Redis查漏补缺:最易错过的技术要点大扫盲

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所属分类:Redis
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考虑到绝大部分写业务的程序员在实际开发中使用Redis时,只会Setvalue和Getvalue两个操作,对Redis整体缺乏一个认知。又恰逢笔者有同事下周要去培训Redis,所以笔者斗胆以Redis为主题,对Redis常见问题做一个总结,希望能够扫除大家的知识盲点。

本文围绕以下几点进行阐述:

为什么使用Redis

使用Redis有什么缺点

单线程的Redis为什么这么快

Redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

Redis的过期策略以及内存淘汰机制

Redis和数据库双写一致性问题

如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

如何解决Redis的并发竞争问题

一、为什么使用Redis

笔者认为,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还具备可做分布式锁等功能的其它功能,但如果只是为了分布式锁这些其它功能,完全还有其它中间件(如Zookpeer等)可以代替,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:

1、性能

如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久、且结果不频繁变动的SQL时,就特别适合将运行结果放入缓存。这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应。

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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: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。

2、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。

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二、使用Redis有什么缺点

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,常见的主要是四方面的问题:

缓存和数据库双写一致性问题

缓存雪崩问题

缓存击穿问题

缓存的并发竞争问题

这四个问题,笔者个人觉得在项目中比较常遇见,具体解决方案,后文会给出。

三、单线程的Redis为什么这么快

这个问题其实是对Redis内部机制的一个考察。其实根据笔者的面试经验,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。主要是以下三点:

纯内存操作

单线程操作,避免了频繁的上下文切换

采用了非阻塞I/O多路复用机制

我们现在仔细地说一说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。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很多问题,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,大部分时间花在抢车上。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,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,那个快递员依次去取快递,一次拿一个,开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

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:

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。

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:

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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/O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。

四、Redis的数据类型及各自使用场景

看到这个问题,是不是觉得它很基础?其实笔者也这么觉得。然而根据面试经验发现,至少80%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:

1、String

这个其实没什么好说的,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。

2、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。笔者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,能很好地模拟出类似Session的效果。

3、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。

4、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。

5、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,Sorted Set还可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

五、Redis的过期策略及内存淘汰机制

这个问题其实相当重要,从这个问题就可以看出来到底Redis有没有用到位。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?

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。然后你也没及时去请求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:

Noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。应该没人使用吧;

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;

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,应该也没人使用吧;

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;

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;

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。

六、Redis和数据库双写一致性问题

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,想要回答这个问题,就要先明白一个前提:如果对数据有强一致性要求,就不能放缓存。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。

《分布式数据库与缓存双写一致性方案解疑》给出了详细的分析,在这里简单地说一说: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。

七、应对缓存穿透和缓存雪崩问题

关于“如何应对缓存穿透和缓存雪崩”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。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:

1、应对缓存穿透

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:

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;

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;

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。

2、应对缓存雪崩

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:

给缓存的失效时间加上一个随机值,避免集体失效;

使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了;

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:

a. 从缓存A读数据库,有则直接返回;

b. 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;

c. 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

八、如何解决Redis并发竞争Key问题

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?本人提前百度了一下,发现大家思考的答案基本都是推荐用Redis事务机制。但本人不推荐使用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。

解决方法如下:

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。

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:

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。

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。

九、总结

本文对Redis的常见问题做了一个总结。大部分是笔者自己在工作中遇到,以及以前面试别人的时候常问的一些问题,希望大家能够有所收获。(独孤烟)

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