做程序开发的你如果经常用Redis,这些问题肯定会遇到
分布式缓存redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等多种场景。Redis使用ANSI C语言编写,提供字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合结构(Set、Sorted Set)、流(Stream)等数据类型的直接存取。数据读写基于内存,同时可持久化到磁盘。
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在我们做开发的过程中经常会用到Redis,小编在这里就Redis谈谈,我们使用过程中经常会遇到的几个问题吧。
一、Redis 的过期策略以及内存淘汰机制
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。
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?
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
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):
◆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。
二、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。
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。
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。
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。
三、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
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。
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数据库上,从而数据库连接异常。
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。
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。
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。
四、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题
这个问题大致就是,同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候大家思考过要注意什么呢?
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。
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。
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。
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。
总结
本文对 Redis 的常见问题做了一个总结。大部分是自己在工作中遇到,以及与别人交流的时候,爱问的一些问题。希望能帮到你哦。如果有更多这一方面的问题需要深入了解的,可以参考华为云帮助中心。
当前题目:做程序开发的你如果经常用Redis,这些问题肯定会遇到
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