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分布式一定要有Redis的原因是什么

發布時間:2022-01-15 17:16:04 來源:億速云 閱讀:135 作者:iii 欄目:互聯網科技

這篇文章主要介紹了分布式一定要有Redis的原因是什么的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇分布式一定要有Redis的原因是什么文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。

為什么使用 Redis

我覺得在項目中使用 Redis,主要是從兩個角度去考慮:性能和并發。

當然,Redis 還具備可以做分布式鎖等其他功能,但是如果只是為了分布式鎖這些其他功能,完全還有其他中間件,如 Zookeeper等代替,并不是非要使用 Redis。因此,這個問題主要從性能和并發兩個角度去答。

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緩存。這樣,后面的請求就去緩存中讀取,使得請求能夠迅速響應。

分布式一定要有Redis的原因是什么

題外話:忽然想聊一下這個迅速響應的標準。根據交互效果的不同,這個響應時間沒有固定標準。

不過曾經有人這么告訴我:"在理想狀態下,我們的頁面跳轉需要在瞬間解決,對于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,并且可以隨時中止或取消,這樣才能給用戶***的體驗。"

那么瞬間、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。

那么,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。

并發

如下圖所示,在大并發的情況下,所有的請求直接訪問數據庫,數據庫會出現連接異常。

這個時候,就需要使用 Redis 做一個緩沖操作,讓請求先訪問到 Redis,而不是直接訪問數據庫。

分布式一定要有Redis的原因是什么

使用 Redis 有什么缺點

大家用 Redis 這么久,這個問題是必須要了解的,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:

緩存和數據庫雙寫一致性問題

  • 緩存雪崩問題

  • 緩存擊穿問題

  • 緩存的并發競爭問題

  • 這四個問題,我個人覺得在項目中是常遇見的,具體解決方案,后文給出。

單線程的 Redis 為什么這么快

這個問題是對 Redis 內部機制的一個考察。根據我的面試經驗,很多人都不知道 Redis 是單線程工作模型。所以,這個問題還是應該要復習一下的。

回答主要是以下三點:

  • 純內存操作

  • 單線程操作,避免了頻繁的上下文切換

  • 采用了非阻塞 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么意思。

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,雇傭了一批快遞員,然后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,然后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,沒辦法雇傭新的快遞員了。

  • 快遞員之間的協調很花時間。

綜合上述缺點,小曲痛定思痛,提出了下面的經營方式。

經營方式二

小曲只雇傭一個快遞員。然后呢,客戶送來的快遞,小曲按送達地點標注好,然后依次放在一個地方。

***,那個快遞員依次的去取快遞,一次拿一個,然后開著車去送快遞,送好了就回來拿下一個快遞。

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→每個線程

  • 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

于是我們有如下結論:

  • 經營方式一就是傳統的并發模型,每個 I/O 流(快遞)都有一個新的線程(快遞員)管理。

  • 經營方式二就是 I/O 多路復用。只有單個線程(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。

下面類比到真實的 Redis 線程模型,如圖所示:

分布式一定要有Redis的原因是什么

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類型的 Socket。

在服務端,有一段 I/O 多路復用程序,將其置入隊列之中。然后,文件事件分派器,依次去隊列中取,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 等多路復用函數庫,大家可以自行去了解。

Redis 的數據類型,以及每種數據類型的使用場景

是不是覺得這個問題很基礎?我也這么覺得。然而根據面試經驗發現,至少百分之八十的人答不上這個問題。

建議,在項目中用到后,再類比記憶,體會更深,不要硬記。基本上,一個合格的程序員,五種類型都會用到。

String

這個沒啥好說的,最常規的 set/get 操作,Value 可以是 String 也可以是數字。一般做一些復雜的計數功能的緩存。

Hash

這里 Value 存放的是結構化的對象,比較方便的就是操作其中的某個字段。

我在做單點登錄的時候,就是用這種數據結構存儲用戶信息,以 CookieId 作為 Key,設置 30 分鐘為緩存過期時間,能很好的模擬出類似 Session 的效果。

List

使用 List 的數據結構,可以做簡單的消息隊列的功能。另外還有一個就是,可以利用 lrange 命令,做基于 Redis 的分頁功能,性能***,用戶體驗好。

Set

因為 Set 堆放的是一堆不重復值的集合。所以可以做全局去重的功能。為什么不用 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局去重,再起一個公共服務,太麻煩了。

另外,就是利用交集、并集、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。

Sorted Set

Sorted Set多了一個權重參數 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。Sorted Set 可以用來做延時任務。***一個應用就是可以做范圍查找。

Redis 的過期策略以及內存淘汰機制

這個問題相當重要,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 數據,可是你寫了 10G,那會刪 5G 的數據。怎么刪的,這個問題思考過么?

還有,你的數據已經設置了過期時間,但是時間到了,內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,用一個定時器來負責監視 Key,過期則自動刪除。雖然內存及時釋放,但是十分消耗 CPU 資源。

在大并發請求下,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,如果只采用定期刪除策略,會導致很多 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的內存會越來越高。那么就應該采用內存淘汰機制。

在 redis.conf 中有一行配置:

# maxmemory-policy volatile-lru

該配置就是配內存淘汰策略的(什么,你沒配過?好好反省一下自己):

  • noeviction:當內存不足以容納新寫入數據時,新寫入操作會報錯。應該沒人用吧。

  • allkeys-lru:當內存不足以容納新寫入數據時,在鍵空間中,移除最近最少使用的 Key。推薦使用,目前項目在用這種。

  • allkeys-random:當內存不足以容納新寫入數據時,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。

  • volatile-lru:當內存不足以容納新寫入數據時,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 既當緩存,又做持久化存儲的時候才用。不推薦。

  • volatile-random:當內存不足以容納新寫入數據時,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。

  • volatile-ttl:當內存不足以容納新寫入數據時,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);那么 volatile-lru,volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為,和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

Redis 和數據庫雙寫一致性問題

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一致性。數據庫和緩存雙寫,就必然會存在不一致的問題。

答這個問題,先明白一個前提。就是如果對數據有強一致性要求,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生的概率,無法完全避免。因此,有強一致性要求的數據,不能放緩存。

回答:首先,采取正確更新策略,先更新數據庫,再刪緩存。其次,因為可能存在刪除緩存失敗的問題,提供一個補償措施即可,例如利用消息隊列。

如何應對緩存穿透和緩存雪崩問題

這兩個問題,說句實在話,一般中小型傳統軟件企業,很難碰到這個問題。如果有大并發的項目,流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。

緩存穿透,即黑客故意去請求緩存中不存在的數據,導致所有的請求都懟到數據庫上,從而數據庫連接異常。

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,再去請求數據庫。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 值中維護一個緩存失效時間,緩存如果過期,異步起一個線程去讀數據庫,更新緩存。需要做緩存預熱(項目啟動前,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,結果請求都懟到數據庫上,從而導致數據庫連接異常。

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 不設失效時間。自己做緩存預熱操作。

然后細分以下幾個小點:從緩存 A 讀數據庫,有則直接返回;A 沒有數據,直接從 B 讀數據,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。

如何解決 Redis 的并發競爭 Key 問題

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,發現答案基本都是推薦用 Redis 事務機制。

我并不推薦使用 Redis 的事務機制。因為我們的生產環境,基本都是 Redis 集群環境,做了數據分片操作。

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

如果對這個 Key 操作,不要求順序

這種情況下,準備一個分布式鎖,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。這種時候我們在數據寫入數據庫的時候,需要保存一個時間戳。

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}

那么,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。總之,靈活變通。

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