300分钟吃透分布式缓存-16讲:常用的缓存组件Redis是如何运行的?

Redis 基本原理

Redis 简介

Redis 是一款基于 ANSI C 语言编写的,BSD 许可的,日志型 key-value 存储组件,它的所有数据结构都存在内存中,可以用作缓存、数据库和消息中间件。

Redis 是 Remote dictionary server 即远程字典服务的缩写,一个 Redis 实例可以有多个存储数据的字典,客户端可以通过 select 来选择字典即 DB 进行数据存储。

Redis 特性

同为 key-value 存储组件,Memcached 只能支持二进制字节块这一种数据类型。而 Redis 的数据类型却丰富的多,它具有 8 种核心数据类型,每种数据类型都有一系列操作指令对应。Redis 性能很高,单线程压测可以达到 10~11w 的 QPS。

虽然 Redis 所有数据的读写操作,都在内存中进行,但也可以将所有数据进行落盘做持久化。Redis 提供了 2 种持久化方式。

& 快照方式,将某时刻所有数据都写入硬盘的 RDB 文件;

& 追加文件方式,即将所有写命令都以追加的方式写入硬盘的 AOF 文件中。

线上 Redis 一般会同时使用两种方式,通过开启 appendonly 及关联配置项,将写命令及时追加到 AOF 文件,同时在每日流量低峰时,通过 bgsave 保存当时所有内存数据快照。

对于互联网系统的线上流量,读操作远远大于写操作。以微博为例,读请求占总体流量的 90%左右。大量的读请求,通常会远超 Redis 的可承载范围。此时,可以使用 Redis 的复制特性,让一个 Redis 实例作为 master,然后通过复制挂载多个不断同步更新的副本,即多个 slave。通过读写分离,把所有写操作落在 Redis 的 master,所有读操作随机落在 Redis 的多个 slave 中,从而大幅提升 Redis 的读写能力。

Lua 是一个高效、简洁、易扩展的脚本语言,可以方便的嵌入其他语言中使用。Redis 自 2.6 版本开始支持 Lua。通过支持 client 端自定义的 Lua 脚本,Redis 可以减少网络开销,提升处理性能,还可以把脚本中的多个操作作为一个整体来操作,实现原子性更新。

Redis 还支持事务,在 multi 指令后,指定多个操作,然后通过 exec 指令一次性执行,中途如果出现异常,则不执行所有命令操作,否则,按顺序一次性执行所有操作,执行过程中不会执行任何其他指令。

Redis 还支持 Cluster 特性,可以通过自动或手动方式,将所有 key 按哈希分散到不同节点,在容量不足时,还可以通过 Redis 的迁移指令,把其中一部分 key 迁移到其他节点。

对于 Redis 的特性,可以通过这张思维导图,做个初步了解。在后面的课程中,我会逐一进行详细讲解。

作为缓存组件,Redis 的最大优势是支持丰富的数据类型。目前,Redis 支持 8 种核心数据类型,包括 string、list、set、sorted set、hash、bitmap、geo、hyperloglog。

Redis 的所有内存数据结构都存在全局的 dict 字典中,dict 类似 Memcached 的 hashtable。Redis 的 dict 也有 2 个哈希表,插入新 key 时,一般用 0 号哈希表,随着 key 的插入或删除,当 0 号哈希表的 keys 数大于哈希表桶数,或 kyes 数小于哈希桶的 1/10 时,就对 hash 表进行扩缩。dict 中,哈希表解决冲突的方式,与 Memcached 相同,也是使用桶内单链表,来指向多个 hash 相同的 key/value 数据。

Redis 高性能

Redis 一般被看作单进程/单线程组件,因为 Redis 的网络 IO 和命令处理,都在核心进程中由单线程处理。Redis 基于 Epoll 事件模型开发,可以进行非阻塞网络 IO,同时由于单线程命令处理,整个处理过程不存在竞争,不需要加锁,没有上下文切换开销,所有数据操作都是在内存中操作,所以 Redis 的性能很高,单个实例即可以达到 10w 级的 QPS。核心线程除了负责网络 IO 及命令处理外,还负责写数据到缓冲,以方便将最新写操作同步到 AOF、slave。

除了主进程,Redis 还会 fork 一个子进程,来进行重负荷任务的处理。Redis fork 子进程主要有 3 种场景。

& 收到 bgrewriteaof 命令时,Redis 调用 fork,构建一个子进程,子进程往临时 AOF文件中,写入重建数据库状态的所有命令,当写入完毕,子进程则通知父进程,父进程把新增的写操作也追加到临时 AOF 文件,然后将临时文件替换老的 AOF 文件,并重命名。

