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聽說Redis都會遇到并發(fā)、雪崩等難題?我用10分鐘就解決了

 美好生活谷 2019-12-19

一、Redis雪崩、穿透、并發(fā)等5大難題解決方案

緩存雪崩

數(shù)據(jù)未加載到緩存中,或者緩存同一時間大面積的失效,從而導(dǎo)致所有請求都去查數(shù)據(jù)庫,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫CPU和內(nèi)存負(fù)載過高,甚至宕機。

比如一個雪崩的簡單過程:

1、redis集群大面積故障

2、緩存失效,但依然大量請求訪問緩存服務(wù)redis

3、redis大量失效后,大量請求轉(zhuǎn)向到mysql數(shù)據(jù)庫

4、mysql的調(diào)用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕機

5、由于大量的應(yīng)用服務(wù)依賴mysql和redis的服務(wù),這個時候很快會演變成各服務(wù)器集群的雪崩,最后網(wǎng)站徹底崩潰。

聽說Redis都會遇到并發(fā)、雪崩等難題?我用10分鐘就解決了

如何預(yù)防緩存雪崩:

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1.緩存的高可用性

緩存層設(shè)計成高可用,防止緩存大面積故障。即使個別節(jié)點、個別機器、甚至是機房宕掉,依然可以提供服務(wù),例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都實現(xiàn)了高可用。

2.緩存降級

可以利用ehcache等本地緩存(暫時支持),但主要還是對源服務(wù)訪問進行限流、資源隔離(熔斷)、降級等。

當(dāng)訪問量劇增、服務(wù)出現(xiàn)問題仍然需要保證服務(wù)還是可用的。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行自動降級,也可以配置開關(guān)實現(xiàn)人工降級,這里會涉及到運維的配合。

降級的最終目的是保證核心服務(wù)可用,即使是有損的。

比如推薦服務(wù)中,很多都是個性化的需求,假如個性化需求不能提供服務(wù)了,可以降級補充熱點數(shù)據(jù),不至于造成前端頁面是個大空白。

在進行降級之前要對系統(tǒng)進行梳理,比如:哪些業(yè)務(wù)是核心(必須保證),哪些業(yè)務(wù)可以容許暫時不提供服務(wù)(利用靜態(tài)頁面替換)等,以及配合服務(wù)器核心指標(biāo),來后設(shè)置整體預(yù)案,比如:

(1)一般:比如有些服務(wù)偶爾因為網(wǎng)絡(luò)抖動或者服務(wù)正在上線而超時,可以自動降級;

(2)警告:有些服務(wù)在一段時間內(nèi)成功率有波動(如在95~100%之間),可以自動降級或人工降級,并發(fā)送告警;

(3)錯誤:比如可用率低于90%,或者數(shù)據(jù)庫連接池被打爆了,或者訪問量突然猛增到系統(tǒng)能承受的最大閥值,此時可以根據(jù)情況自動降級或者人工降級;

(4)嚴(yán)重錯誤:比如因為特殊原因數(shù)據(jù)錯誤了,此時需要緊急人工降級。

3.Redis備份和快速預(yù)熱

1)Redis數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)

2)快速緩存預(yù)熱

4.提前演練

最后,建議還是在項目上線前,演練緩存層宕掉后,應(yīng)用以及后端的負(fù)載情況以及可能出現(xiàn)的問題,對高可用提前預(yù)演,提前發(fā)現(xiàn)問題。

緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一不存在的數(shù)據(jù)。例如:從緩存redis沒有命中,需要從mysql數(shù)據(jù)庫查詢,查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存,這將導(dǎo)致這個不存在的數(shù)據(jù)每次請求都要到數(shù)據(jù)庫去查詢,造成緩存穿透。

解決思路:

如果查詢數(shù)據(jù)庫也為空,直接設(shè)置一個默認(rèn)值存放到緩存,這樣第二次到緩沖中獲取就有值了,而不會繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫。設(shè)置一個過期時間或者當(dāng)有值的時候?qū)⒕彺嬷械闹堤鎿Q掉即可。

可以給key設(shè)置一些格式規(guī)則,然后查詢之前先過濾掉不符合規(guī)則的Key。

緩存并發(fā)

這里的并發(fā)指的是多個redis的client同時set key引起的并發(fā)問題。其實redis自身就是單線程操作,多個client并發(fā)操作,按照先到先執(zhí)行的原則,先到的先執(zhí)行,其余的阻塞。當(dāng)然,另外的解決方案是把redis.set操作放在隊列中使其串行化,必須的一個一個執(zhí)行。

緩存預(yù)熱

緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)上線后,將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。

這樣就可以避免在用戶請求的時候,先查詢數(shù)據(jù)庫,然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題!用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)!

