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Redis閑談(1):構(gòu)建知識圖譜

開發(fā) 開發(fā)工具 知識圖譜 Redis
本文初探Redis,大概整理出了Redis的知識圖譜,對照之下可以發(fā)現(xiàn)Redis居然有這么多的知識點需要學(xué)習(xí);接著我們分析了Redis的優(yōu)缺點,知道了其基于內(nèi)存的高效的讀寫速度和豐富的數(shù)據(jù)類型,也分析了Redis面對數(shù)據(jù)一致性、緩存穿透、緩存雪崩等問題時該如何處理;我們了解了Redis的過期策略和緩存淘汰機制。

場景:Redis面試

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(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

  1. 面試官:我看到你的簡歷上說你熟練使用Redis,那么你講一下Redis是干嘛用的? 
  2.  
  3. 小王:(心中竊喜,Redis不就是緩存嗎?)Redis主要用作緩存,通過內(nèi)存高效地存儲非持久化數(shù)據(jù)。 
  4.  
  5. 面試官:Redis可以用作持久化的存儲嗎? 
  6. 小王 :嗯...應(yīng)該可以吧... 
  7.  
  8. 面試官:那Redis怎么進行持久化操作呢? 
  9.  
  10. 小王:嗯...不是太清楚。 
  11.  
  12. 面試官:Redis的內(nèi)存淘汰機制有哪些? 
  13.  
  14. 小王:嗯...沒了解過 
  15.  
  16. 面試官:我們還可以用Redis做哪些事情?分別利用了Redis的哪個指令? 
  17.  
  18. 小王:我只知道Redis還可以做分布式鎖、消息隊列... 
  19.  
  20. 面試官:好了,我們進入下一個話題... 

思考:很明顯,小王同學(xué)在面試過程中關(guān)于Redis的表現(xiàn)和回答肯定是比較失敗的。Redis是我們工作中每天都會使用到的東西,為什么一到面試卻變成了丟分項呢?

作為開發(fā)者,我們習(xí)慣了使用大神們已經(jīng)封裝好的東西,以此保障我們能夠更專注于業(yè)務(wù)開發(fā),卻不知道這些常用工具的底層實現(xiàn)是什么,因此盡管平時應(yīng)用起來得心應(yīng)手,但一到面試還是無法讓面試官眼前一亮。

本文總結(jié)了一些Redis的知識點,有原理有應(yīng)用,希望可以幫助到大家。

Redis是什么

  • REmote DIctionary Server(Redis) 是一個由Salvatore Sanfilippo寫的key-value存儲系統(tǒng)。
  • Redis是一個開源的使用ANSI 、C語言編寫、遵守BSD協(xié)議、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫,并提供多種語言的API。

這里我引用了Redis教程里對Redis的描述,很官方,但是很標準。 可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫。 我認為這個描述很貼切很全面。

1. Redis的行業(yè)地位

Redis是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域使用最為廣泛的存儲中間件,因超高的性能、多方面的應(yīng)用能力以及豐富完善的客戶端支持在存儲方面獨當一面,廣受好評,尤其以其性能和讀取速度而成為了領(lǐng)域中最受青睞的中間件。基本上每一個軟件公司都會使用Redis,其中包括很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司,比如京東、阿里、騰訊、github等。因此,Redis也成為了后端開發(fā)人員必不可少的技能。

2. 知識圖譜

在我看來,學(xué)習(xí)每一項技術(shù),都需要有一個清晰的脈絡(luò)和結(jié)構(gòu),不然你也不知道自己會了哪些、還有多少沒學(xué)會。就像一本書,如果沒有目錄章節(jié),也就失去了靈魂。

因此我試圖總結(jié)出Redis的知識圖譜,也稱為腦圖,如下圖所示,可能知識點不是很全,后續(xù)會不斷更新補充。

Redis

本系列文章的知識點也會和這個腦圖基本一致,本文先介紹Redis的基本知識,后續(xù)文章會詳細介紹Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、應(yīng)用、持久化等多個方面。

Redis優(yōu)點

1. 速度快

作為緩存工具,Redis最廣為人知的特點就是快,到底有多快呢?Redis單機qps(每秒的并發(fā))可以達到110000次/s,寫的速度是81000次/s。那么,Redis為什么這么快呢?