& 收到 bgsave 命令时,Redis 构建子进程,子进程将内存中的所有数据通过快照做一次持久化落地,写入到 RDB 中。

& 当需要进行全量复制时,master 也会启动一个子进程,子进程将数据库快照保存到 RDB 文件,在写完 RDB 快照文件后,master 就会把 RDB 发给 slave,同时将后续新的写指令都同步给 slave。

主进程中,除了主线程处理网络 IO 和命令操作外,还有 3 个辅助 BIO 线程。这 3 个 BIO 线程分别负责处理,文件关闭、AOF 缓冲数据刷新到磁盘,以及清理对象这三个任务队列。

Redis 在启动时,会同时启动这三个 BIO 线程,然后 BIO 线程休眠等待任务。当需要执行相关类型的后台任务时,就会构建一个 bio_job 结构,记录任务参数,然后将 bio_job 追加到任务队列尾部。然后唤醒 BIO 线程,即可进行任务执行。

Redis 持久化

Redis 的持久化是通过 RDB 和 AOF 文件进行的。RDB 只记录某个时间点的快照,可以通过设置指定时间内修改 keys 数的阀值,超过则自动构建 RDB 内容快照,不过线上运维,一般会选择在业务低峰期定期进行。RDB 存储的是构建时刻的数据快照,内存数据一旦落地,不会理会后续的变更。而 AOF,记录是构建整个数据库内容的命令,它会随着新的写操作不断进行追加操作。由于不断追加,AOF 会记录数据大量的中间状态,AOF 文件会变得非常大,此时,可以通过 bgrewriteaof 指令,对 AOF 进行重写,只保留数据的最后内容,来大大缩减 AOF 的内容。

为了提升系统的可扩展性,提升读操作的支撑能力,Redis 支持 master-slave 的复制功能。当 Redis 的 slave 部署并设置完毕后,slave 会和 master 建立连接,进行全量同步。

第一次建立连接,或者长时间断开连接后,缺失的指令超过 master 复制缓冲区的大小,都需要先进行一次全量同步。全量同步时,master 会启动一个子进程,将数据库快照保存到文件中,然后将这个快照文件发给 slave,同时将快照之后的写指令也同步给 slave。

全量同步完成后,如果 slave 短时间中断,然后重连复制,缺少的写指令长度小于 master 的复制缓冲大小,master 就会把 slave 缺失的内容全部发送给 slave,进行增量复制。

Redis 的 master 可以挂载多个 slave,同时 slave 还可以继续挂载 slave,通过这种方式,可以有效减轻 master 的压力,同时在 master 挂掉后,可以在 slave 通过 slaveof no one 指令,使当前 slave 停止与 master 的同步,转而成为新的 master。

Redis 集群管理

Redis 的集群管理有 3 种方式。

& client 分片访问,client 对 key 做 hash,然后按取模或一致性 hash,把 key 的读写分散到不同的 Redis 实例上。

& 在 Redis 前加一个 proxy,把路由策略、后端 Redis 状态维护的工作都放到 proxy 中进行,client 直接访问 proxy,后端 Redis 变更,只需修改 proxy 配置即可。

& 直接使用 Redis cluster。Redis 创建之初,使用方直接给 Redis 的节点分配 slot,后续访问时,对 key 做 hash 找到对应的 slot,然后访问 slot 所在的 Redis 实例。在需要扩容缩容时,可以在线通过 cluster setslot 指令,以及 migrate 指令,将 slot 下所有 key 迁移到目标节点,即可实现扩缩容的目的。

相关推荐
Bald Baby10 分钟前
JWT的使用
java·笔记·学习·servlet
魔道不误砍柴功16 分钟前
实际开发中的协变与逆变案例:数据处理流水线
java·开发语言
Rverdoser35 分钟前
RabbitMQ的基本概念和入门
开发语言·后端·ruby
陌小呆^O^39 分钟前
Cmakelist.txt之Liunx-rabbitmq
分布式·rabbitmq
dj244294570739 分钟前
JAVA中的Lamda表达式
java·开发语言
心怀梦想的咸鱼1 小时前
UE5 第一人称射击项目学习(四)
学习·ue5
AI完全体1 小时前
【AI日记】24.11.22 学习谷歌数据分析初级课程-第2/3课
学习·数据分析
工业3D_大熊1 小时前
3D可视化引擎HOOPS Luminate场景图详解:形状的创建、销毁与管理
java·c++·3d·docker·c#·制造·数据可视化
szc17671 小时前
docker 相关命令
java·docker·jenkins