Redis和编程语言的纠缠

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Redis和编程语言的纠缠

java隋七哥 2018-11-11 21:32:00 浏览531
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Redis和编程语言的纠缠

前言

Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型:string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(无序集合)、zset(sorted set:有序集合)

在单节点服务器我们通常是这样的

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随着企业的发展、业务的扩展。面对海量的数据,直接使用MySql会导致性能下降,数据的读写也会非常慢。于是我们就可以搭配缓存来处理海量数据。

于是现在我们是这样的:

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上图只是简述了缓存的作用,当数据继续增大我们需要利用主从复制技术来达到读写分离

数据库层直接与缓存进行交互,如果缓存中有数据直接返回客户端,如果没有才会从MySql中去查询。从而减小了数据库的压力,提升了效率。

平时发布了一款新手机,会有抢购活动。同一时间段,服务端会收到很多的下单请求。

我们需要使用redis的原子操作来实现这个“单线程”。首先我们把库存存在一个列表中,假设有10件库存,就往列表中push10个数,这个数没有实际意义,仅仅只是代表10件库存。抢购开始后,每到来一个用户,就从列表中pop一个数,表示用户抢购成功。当列表为空时,表示已经被抢光了。因为列表的pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行的

题外话:还有的抢购是直接在前端页面限制请求,这些请求直接被前端拦截,并没有到后端服务器

Redis为什么会这么快

1、Redis是纯内存操作,需要的时候需要我们手动持久化到硬盘中

2、Redis是单线程,从而避开了多线程中上下文频繁切换的操作。

3、Redis数据结构简单、对数据的操作也比较简单

4、使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求

5、使用多路I/O复用模型,非阻塞I/O

多路I/O复用

I/O 多路复用技术是为了解决进程或线程阻塞到某个 I/O 系统调用而出现的技术,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪,就是这个文件描述符进行读写操作之前),能够通知程序进行相应的读写操作

数据类型

String

    字符串是最常用的数据类型,他能够存储任何类型的字符串,当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB,可以说是无所不能了。

Hash

    常用作存储结构化数据、比如论坛系统中可以用来存储用户的Id、昵称、头像、积分等信息。如果需要修改其中的信息,只需要通过Key取出Value进行反序列化修改某一项的值,再序列化存储到Redis中,Hash结构存储,由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储,所以可以大量节约内存。这一点在String结构里是不存在的。

List

    List的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis 内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。另外,可以利用 lrange 命令,做基于 Redis 的分页功能,性能极佳,用户体验好。

Set

    set 对外提供的功能与 list 类似是一个列表的功能,特殊之处在于 set 是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,这个时候就可以选择使用set。

Sorted Set

    可以按照某个条件的权重进行排序,比如可以通过点击数做出排行榜的数据应用。

数据的一致性

    真正意义上来讲数据库的数据和缓存的数据是不可能一致的,数据分为最终一直和强一致两类。如果业务中对数据的要求必须强一直那么就不能使用缓存。缓存能做的只能保证数据的最终一致性。

我们能做的只能是尽可能的保证数据的一致性。不管是先删库再删缓存 还是 先删缓存再删库,都可能出现数据不一致的情况,因为读和写操作是并发的,我们没办法保证他们的先后顺序。具体应对策略还是要根据业务需求来定,这里就不赘述了。

Redis的过期和内存淘汰

Redis存储数据时我们可以设置他的过期时间。但是这个key是怎么删除的呢?

一开始我认为是定时删除,后来发现并不是这样,因为如果定时删除,需要一个定时器来不断的负责监控这个key,虽然内存释放了,但是非常消耗cpu资源。

Redis过期删除采用的是定期删除,默认是每100ms检测一次,遇到过期的key则进行删除,这里的检测并不是顺序检测,而是随机检测。那这样会不会有漏网之鱼?显然Redis也考虑到了这一点,当我们去读/写一个已经过期的key时,会触发Redis的惰性删除策略,直接回干掉过期的key

内存淘汰是指用户存储的一部分key是可以被Redis自动的删除,从而会出现从缓存中查不到数据的情况。加入我们的服务器内存为2G、但是随着业务的发展缓存的数据已经超过2G了。但是这并不影响我们程序的运行,因为操作系统的可见内存并不受物理内存的限制。物理内存不够用没关系,计算机会从硬盘中划出一片空间来作为虚拟内存。这就是Redis设计两种应用场景的初衷:缓存、持久存储

缓存击穿

缓存只是为了缓解数据库压力而添加的一层保护层,当从缓存中查询不到我们需要的数据就要去数据库中查询了。如果被黑客利用,频繁去访问缓存中没有的数据,那么缓存就失去了存在的意义,瞬间所有请求的压力都落在了数据库上,这样会导致数据库连接异常。

解决方案:

1、后台设置定时任务,主动的去更新缓存数据。这种方案容易理解,但是当key比较分散的时候,操作起来还是比较复杂的

2、分级缓存。比如设置两层缓存保护层,1级缓存失效时间短,2级缓存失效时间长。有请求过来优先从1级缓存中去查找,如果在1级缓存中没有找到相应数据,则对该线程进行加锁,这个线程再从数据库中取到数据,更新至1级和2级缓存。其他线程则直接从2级线程中获取

3、提供一个拦截机制,内部维护一系列合法的key值。当请求的key不合法时,直接返回。

缓存雪崩

缓存雪崩就是指缓存由于某些原因(比如 宕机、cache服务挂了或者不响应)整体crash掉了,导致大量请求到达后端数据库,从而导致数据库崩溃,整个系统崩溃,发生灾难,也就是上面提到的缓存击穿

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如何避免雪崩:

1、给缓存加上一定区间内的随机生效时间,不同的key设置不同的失效时间,避免同一时间集体失效。

2、和缓存击穿解决方案类似,做二级缓存,原始缓存失效时从拷贝缓存中读取数据。

3、利用加锁或者队列方式避免过多请求同时对服务器进行读写操作。

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