关于Redis的一些问题

发布时间:2021-09-13 19:00:04

考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。所以我斗胆以 Redis 为题材,对?Redis?常见问题做一个总结。


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 Key 问题


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为什么使用?Redis?我觉得在项目中使用 Redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。


当然,Redis?还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件,如 ZooKpeer 等代替,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。


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,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。



题外话:忽然想聊一下这个迅速响应的标准。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。


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。



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,常见的也就几个。


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,我个人觉得在项目中是常遇见的,具体解决方案,后文给出。


单线程的 Redis 为什么这么快

这个问题是对?Redis?内部机制的一个考察。根据我的面试经验,很多人都不知道Redis?是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复*一下的。


回答主要是以下三点:


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


题外话:我们现在要仔细的说一说 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。



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。


Redis 的数据类型,以及每种数据类型的使用场景


是不是觉得这个问题很基础?我也这么觉得。然而根据面试经验发现,至少百分之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。


String


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这个没啥好说的,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。


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Hash


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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。


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我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,能很好的模拟出类似 Session 的效果。


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List


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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。


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Set


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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?


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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,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。


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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。


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Sorted Set


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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。


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可以做排行榜应用,取 TOP N 操作。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。


Redis?的过期策略以及内存淘汰机制


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这个问题相当重要,到底 Redis 有没用到家,这个问题就可以看出来。


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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?


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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?


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回答:Redis?采用的是定期删除+惰性删除策略。


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为什么不用定时删除策略


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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。


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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。


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定期删除+惰性删除是如何工作


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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。


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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)。


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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。


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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。


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采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?


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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。


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在 redis.conf 中有一行配置:


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# maxmemory-policy volatile-lru


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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):


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。

allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最*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。应该也没人用吧,你不删最少使用 Key,去随机删。

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*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。


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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。


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Redis?和数据库双写一致性问题


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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。


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答这个问题,先明白一个前提。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。


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另外,我们所做的方案从根本上来说,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。


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回答: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。


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如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题


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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。这两个问题一定要深刻考虑。


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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。


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缓存穿透解决方案:


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。


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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。


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缓存雪崩解决方案:


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:从缓存 A 读数据库,有则直接返回;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,更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B。


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如何解决?Redis?的并发竞争 Key 问题


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这个问题大致就是,同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候大家思考过要注意什么呢?


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需要说明一下,我提前百度了一下,发现答案基本都是推荐用?Redis?事务机制。


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我并不推荐使用?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。


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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。


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如果对这个 Key 操作,不要求顺序


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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。


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如果对这个 Key 操作,要求顺序


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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。


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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。


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假设时间戳如下:


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系统A key 1 {valueA ?3:00}
系统B key 1 {valueB ?3:05}
系统C key 1 {valueC ?3:10}


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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。


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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。


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