redis在分布式中的使用

作者：孤独烟

来自：http://rjzheng.cnblogs.com/

为什么要用redis：为了并发和性能，使用redis做为缓冲

使用redis有什么缺点

主要是四个问题

(一)缓存和数据库双写一致性问题

分析：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，我们所做的方案其实从根本上来说，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。

(二)缓存雪崩问题 ：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。

解决方案:
(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。

(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。

(三)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

• • I 从缓存A读数据库，有则直接返回

  • II 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。

  • III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

(三)缓存穿透问题 ：缓存穿透，即黑客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。

解决方案：

(一)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

(二)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。

(三)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

缓存击穿问题：

缓存穿透是说收到了一个请求，但是该请求缓存里没有，只能去数据库里查询，然后放进缓存。这里面有两个风险，一个是同时有好多请求访问同一个数据，然后业务系统把这些请求全发到了数据库；第二个是有人恶意构造一个逻辑上不存在的数据，然后大量发送这个请求，这样每次请求都会被发送到数据库，可能导致数据挂掉。

怎么应对这种情况呢？

对于恶意访问，一个思路是事先做校验，对恶意数据直接过滤掉，不要发到数据库层；第二个思路是缓存空结果，就是对查询不存在的数据仍然记录一条该数据不存在在缓存里，这样能有效的减少查询数据库的次数。

(四)缓存的并发竞争问题

分析：这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，博主提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用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。

回答:如下所示

(一)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。

(二)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。

单线程的redis为什么这么快

(一)纯内存操作

(二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换

(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制：只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个socket（I/O流）的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个I/O流。

参照上图，简单来说，就是。我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。

然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。 需要说明的是，这个I/O多路复用机制，redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库，大家可以自行去了解。

redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

(一)String：一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash：做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list：使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。

(四)set：因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。

另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

(五)sorted set：sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》，该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

redis的过期策略以及内存淘汰机制

分析:这个问题其实相当重要，到底redis有没有用到家，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

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

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