解決思路:

1、直接寫個緩存刷新頁面,上線時手工操作下;

2、數(shù)據(jù)量不大,可以在項目啟動的時候自動進行加載;

目的就是在系統(tǒng)上線前,將數(shù)據(jù)加載到緩存中。

二、Redis為什么是單線程,高并發(fā)快的3大原因詳解

Redis的高并發(fā)和快速原因

1.redis是基于內(nèi)存的,內(nèi)存的讀寫速度非常快;

2.redis是單線程的,省去了很多上下文切換線程的時間;

3.redis使用多路復(fù)用技術(shù),可以處理并發(fā)的連接。非阻塞IO 內(nèi)部實現(xiàn)采用epoll,采用了epoll+自己實現(xiàn)的簡單的事件框架。epoll中的讀、寫、關(guān)閉、連接都轉(zhuǎn)化成了事件,然后利用epoll的多路復(fù)用特性,絕不在io上浪費一點時間。

下面重點介紹單線程設(shè)計和IO多路復(fù)用核心設(shè)計快的原因。

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為什么Redis是單線程的?

1.官方答案

因為Redis是基于內(nèi)存的操作,CPU不是Redis的瓶頸,Redis的瓶頸最有可能是機器內(nèi)存的大小或者網(wǎng)絡(luò)帶寬。既然單線程容易實現(xiàn),而且CPU不會成為瓶頸,那就順理成章地采用單線程的方案了。

2.性能指標(biāo)

關(guān)于redis的性能,官方網(wǎng)站也有,普通筆記本輕松處理每秒幾十萬的請求。

3.詳細(xì)原因

1)不需要各種鎖的性能消耗

Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不全是簡單的Key-Value,還有l(wèi)ist,hash等復(fù)雜的結(jié)構(gòu),這些結(jié)構(gòu)有可能會進行很細(xì)粒度的操作,比如在很長的列表后面添加一個元素,在hash當(dāng)中添加或者刪除

一個對象。這些操作可能就需要加非常多的鎖,導(dǎo)致的結(jié)果是同步開銷大大增加。

總之,在單線程的情況下,就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。

2)單線程多進程集群方案

單線程的威力實際上非常強大,每核心效率也非常高,多線程自然是可以比單線程有更高的性能上限,但是在今天的計算環(huán)境中,即使是單機多線程的上限也往往不能滿足需要了,需要進一步摸索的是多服務(wù)器集群化的方案,這些方案中多線程的技術(shù)照樣是用不上的。

所以單線程、多進程的集群不失為一個時髦的解決方案。

3)CPU消耗

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。

但是如果CPU成為Redis瓶頸,或者不想讓服務(wù)器其他CUP核閑置,那怎么辦?

可以考慮多起幾個Redis進程,Redis是key-value數(shù)據(jù)庫,不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)之間沒有約束。只要客戶端分清哪些key放在哪個Redis進程上就可以了。

Redis單線程的優(yōu)劣勢

單進程單線程優(yōu)勢

代碼更清晰,處理邏輯更簡單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)致的性能消耗不存在多進程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗CPU

單進程單線程弊端

無法發(fā)揮多核CPU性能,不過可以通過在單機開多個Redis實例來完善;

IO多路復(fù)用技術(shù)

redis 采用網(wǎng)絡(luò)IO多路復(fù)用技術(shù)來保證在多連接的時候, 系統(tǒng)的高吞吐量。

多路-指的是多個socket連接,復(fù)用-指的是復(fù)用一個線程。多路復(fù)用主要有三種技術(shù):select,poll,epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路復(fù)用技術(shù)。

這里“多路”指的是多個網(wǎng)絡(luò)連接,“復(fù)用”指的是復(fù)用同一個線程。采用多路 I/O 復(fù)用技術(shù)可以讓單個線程高效的處理多個連接請求(盡量減少網(wǎng)絡(luò)IO的時間消耗),且Redis在內(nèi)存中操作數(shù)據(jù)的速度非??欤▋?nèi)存內(nèi)的操作不會成為這里的性能瓶頸),主要以上兩點造就了Redis具有很高的吞吐量。

聽說Redis都會遇到并發(fā)、雪崩等難題?我用10分鐘就解決了

Redis高并發(fā)快總結(jié)

聽說Redis都會遇到并發(fā)、雪崩等難題?我用10分鐘就解決了

1. Redis是純內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,一般都是簡單的存取操作,線程占用的時間很多,時間的花費主要集中在IO上,所以讀取速度快。

2. 再說一下IO,Redis使用的是非阻塞IO,IO多路復(fù)用,使用了單線程來輪詢描述符,將數(shù)據(jù)庫的開、關(guān)、讀、寫都轉(zhuǎn)換成了事件,減少了線程切換時上下文的切換和競爭。

3. Redis采用了單線程的模型,保證了每個操作的原子性,也減少了線程的上下文切換和競爭。

4. 另外,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也幫了不少忙,Redis全程使用hash結(jié)構(gòu),讀取速度快,還有一些特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對數(shù)據(jù)存儲進行了優(yōu)化,如壓縮表,對短數(shù)據(jù)進行壓縮存儲,再如,跳表,使用有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加快讀取的速度。

