Redis相關使用總結(二)

2022-10-11 03:06:15 字數 2132 閱讀 5804

分析: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。資料庫和快取雙寫,就必然會存在不一致的問題。答這個問題,先明白乙個前提。就是如果對資料有強一致性要求,不能放快取。我們所做的一切,只能保證最終一致性。另外,我們所做的方案其實從根本上來說,只能說降低不一致發生的概率,無法完全避免。因此,有強一致性要求的資料,不能放快取。

首先,採取正確更新策略,先更新資料庫,再刪快取。其次,因為可能存在刪除快取失敗的問題,提供乙個補償措施即可,例如利用訊息佇列。

快取穿透,即黑客故意去請求快取中不存在的資料,導致所有的請求都懟到資料庫上,從而資料庫連線異常。

解決方案:

(一)利用互斥鎖,快取失效的時候,先去獲得鎖,得到鎖了,再去請求資料庫。沒得到鎖,則休眠一段時間重試

(二)採用非同步更新策略,無論key是否取到值,都直接返回。value值中維護乙個快取失效時間,快取如果過期,非同步起乙個執行緒去讀資料庫,更新快取。需要做快取預熱(專案啟動前,先載入快取)操作。

(三)提供乙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。

快取雪崩,即快取同一時間大面積的失效,這個時候又來了一波請求,結果請求都懟到資料庫上,從而導致資料庫連線異常。

解決方案:

(一)給快取的失效時間,加上乙個隨機值,避免集體失效。

(二)使用互斥鎖,但是該方案吞吐量明顯下降了。

(三)雙快取。我們有兩個快取,快取a和快取b。快取a的失效時間為20分鐘,快取b不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點

i 從快取a讀資料庫,有則直接返回

ii a沒有資料,直接從b讀資料,直接返回,並且非同步啟動乙個更新執行緒。

iii 更新執行緒同時更新快取a和快取b。

(1)如果對這個key操作,不要求順序

這種情況下,準備乙個分布式鎖,大家去搶鎖,搶到鎖就做set操作即可,比較簡單。

(2)如果對這個key操作,要求順序

假設有乙個key1,系統a需要將key1設定為valuea,系統b需要將key1設定為valueb,系統c需要將key1設定為valuec.

期望按照key1的value值按照 valuea–>valueb–>valuec的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候,需要儲存乙個時間戳。假設時間戳如下

系統a key 1

系統b key 1

系統c key 1

那麼,假設這會系統b先搶到鎖,將key1設定為。接下來系統a搶到鎖,發現自己的valuea的時間戳早於快取中的時間戳,那就不做set操作了。以此類推。

其他方法,比如利用佇列,將set方法變成序列訪問也可以。總之,靈活變通。

redis效能瓶頸一般體現在兩個地方

1.機器記憶體大小,因為redis的資料放在記憶體裡,所以存放資料量的多少取決於記憶體的多少

2.網路頻寬

redis客戶端執行一條命令分為如下四個過程:

1)傳送命令

2)命令排隊

3)命令執行

4)返回結果

其中1)+4)稱為round trip time(rtt,往返時間)。

redis的客戶端和服務端可能部署在不同的機器上。例如客戶端在北京,redis服務端在上海,兩地直線距離約為1300公里,那麼1次rtt時間=1300×2/(300000×2/3)=13毫秒(光在真空中傳輸速度為每秒30萬公里,這裡假設光纖為光速的2/3),那麼客戶端在1秒內大約只能執行80次左右的命令,這個和redis的高併發高吞吐特性背道而馳

所以要麼就在全國各地都有自己的redis伺服器,然後就近訪問,要麼就使用pipeline

pipeline(流水線)機制能改善上面這類問題,它能將一組redis命令進行組裝,通過一次rtt傳輸給redis,再將這組redis命令的執行結果按順序192返回給客戶端,下圖為沒有使用pipeline執行了n條命令,整個過程需要n次rtt

沒有pipeline執行n次命令模型

pipeline並不是什麼新的技術或機制,很多技術上都使用過。而且rtt在不同網路環境下會有不同,例如同機房和同機器會比較快,跨機房跨地區會比較慢。redis命令真正執行的時間通常在微秒級別,所以才會有redis效能瓶頸是網路這樣的說法。

但大部分開發人員更傾向於使用高階語言客戶端中的pipeline,目前大部分redis客戶端都支援pipeline

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