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为什么我们做分布式使用Redis?

发布时间:2018-12-10 02:01:43 所属栏目:建站 来源:javafirst
导读:副标题#e# 绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。这里对 Redis 常见问题做一个总结,解决大家的知识盲点。 1、为什么使用 Redis 在项目中使用 Redis,主要考虑两个角

该配置就是配内存淘汰策略的:

  •     noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
  •     allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的 Key。(推荐使用,目前项目在用这种)(最近最久使用算法)
  •     allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个 Key。(应该也没人用吧,你不删最少使用 Key,去随机删)
  •     volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的 Key。这种情况一般是把 Redis 既当缓存,又做持久化存储的时候才用。(不推荐)
  •     volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个 Key。(依然不推荐)
  •     volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的 Key 优先移除。(不推荐)

5、Redis 和数据库双写一致性问题

一致性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。前提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,我们所做的方案从根本上来说,只能降低不一致发生的概率。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。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。

6、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

这两个问题,一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目,流量有几百万左右,这两个问题一定要深刻考虑。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。

缓存穿透解决方案:

  •     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。
  •     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。
  •     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。迅速判断出,请求所携带的 Key 是否合法有效。如果不合法,则直接返回。

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。

缓存雪崩解决方案:

  •     给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。
  •     使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。
  •     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:从缓存 A 读数据库,有则直接返回;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,更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B。

7、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

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?大家基本都是推荐用 Redis 事务机制。

(编辑:惠州站长网)

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