5. 還有一點,Redis采用自己實現(xiàn)的事件分離器,效率比較高,內(nèi)部采用非阻塞的執(zhí)行方式,吞吐能力比較大。

三、Redis緩存和MySQL數(shù)據(jù)一致性方案詳解

需求起因

在高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景下,數(shù)據(jù)庫大多數(shù)情況都是用戶并發(fā)訪問最薄弱的環(huán)節(jié)。所以,就需要使用redis做一個緩沖操作,讓請求先訪問到redis,而不是直接訪問MySQL等數(shù)據(jù)庫。

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這個業(yè)務(wù)場景,主要是解決讀數(shù)據(jù)從Redis緩存,一般都是按照下圖的流程來進行業(yè)務(wù)操作。

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讀取緩存步驟一般沒有什么問題,但是一旦涉及到數(shù)據(jù)更新:數(shù)據(jù)庫和緩存更新,就容易出現(xiàn)緩存(Redis)和數(shù)據(jù)庫(MySQL)間的數(shù)據(jù)一致性問題。

不管是先寫MySQL數(shù)據(jù)庫,再刪除Redis緩存;還是先刪除緩存,再寫庫,都有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。舉一個例子:

1.如果刪除了緩存Redis,還沒有來得及寫庫MySQL,另一個線程就來讀取,發(fā)現(xiàn)緩存為空,則去數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)寫入緩存,此時緩存中為臟數(shù)據(jù)。

2.如果先寫了庫,在刪除緩存前,寫庫的線程宕機了,沒有刪除掉緩存,則也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致情況。

因為寫和讀是并發(fā)的,沒法保證順序,就會出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致的問題。

如來解決?這里給出兩個解決方案,先易后難,結(jié)合業(yè)務(wù)和技術(shù)代價選擇使用。

緩存和數(shù)據(jù)庫一致性解決方案

聽說Redis都會遇到并發(fā)、雪崩等難題?我用10分鐘就解決了

1.第一種方案:采用延時雙刪策略

在寫庫前后都進行redis.del(key)操作,并且設(shè)定合理的超時時間。

偽代碼如下:

public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db.updateData(data); Thread.sleep(500); redis.delKey(key); }

具體的步驟就是:

先刪除緩存;再寫數(shù)據(jù)庫;休眠500毫秒;再次刪除緩存。

那么,這個500毫秒怎么確定的,具體該休眠多久呢?

需要評估自己的項目的讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時。這么做的目的,就是確保讀請求結(jié)束,寫請求可以刪除讀請求造成的緩存臟數(shù)據(jù)。

當(dāng)然這種策略還要考慮redis和數(shù)據(jù)庫主從同步的耗時。最后的的寫數(shù)據(jù)的休眠時間:則在讀數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的耗時基礎(chǔ)上,加幾百ms即可。比如:休眠1秒。

設(shè)置緩存過期時間

從理論上來說,給緩存設(shè)置過期時間,是保證最終一致性的解決方案。所有的寫操作以數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn),只要到達緩存過期時間,則后面的讀請求自然會從數(shù)據(jù)庫中讀取新值然后回填緩存。

該方案的弊端

結(jié)合雙刪策略+緩存超時設(shè)置,這樣最差的情況就是在超時時間內(nèi)數(shù)據(jù)存在不一致,而且又增加了寫請求的耗時。

2、第二種方案:異步更新緩存(基于訂閱binlog的同步機制)

技術(shù)整體思路:

MySQL binlog增量訂閱消費+消息隊列+增量數(shù)據(jù)更新到redis

讀Redis:熱數(shù)據(jù)基本都在Redis寫MySQL:增刪改都是操作MySQL更新Redis數(shù)據(jù):MySQ的數(shù)據(jù)操作binlog,來更新到Redis

Redis更新

1)數(shù)據(jù)操作主要分為兩大塊:

一個是全量(將全部數(shù)據(jù)一次寫入到redis)一個是增量(實時更新)

這里說的是增量,指的是mysql的update、insert、delate變更數(shù)據(jù)。

2)讀取binlog后分析 ,利用消息隊列,推送更新各臺的redis緩存數(shù)據(jù)。

這樣一旦MySQL中產(chǎn)生了新的寫入、更新、刪除等操作,就可以把binlog相關(guān)的消息推送至Redis,Redis再根據(jù)binlog中的記錄,對Redis進行更新。

其實這種機制,很類似MySQL的主從備份機制,因為MySQL的主備也是通過binlog來實現(xiàn)的數(shù)據(jù)一致性。

這里可以結(jié)合使用canal(阿里的一款開源框架),通過該框架可以對MySQL的binlog進行訂閱,而canal正是模仿了mysql的slave數(shù)據(jù)庫的備份請求,使得Redis的數(shù)據(jù)更新達到了相同的效果。

當(dāng)然,這里的消息推送工具你也可以采用別的第三方:kafka、rabbitMQ等來實現(xiàn)推送更新Redis。

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