为 valueC。

期望依照 key1 的 value 值依照 valueA > valueB > valueC 的次序改变。这种时分咱们在数据写入数据库的时分,需求保存一个时刻戳。

假定时刻戳如下:

体系A key 1 {valueA 3:00}

体系B key 1 {valueB 3:05}

体系C key 1 {valueC 3:10}


那么,假定这会体系 B 先抢到锁,将 key1 设置为{valueB 3:05}。接下来体系 A 抢到锁,发现自己的 valueA 的时刻戳早于缓存中的时刻戳,那就不做 set 操作了,以此类推。

其他办法,比方运用行列,将 set 办法变成串行拜访也能够。总归,灵敏变通。

总结

本文对 Redis 的常见问题做了一个总结。大部分是自己在作业中遇到,以及之前面试他人的时分,爱问的一些问题。

别的,不引荐咱们临时抱佛脚,真实碰到一些有经历的工程师,其实几下就能把你问懵。终究,期望咱们有所收成吧。

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