MySQL降龙十八掌,第六掌内容:利涉大川之MySQL索引的采用与优化(附含MySQL8.0隐藏索引),知道详情>>
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引言
为什么写这篇文章?
博主的《分布式之信息队列复习精讲》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。但是还是要解释一下,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,在实际开发中采用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,巴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、为什么采用redis
2、采用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采用场景
5、redis的过期策略以及内存淘汰机制
6、redis和开户免费送彩金娱乐场双写一致性问题
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、为什么采用redis
分析:博主觉得在项目中采用redis,主如果从两个角度去考虑:性能和并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等另外性能,但是如果只是为了分布式锁这些另外性能,完整还有另外中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要采用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:忽然想聊一下这个敏捷响应的标准。其实根据交互效果的不同,这个响应时间没有固定标准。不过已经有人这么告诉我:”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霎时间解决。另外,超过一弹指的耗时操作要有进度提醒,并且可以随时中止或取消,这样才干给用户最好的体验。”
那么瞬间、霎时、一弹指具体是多少时间呢?
根据《摩诃僧祗律》记载

瞬间者为一念,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,瞬间有 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开户免费送彩金娱乐场,开户免费送彩金娱乐场会浮现连接异常。这个时候,就需要采用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问开户免费送彩金娱乐场。


2、采用redis有什么缺点
分析:大家用redis这么久,这个问题是必须要知道的,基本上采用redis都会碰到一些问题,常见的也就几个。
回答:主如果四个问题
(一)缓存和开户免费送彩金娱乐场双写一致性问题
(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内部机制的一个调查。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:主如果以下三点
(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,由于这个说法确实是太通俗了,通俗到普通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,尽职同城快送服务。小曲由于资金限制,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。缓缓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,是不是显然觉得第二种,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),经过跟踪每个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,转发到不同的事件解决器中。
需要解释的是,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,大家可以自行去知道。
4、redis的数据类型,以及每种数据类型的采用场景
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,起码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。普通做一些复杂的计数性能的缓存。
(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,能很好的模拟出宛若session的效果。
(三)list
采用List的数据结构,可以做简单的信息队列的性能。另外还有一个就是,可以利用lrange吩咐,做基于redis的分页性能,性能极佳,用户体验好。
(四)set
由于set堆放的是一堆不重复值的聚拢。所以可以做全局去重的性能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?由于我们的系统普通都是集群部署,采用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,所有的喜好,自己独有的喜好等性能。
(五)sorted set
sorted set多了一个权重参数score,聚拢中的元素能够按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,究竟redis有没用到家,这个问题就可以看出来。譬如你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,有思考过缘故么?
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,用一个定时器来尽职监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是非常消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在解决请求,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。需要解释的是,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,所有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。也就是说在你获得某个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+惰性删除就没另外问题了么?
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
# 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,移除最近最少采用的key。推荐采用,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,你不删最少采用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,移除最近最少采用的key。这种情况普通是把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。仍旧不推荐
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和开户免费送彩金娱乐场双写一致性问题
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。开户免费送彩金娱乐场和缓存双写,就必然会存在不一致的问题。答这个问题,先知道一个前提。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,无法完整避免。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。
回答:《分布式之开户免费送彩金娱乐场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,先更新开户免费送彩金娱乐场,再删缓存。其次,由于大概存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用信息队列。
7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
分析:这两个问题,说句确实话,普通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。这两个问题肯定要深刻考虑。
回答:如下所示
缓存穿透,即***故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到开户免费送彩金娱乐场上,从而开户免费送彩金娱乐场连接异常。
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,再去请求开户免费送彩金娱乐场。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开户免费送彩金娱乐场,更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前,先加载缓存)操作。
(三)提供一个能敏捷判断请求是否有效的拦截机制,譬如,利用布隆过滤器,内部维护一系列合法有效的key。敏捷判断出,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,结果请求都怼到开户免费送彩金娱乐场上,从而导致开户免费送彩金娱乐场连接异常。
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)采用互斥锁,但是该方案吞吐量显然下沉了。
(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读开户免费送彩金娱乐场,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:这个问题大概就是,同时有多个子系统去set一个key。这个时候要留意什么呢?大家思考过么。需要解释一下,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。博主不推荐采用redis的事务机制。由于我们的出产环境,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不肯定都存储在同一个redis-server上。因此,redis的事务机制,非常鸡肋。
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.
巴望按照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开户免费送彩金娱乐场的时候,需要保存一个时间戳。假设时间戳如下
系统A key 1 {valueA  3:00}  
系统B key 1 {valueB  3:05}  
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。
另外办法,譬如利用队列,将set办法变成串行访问也可以。总之,机警变通。
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,以及当初面试别人的时候,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,巴望大家有所收获吧。
系列回顾
  • 《分布式之开户免费送彩金娱乐场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》
  • 《分布式之信息队列复习精讲》





本帖最后由 七彩极 于 2018-6-27 10:05 编辑
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