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Redis
Redis用作缓存组件时,其基于内存的读写特性,比基于磁盘读写的数据库性能要高很多,适合缓存高频热点的数据,来提高读性能。这样可以降低厎数据库服务器的查询请求,提高系统性能。
数据类型
类型 | 说明 | 适用场景 |
---|---|---|
string | 基本类型。 | 可用于缓存层或计数器,如视频播放量、文章浏览量等。 |
hash | 代替string类型,节省空间。 | 描述用户信息较为方便 |
set | 无序集合,每个值不能重复。 | 可用于去重、抽奖、初始化用户池等。 |
zset | 有序集合,每个元素有一个分数。 | 如首页推荐10个最热门的帖子。 |
list | 双向链表结构,可以模拟栈、队列等形式。 | 可用于回复评论、点赞。 |
pub/sub | 发布/订阅 | 可以用作消息队列,生产者将消息投送给某个key为主题的队列,消费者监听并得到消息的推送. |
读写数据的基本步骤
读数据
- 根据key读缓存。
- 读取成功则直接返回。
- 若key不在缓存中时,根据key读数据库。
- 读取成功后写缓存。
- 成功返回。
写数据
- 根据key写数据库。
- 成功后更新缓存key值。
- 成功返回。
过期策略
惰性删除
查询key时,才对key进行检测,如果已经达到过期时间,则删除。
缺点:如果这些过期的key没有被访问,那么就一直无法被删除,一直占用内存。
定期删除
redis每隔一段时间对数据库做一次检查,删除里面的过期key。由于不可能对所有key去做轮询来删除,所有redis会每次随机取一些key去做检查和删除。
内存淘汰机制
淘汰机制 | 说明 |
---|---|
volatile-lru | 从已设置过期时间的key中,移出最近最少使用的key进行淘汰。 |
volatile-lfu | 从已设置过期时间的key中,移出最不经常使用的进行淘汰。 |
volatile-random | 从已设置过期时间的key中随机选择key淘汰。 |
volatile-ttl | 从已设置过期时间的key中,移出将要过期的key。 |
allkeys-lru | 从所有key中选择最近最少使用的进行淘汰。 |
allkeys-lfu | 从所有key中选择最不经常使用的进行淘汰。 |
allkeys-random | 从所有key中随机选择key进行淘汰。 |
持久化
RDB内存快照(RedisDataBase) | AOF日志(Append Only File) | |
---|---|---|
说明 | 把当前内存中的数据集快照写入磁盘(数据库中所有键值对数据)。恢复时,是将快照文件直接读取到内存里。 | 通过持续不断地保存Redis服务器所执行的更新命令来记录数据库状态,类似mysql的binlog。恢复数据时,需要从头开始回放更新命令。 |
磁盘刷新频率 | 低 | 高 |
文件大小 | 小 | 大 |
数据恢复效率 | 高 | 低 |
数据安全 | 低 | 高 |
缓存异常问题
缓存穿透
访问的key在redis中不存在。
原因:
- 恶意攻击,造成大量访问Redis中不存在的key。
- 大量请求访问数据库里有但redis没有的key。
解决方案:
- 针对来源是比较少的请求来源ip,主动限制访问次数,或者拉入黑名单。
- 应用程序检查key的合法性,提前拒绝不合法的请求。
- 使用布隆过滤器。
- 预热redis,运行一个批处理脚本,将可能会大量访问的数据预先加载到redis,业务再开张。
- 在最前端进行流量控制,逐步释放进来的请求。给出一段时间,让redis逐步加载热数据。
- 如果数据库里也没有的key,也要在redis中设置key,使其值为null或空。
缓存雪崩
Redis的key是已存在的,但同时失效了。
redis故障
如宕机、网络抖动
解决方案:
- 使用主从复制提高可用性,使用cluster集群方案降低故障时的影响范围。
- 如果出现故障,则可以采取服务降级、熔断、限流等措施。
大量key同时过期
采取了相同的过期时间,例如在同一时刻设置了大量的key,但过期时间都是5分钟。
解决方案:
- 过期时间加上一个随机值,使得众多key均匀过期。
缓存击穿
少量热点key缓存时间失效。
原因:
- 热点的key设置了太短的过期时间。
如:秒杀业务下的"库存数量"。
解决方案:
- 设置较长的过期时间。非常重要的key则设置永久有效。但需要解决好与数据库中的key的一致性问题。
- 使用分布式锁:如果热点key失效了,要控制好访问后端数据库的流量。只允许一个请求去访问数据库,取出罪行的key,存放到redis,其他请求必须等待。但分布式锁也要防止出现异常的情况。
集群
- 主从复制集群
- 哨兵集群
- Cluster集群
切片
类型 | 说明 |
---|---|
客户端分片 | 将分片工作放在业务程序端。不依赖于第三方分布式中间件,实现方法和代码可掌控,对开发人员要求高。 |
代理分片 | 将分片工作交给专门的代理程序来做,运维方便。代表:Twemproy,Codis。 |
服务器端分片 | Redis Cluster将所有key映射到16384个Slot中,集群中每个Redis实例负责一部分,业务程序通过集成的Redis Cluster客户端进行操作。 |