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分布式之Redis数据库复习精讲

博主的《分布式之消息队列复习精讲》得到了大家的好评,内心诚惶诚恐,想着再出一篇关于复习精讲的文章。但是还是要说明一下,复习精讲的文章偏面试准备,真正在开发过程中,还是脚踏实地,一步一个脚印,不要投机取巧。

作者:数据库开发来源:孤独烟|2018-06-26 18:10

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引言

为什么写这篇文章?

博主的《分布式之消息队列复习精讲》得到了大家的好评,内心诚惶诚恐,想着再出一篇关于复习精讲的文章。但是还是要说明一下,复习精讲的文章偏面试准备,真正在开发过程中,还是脚踏实地,一步一个脚印,不要投机取巧。

考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用redis的时候,只会setvalue和getvalue两个操作,对redis整体缺乏一个认知。又恰逢博主某个同事下周要去培训redis,所以博主斗胆以redis为题材,对redis常见问题做一个总结,希望能够弥补大家的知识盲点。

复习要点?

本文围绕以下几点进行阐述

1、为什么使用redis

2、使用redis有什么缺点

3、单线程的redis为什么这么快

4、redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

5、redis的过期策略以及内存淘汰机制

6、redis和数据库双写一致性问题

7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

8、如何解决redis的并发竞争问题

正文

1、为什么使用redis

分析:博主觉得在项目中使用redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。

回答:如下所示,分为两点

(一)性能

题外话:忽然想聊一下这个迅速响应的标准。其实根据交互效果的不同,这个响应时间没有固定标准。不过曾经有人这么告诉我:”在理想状态下,我们的页面跳转需要在瞬间解决,对于页内操作则需要在刹那间解决。另外,超过一弹指的耗时操作要有进度提示,并且可以随时中止或取消,这样才能给用户最好的体验。”

那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢?

根据《摩诃僧祗律》记载

  1. 一刹那者为一念,二十念为一瞬,二十瞬为一弹指,二十弹指为一罗预,二十罗预为一须臾,一日一夜有三十须臾。 

那么,经过周密的计算,一瞬间为0.36 秒,一刹那有 0.018 秒.一弹指长达 7.2 秒。

(二)并发

如下图所示,在大并发的情况下,所有的请求直接访问数据库,数据库会出现连接异常。这个时候,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问数据库。

2、使用redis有什么缺点

分析:大家用redis这么久,这个问题是必须要了解的,基本上使用redis都会碰到一些问题,常见的也就几个。

回答:主要是四个问题

(一)缓存和数据库双写一致性问题

(二)缓存雪崩问题

(三)缓存击穿问题

(四)缓存的并发竞争问题

这四个问题,我个人是觉得在项目中,比较常遇见的,具体解决方案,后文给出。

3、单线程的redis为什么这么快

分析:这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。其实根据博主的面试经验,很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复习一下的。

回答:主要是以下三点

(一)纯内存操作

(二)单线程操作,避免了频繁的上下文切换

(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制

题外话:我们现在要仔细的说一说I/O多路复用机制,因为这个说法实在是太通俗了,通俗到一般人都不懂是什么意思。博主打一个比方:小曲在S城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,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。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题

  • 几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了,大部分快递员都处在闲置状态,谁抢到了车,谁就能去送快递
  • 随着快递的增多,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
  • 快递员之间的协调很花时间

综合上述缺点,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,小曲按送达地点标注好,然后依次放在一个地方。最后,那个快递员依次的去取快递,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。

对比

上述两种经营方式对比,是不是明显觉得第二种,效率更高,更好呢。在上述比喻中:

  • 每个快递员——————>每个线程
  • 每个快递——————–>每个socket(I/O流)
  • 快递的送达地点————–>socket的不同状态
  • 客户送快递请求————–>来自客户端的请求
  • 小曲的经营方式————–>服务端运行的代码
  • 一辆车———————->CPU的核数