  • 絕大部分請求是純粹的內(nèi)存操作,非常快速;
  • 使用了很多查找操作都特別快的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)存儲,Redis中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是專門設(shè)計的。如HashMap,查找、插入的時間復(fù)雜度都是O(1);
  • 采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競爭條件,也不存在多進程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗CPU,不用去考慮各種鎖的問題,不存在加鎖、釋放鎖操作,沒有因為可能出現(xiàn)死鎖而導(dǎo)致的性能消耗;
  • 用到了非阻塞I/O多路復(fù)用機制。

2. 豐富的數(shù)據(jù)類型

Redis有5種常用的數(shù)據(jù)類型:String、List、Hash、set、zset,每種數(shù)據(jù)類型都有自己的用處。

3. 原子性,支持事務(wù)

Redis支持事務(wù),并且它的所有操作都是原子性的,同時Redis還支持對幾個操作合并后的原子性執(zhí)行。

4. 豐富的特性

Redis具有豐富的特性,比如可以用作分布式鎖;可以持久化數(shù)據(jù);可以用作消息隊列、排行榜、計數(shù)器;還支持publish/subscribe、通知、key過期等等。當我們要用中間件來解決實際問題的時候,Redis總能發(fā)揮出自己的用處。

Redis和Memcache對比

Memcache和Redis都是優(yōu)秀的、高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,一般我們說到Redis的時候,都會拿Memcache來和Redis做對比。(為什么要做對比呢?當然是要襯托出Redis有多好,沒有對比,就沒有傷害~)對比的方面包括:

(1) 存儲方式

  • Memcache把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中,斷電后會掛掉,無法做到數(shù)據(jù)的持久化,且數(shù)據(jù)不能超過內(nèi)存大小。
  • Redis有一部分數(shù)據(jù)存在硬盤上,可以做到數(shù)據(jù)的持久性。

(2) 數(shù)據(jù)支持類型

  • Memcache對數(shù)據(jù)類型支持相對簡單,只支持String類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
  • Redis有豐富的數(shù)據(jù)類型,包括:String、List、Hash、Set、Zset。

(3) 使用的底層模型

  • 它們之間底層實現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。
  • Redis直接自己構(gòu)建了VM機制 ,因為一般的系統(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù),會浪費一定的時間去移動和請求。

(4) 存儲值大小

  • Redis可以存儲1GB,而memcache只有1MB。

看到這里,會不會覺得Redis特別好,全是優(yōu)點?其實Redis還是有很多缺點的,這些缺點平常我們該如何克服呢?

Redis存在的問題及解決方案

1. 緩存數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性的問題

問題:一致性的問題是分布式系統(tǒng)中很常見的問題。一致性一般分為兩種:強一致性和最終一致性,當我們要滿足強一致性的時候,Redis也無法做到無瑕,因為數(shù)據(jù)庫和緩存雙寫,肯定會出現(xiàn)不一致的情況,Redis只能保證最終一致性。

解決:我們?nèi)绾伪WC最終一致性呢?

  • 可以給緩存設(shè)置一定的過期時間,在緩存過期之后會自動查詢數(shù)據(jù)庫,保證數(shù)據(jù)庫和緩存的一致性。
  • 如果不設(shè)置過期時間的話,我們首先要選取正確的更新策略:先更新數(shù)據(jù)庫再刪除緩存。但我們刪除緩存的時候也可能出現(xiàn)某些問題,所以需要將要刪除的緩存的key放到消息隊列中去,不斷重試,直到刪除成功為止。

2. 緩存雪崩問題

問題: 我們應(yīng)該都在電影里看到過雪崩,開始很平靜,然后一瞬間就開始崩塌,具有很強的毀滅性。這里也是一樣的,我們執(zhí)行代碼的時候?qū)⒑芏嗑彺娴膶嵭r間設(shè)定成一樣,接著這些緩存在同一時間都會實效,然后都會重新訪問數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù),這樣會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接數(shù)過多、壓力過大而崩潰。

解決:

  • 設(shè)置緩存過期時間的時候加一個隨機值。
  • 設(shè)置雙緩存,緩存1設(shè)置緩存時間,緩存2不設(shè)置,1過期后直接返回緩存2,并且啟動一個進程去更新緩存1和2。

3. 緩存穿透問題

問題: 緩存穿透是指一些非正常用戶(黑客)故意去請求緩存中不存在的數(shù)據(jù),導(dǎo)致所有的請求都集中到到數(shù)據(jù)庫上,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接異常。

解決:

