Redis查漏補缺 最易錯過的技術要點大掃盲

2021-08-21 02:37:44 字數 2149 閱讀 5221

本文圍繞以下幾點進行闡述:

一、為什麼使用redis

1、效能

2、併發

二、使用redis有什麼缺點

快取雪崩問題

快取擊穿問題

快取的併發競爭問題

三、單執行緒的redis為什麼這麼快

單執行緒操作,避免了頻繁的上下文切換

採用了非阻塞i/o多路復用機制

每個快遞→每個socket(i/o流)

快遞的送達地點→socket的不同狀態

客戶送快遞請求→來自客戶端的請求

小曲的經營方式→服務端執行的**

一輛車→cpu的核數

經營方式二就是i/o多路復用。只有單個執行緒(乙個快遞員),通過跟蹤每個i/o流的狀態(每個快遞的送達地點),來管理多個i/o流。

四、redis的資料型別及各自使用場景

1、string

2、hash

3、list

4、set

難道為了做乙個全域性去重

,再起乙個公共服務?太麻煩了。

5、sorted set

五、redis的過期策略及記憶體淘汰機制

定期刪除+惰性刪除策略。

為什麼不用定時刪除策略?

定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?

redis預設每個100ms檢查是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是,redis不是每個100ms將所有的key檢查一次,而是隨機抽取進行檢查(如果每隔100ms,全部key進行檢查,redis豈不是卡死)。因此,如果只採用定期刪除策略,會導致很多key到時間沒有刪除。

採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼?

及時去請求key,也就是說惰性刪除也沒生效。這樣,redis的記憶體會越來越高,那麼就應該採用記憶體淘汰機制。

# maxmemory-policy volatile-lru

當記憶體不足以容納新寫入資料時,新寫入操作會報錯。應該沒人使用吧;

allkeys-lru:

當記憶體不足以容納新寫入資料時,在鍵空間中,移除最近最少使用的key。推薦使用,目前專案在用這種;

allkeys-random:

當記憶體不足以容納新寫入資料時,在鍵空間中,隨機移除某個key,應該也沒人使用吧;

volatile-lru:

當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設定了過期時間的鍵空間中,移除最近最少使用的key。這種情況一般是把redis既當快取又做持久化儲存的時候才用。不推薦;

volatile-random:

當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設定了過期時間的鍵空間中,隨機移除某個key。依然不推薦;

volatile-ttl:

當記憶體不足以容納新寫入資料時,在設定了過期時間的鍵空間中,有更早過期時間的key優先移除。不推薦。

六、redis和資料庫雙寫一致性問題

給出了詳細的分析,在這裡簡單地說一說:首先,採取正確更新策略,先更新資料庫,再刪快取;其次,因為可能存在刪除快取失敗的問題,提供乙個補償措施即可,例如利用訊息佇列。

七、應對快取穿透和快取雪崩問題

1、應對快取穿透

即黑客故意去請求快取中不存在的資料,導致所有的請求都懟到資料庫上,從而資料庫連線異常。

採用非同步更新策略,無論key是否取到值,都直接返回。value值中維護乙個快取失效時間,快取如果過期,非同步起乙個執行緒去讀資料庫,更新快取,需要做快取預熱(專案啟動前,先載入快取)操作;

提供乙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。

2、應對快取雪崩

即快取同一時間大面積的失效,這個時候又來了一波請求,結果請求都懟到資料庫上,從而導致資料庫連線異常。

使用互斥鎖,但是該方案吞吐量明顯下降了;

雙快取。我們有兩個快取,快取a和快取b。快取a的失效時間為20分鐘,快取b不設失效時間,自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點:

a. 從快取a讀資料庫,有則直接返回;

b. a 沒有資料,直接從b讀資料,直接返回,並且非同步啟動乙個更新執行緒;

c. 更新執行緒同時更新快取a和快取b。

八、如何解決redis併發競爭key問題

如果對這個key操作不要求順序

如果對這個key操作要求順序

系統b key 1

系統c key 1

九、總結

查漏補缺之Redis學習要點

由於自己在it行業混跡多年 碼農 但依然對於一些基礎元件一知半解,因此做了這個查漏補缺系列,希望和朋友們一起 遇到的一些問題,同時也希望能得到一些大神的指點。這篇文章算是 查漏補缺之redis 系列的引言吧,主要是丟擲問題,學redis究竟要學習一些什麼?自己對redis有哪些疑問?也是方便自己對照...

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