于是我们有如下结论

1、经营方式一就是传统的并发模型,每个I/O流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。

2、经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个I/O流。

下面类比到真实的redis线程模型,如图所示

参照上图,简单来说,就是。我们的redis-client在操作的时候,会产生具有不同事件类型的socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。

需要说明的是,这个I/O多路复用机制,redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库,大家可以自行去了解。

4、redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

分析:是不是觉得这个问题很基础,其实我也这么觉得。然而根据面试经验发现,至少百分八十的人答不上这个问题。建议,在项目中用到后,再类比记忆,体会更深,不要硬记。基本上,一个合格的程序员,五种类型都会用到。

回答:一共五种

(一)String

这个其实没啥好说的,最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash

这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list

使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,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。

(四)set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。

另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。

(五)sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》,该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

5、redis的过期策略以及内存淘汰机制

分析:这个问题其实相当重要,到底redis有没用到家,这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据,可是你写了10G,那会删5G的数据。怎么删的,这个问题思考过么?还有,你的数据已经设置了过期时间,但是时间到了,内存占用率还是比较高,有思考过原因么?

回答:

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。

于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?

不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

在redis.conf中有一行配置

  1. # maxmemory-policy volatile-lru 

该配置就是配内存淘汰策略的(什么,你没配过?好好反省一下自己)

1)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。

2)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。推荐使用,目前项目在用这种。

3)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,你不删最少使用Key,去随机删。

4)volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存,又做持久化存储的时候才用。不推荐

5)volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。依然不推荐

6)volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。不推荐

ps:如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

6、redis和数据库双写一致性问题

分析:一致性问题是分布式常见问题,还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写,就必然会存在不一致的问题。答这个问题,先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。另外,我们所做的方案其实从根本上来说,只能说降低不一致发生的概率,无法完全避免。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。

回答:《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》给出了详细的分析,在这里简单的说一说。首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用消息队列。

7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

分析:这两个问题,说句实在话,一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题。如果有大并发的项目,流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。

回答:如下所示

缓存穿透,即黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到数据库上,从而数据库连接异常。

解决方案:

(一)利用互斥锁,缓存失效的时候,先去获得锁,得到锁了,再去请求数据库。没得到锁,则休眠一段时间重试

(二)采用异步更新策略,无论key是否取到值,都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间,缓存如果过期,异步起一个线程去读数据库,更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前,先加载缓存)操作。

(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制,比如,利用布隆过滤器,内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出,请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法,则直接返回。

缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。

解决方案:

(一)给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。

(二)使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。

(三)双缓存。我们有两个缓存,缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟,缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

  • I 从缓存A读数据库,有则直接返回
  • II A没有数据,直接从B读数据,直接返回,并且异步启动一个更新线程。
  • III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

8、如何解决redis的并发竞争key问题

分析:这个问题大致就是,同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢?大家思考过么。需要说明一下,博主提前百度了一下,发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境,基本都是redis集群环境,做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候,这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此,redis的事务机制,十分鸡肋。

回答:如下所示

(1)如果对这个key操作,不要求顺序

这种情况下,准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作即可,比较简单。

(2)如果对这个key操作,要求顺序

假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.

期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候,需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

  1. 系统A key 1 {valueA  3:00}  
  2. 系统B key 1 {valueB  3:05}  
  3. 系统C key 1 {valueC  3:10} 

那么,假设这会系统B先抢到锁,将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁,发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳,那就不做set操作了。以此类推。

其他方法,比如利用队列,将set方法变成串行访问也可以。总之,灵活变通。

总结

本文对redis的常见问题做了一个总结。大部分是博主自己在工作中遇到,以及以前面试别人的时候,爱问的一些问题。另外,不推荐大家临时抱佛脚,真正碰到一些有经验的工程师,其实几下就能把你问懵。最后,希望大家有所收获吧。

系列回顾

  • 《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》
  • 《分布式之缓存击穿》
  • 《分布式之延时任务方案解析》
  • 《分布式之消息队列复习精讲》 

【编辑推荐】

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【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

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