如何使用好Redis?

2021-08-21 19:10:35 字數 2471 閱讀 1355

(一)快取和資料庫雙寫一致性問題

(二)快取雪崩問題

(三)快取擊穿問題

(四)快取的併發競爭問題

分析:這個問題其實是對redis內部機制的乙個考察。其實根據博主的面試經驗,很多人其實都不知道redis是單執行緒工作模型。所以,這個問題還是應該要複習一下的。

回答:主要是以下三點

(一)純記憶體操作

(二)單執行緒操作,避免了頻繁的上下文切換

(三)採用了非阻塞i/o多路復用機制

分析:是不是覺得這個問題很基礎,其實我也這麼覺得。然而根據面試經驗發現,至少百分八十的人答不上這個問題。建議,在專案中用到後,再模擬記憶,體會更深,不要硬記。基本上,乙個合格的程式設計師,五種型別都會用到。

回答:一共五種

(一)string

這個其實沒啥好說的,最常規的set/get操作,value可以是string也可以是數字。一般做一些複雜的計數功能的快取。

(二)hash

這裡value存放的是結構化的物件,比較方便的就是操作其中的某個字段。博主在做單點登入的時候,就是用這種資料結構儲存使用者資訊,以cookieid作為key,設定30分鐘為快取過期時間,能很好的模擬出類似session的效果。

(三)list

使用list的資料結構,可以做簡單的訊息佇列的功能。另外還有乙個就是,可以利用lrange命令,做基於redis的分頁功能,效能極佳,使用者體驗好。本人還用乙個場景,很合適---取**資訊。就也是個生產者和消費者的場景。list可以很好的完成排隊,先進先出的原則。

(四)set

因為set堆放的是一堆不重複值的集合。所以可以做全域性去重的功能。為什麼不用jvm自帶的set進行去重?因為我們的系統一般都是集群部署,使用jvm自帶的set,比較麻煩,難道為了乙個做乙個全域性去重,再起乙個公共服務,太麻煩了。

另外,就是利用交集、並集、差集等操作,可以計算共同喜好,全部的喜好,自己獨有的喜好等功能。

(五)sorted set

sorted set多了乙個權重引數score,集合中的元素能夠按score進行排列。可以做排行榜應用,取top n操作。

分析:這個問題其實相當重要,到底redis有沒用到家,這個問題就可以看出來。比如你redis只能存5g資料,可是你寫了10g,那會刪5g的資料。怎麼刪的,這個問題思考過麼?還有,你的資料已經設定了過期時間,但是時間到了,記憶體佔用率還是比較高,有思考過原因麼?

回答:redis採用的是定期刪除+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?

定期刪除,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。

於是,惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個key的時候,redis會檢查一下,這個key如果設定了過期時間那麼是否過期了?如果過期了此時就會刪除。

採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼?

不是的,如果定期刪除沒刪除key。然後你也沒即時去請求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。

分析:一致性問題是分布式常見問題,還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫,就必然會存在不一致的問題。答這個問題,先明白乙個前提。就是如果對資料有強一致性要求,不能放快取。我們所做的一切,只能保證最終一致性。另外,我們所做的方案其實從根本上來說,只能說降低不一致發生的概率,無法完全避免。因此,有強一致性要求的資料,不能放快取。

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。

分析:這兩個問題,說句實在話,一般中小型傳統軟體企業,很難碰到這個問題。如果有大併發的專案,流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。

回答:如下所示

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。

解決方案:

(一)利用互斥鎖,快取失效的時候,先去獲得鎖,得到鎖了,再去請求資料庫。沒得到鎖,則休眠一段時間重試

(二)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。

(三)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。

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。

解決方案:

(一)給快取的失效時間,加上乙個隨機值,避免集體失效。

(二)使用互斥鎖,但是該方案吞吐量明顯下降了。

(三)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

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