redis

那年仲夏 提交于 2019-11-30 18:41:47

Cache Aside Pattern

最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern。

读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。

更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。

为什么是删除缓存,而不是更新缓存?

原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景,缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

 

个人观点:  Cache Aside Pattern  在更新了数据库 再删除缓存的过程中还是有一段时间的不一致,

如果严格要求一致,可以先将数据设置为不可用,请求过来block住,然后再操作完后设置为可用。

并且缓存没有再读数据库可以设置只能一个读数据库,其他的block,防止请求压垮数据库。所以可以再有一个中间层来控制一下。

目前还没有找到合适的现有控件,后续发现补充

 

redis特点: 

  • 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
  • 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
  • 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
  • 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
  • Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写

redis提供了两种持久化的方式,分别是RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。

Redis的适用场景

1.会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

2.队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

3.全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

4.排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可

 

 

Redis的高可用策略(单点故障避免策略)

1.高可用(High Availability)

当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。

2.主备方式

这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过虚拟IP进行数据操作,正常期间主机一直对外提供服务,宕机后VIP自动漂移到备机上。

优点是对客户端毫无影响,仍然通过VIP操作。

缺点也很明显,在绝大多数时间内备机是一直没使用,被浪费着的。

3.主从方式

这种采取一主多从的办法,主从之间进行数据同步。 当Master宕机后,通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务,主机恢复后以slave的身份重新加入。

主从另一个目的是进行读写分离,这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读,把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。

缺点是主机宕机后,Slave虽然被选举成新Master了,但对外提供的IP服务地址却发生变化了,意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作,在当主机地址发生变化后及时通知到客户端,客户端收到新地址后,使用新地址继续发送新请求。

4.方案选择

主备(keepalived)方案配置简单、人力成本小,在数据量少、压力小的情况下推荐使用。 如果数据量比较大,不希望过多浪费机器,还希望在宕机后,做一些自定义的措施,比如报警、记日志、数据迁移等操作,推荐使用主从方式,因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。

Redis的数据同步方式

无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题,这也分2种情况:

  • 同步方式:当主机收到客户端写操作后,以同步方式把数据同步到从机上,当从机也成功写入后,主机才返回给客户端成功,也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少,当从机很多时,可以不用每台都同步,主机同步某一台从机后,从机再把数据分发同步到其他从机上,这样提高主机性能分担同步压力。 在redis中是支持这杨配置的,一台master,一台slave,同时这台salve又作为其他slave的master。
  • 异步方式:主机接收到写操作后,直接返回成功,然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好,但无法保证数据的完整性,比如在异步同步过程中主机突然宕机了,也称这种方式为数据弱一致性。

Redis主从同步采用的是异步方式,因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性,这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。

分布式与集群

1.集群时代

至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群,主要有2个目的:

  • 高可用性:在主机挂掉后,自动故障转移,使前端服务对用户无影响。
  • 读写分离:将主机读压力分流到从机上。

可在客户端组件上实现负载均衡,根据不同服务器的运行情况,分担不同比例的读请求压力。

 

2.Redis集群

分布式

缓存数据量不断增加时,单机内存不够使用,需要把数据切分不同部分,分布到多台服务器上。 可在客户端对数据进行分片,数据分片算法详见一致性Hash详解、虚拟桶分片。

 

分布式集群

大规模分布式集群时代

当数据量持续增加时,应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块,其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写,这样做的好处是:

避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理,而造成风险。

在代理这一层可以做对应的安全措施,比如限流、授权、分片。

避免客户端越来越多的逻辑代码,不但臃肿升级还比较麻烦。

代理这层无状态的,可任意扩展节点,对于客户端来说,访问代理跟访问单机Redis一样。

 

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