  • 利用互斥鎖。緩存失效的時候,不能直接訪問數(shù)據(jù)庫,而是要先獲取到鎖,才能去請求數(shù)據(jù)庫。沒得到鎖,則休眠一段時間后重試。
  • 采用異步更新策略。無論key是否取到值,都直接返回。value值中維護一個緩存失效時間,緩存如果過期,異步起一個線程去讀數(shù)據(jù)庫,更新緩存。需要做緩存預(yù)熱(項目啟動前,先加載緩存)操作。
  • 提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制。比如利用布隆過濾器,內(nèi)部維護一系列合法有效的key,迅速判斷出請求所攜帶的Key是否合法有效。如果不合法,則直接返回。

4. 緩存的并發(fā)競爭問題

問題:

緩存并發(fā)競爭的問題,主要發(fā)生在多線程對某個key進行set的時候,這時會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。

比如Redis中我們存著一個key為amount的值,它的value是100,兩個線程同時都對value加100然后更新,正確的結(jié)果應(yīng)該是變?yōu)?00。但是兩個線程拿到這個值的時候都是100,結(jié)果也就是200,這就導(dǎo)致了緩存的并發(fā)競爭問題。

解決

  • 如果多線程操作沒有順序要求的話,我們可以設(shè)置一個分布式鎖,然后多個線程去爭奪鎖,誰先搶到鎖誰就可以先執(zhí)行。這個分布式鎖可以用zookeeper或者Redis本身去實現(xiàn)。
  • 可以利用Redis的incr命令。
  • 當我們的多線程操作需要順序的時候,我們可以設(shè)置一個消息隊列,把需要的操作加到消息隊列中去,嚴格按照隊列的先后執(zhí)行命令。

Redis的過期策略

Redis隨著數(shù)據(jù)的增多,內(nèi)存占用率會持續(xù)變高,我們以為一些鍵到達設(shè)置的刪除時間就會被刪除,但是時間到了,內(nèi)存的占用率還是很高,這是為什么呢?

Redis采用的是定期刪除和惰性刪除的內(nèi)存淘汰機制。

1. 定期刪除

定期刪除和定時刪除是有區(qū)別的:

  • 定時刪除是必須嚴格按照設(shè)定的時間去刪除緩存,這就需要我們設(shè)置一個定時器去不斷地輪詢所有的key,判斷是否需要進行刪除。但是這樣的話cpu的資源會被大幅度地占據(jù),資源的利用率變低。所以我們選擇采用定期刪除,。
  • 定期刪除是時間由我們定,我們可以每隔100ms進行檢查,但還是不能檢查所有的緩存,Redis還是會卡死,只能隨機地去檢查一部分緩存,但是這樣會有一些緩存無法在規(guī)定時間內(nèi)刪除。這時惰性刪除就派上用場了。

2. 惰性刪除

舉個簡單的例子:中學(xué)的時候,平時作業(yè)太多,根本做不完,老師說下節(jié)課要講這個卷子,你們都做完了吧?其實有很多人沒做完,所以需要在下節(jié)課之前趕緊補上。

惰性刪除也是這個道理,我們的這個值按理說應(yīng)該沒了,但是它還在,當你要獲取這個key的時候,發(fā)現(xiàn)這個key應(yīng)該過期了,趕緊刪了,然后返回一個'沒有這個值,已經(jīng)過期了!'。

現(xiàn)在我們有了定期刪除 + 惰性刪除的過期策略,就可以高枕無憂了嗎?并不是這樣的,如果這個key一直不訪問,那么它會一直滯留,也是不合理的,這就需要我們的內(nèi)存淘汰機制了。

Redis的內(nèi)存淘汰機制一般有6種,如下圖所示:

那么我們?nèi)绾稳ヅ渲肦edis的內(nèi)存淘汰機制呢?

在Redis.conf中我們可以進行配置

  1. # maxmemory-policy allkeys-lru 

小結(jié)

本文初探Redis,大概整理出了Redis的知識圖譜,對照之下可以發(fā)現(xiàn)Redis居然有這么多的知識點需要學(xué)習(xí);接著我們分析了Redis的優(yōu)缺點,知道了其基于內(nèi)存的高效的讀寫速度和豐富的數(shù)據(jù)類型,也分析了Redis面對數(shù)據(jù)一致性、緩存穿透、緩存雪崩等問題時該如何處理;我們了解了Redis的過期策略和緩存淘汰機制。

相信大家已經(jīng)對Redis有了一些了解,下篇文章我們將分析Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、每一種數(shù)據(jù)類型是如何實現(xiàn)的、對應(yīng)的命令有哪些。

【本文是51CTO專欄機構(gòu)宜信技術(shù)學(xué)院的原創(chuàng)文章,微信公眾號“宜信技術(shù)學(xué)院( id: CE_TECH)”】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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