您的位置:首页 > 数据库 > Redis

Redis常见问题及解决方案

s2152637 2019-08-09 11:25 441 查看

1、redis 持久化机制

持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面,大部分原因是为了之后重用数据(比如重启机器、机器故障之后恢复数据),或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。

Redis支持持久化,而且支持两种不同的持久化操作。

  1. 快照持久化(snapshotting,RDB),
  2. AOF持久化(append-only file, AOF)。
快照持久化

Redis可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis创建快照之后,可以对快照进行备份,可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本(Redis主从结构,主要用来提高Redis性能),还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。

快照持久化是Redis默认采用的持久化方式

save 900 1           #在900秒(15分钟)之后,如果至少有1个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。
save 300 10          #在300秒(5分钟)之后,如果至少有10个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。
save 60 10000        #在60秒(1分钟)之后,如果至少有10000个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。
AOF持久化

与快照持久化相比,AOF持久化 的实时性更好,因此已成为主流的持久化方案。默认情况下Redis没有开启AOF方式的持久化,可以通过appendonly参数开启:

appendonly yes

开启AOF持久化后每执行一条会更改Redis中的数据的命令,Redis就会将该命令写入硬盘中的AOF文件。AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同,都是通过dir参数设置的

在Redis的配置文件中存在三种不同的 AOF 持久化方式,它们分别是:

appendfsync always    #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度
appendfsync everysec  #每秒钟同步一次,显示地将多个写命令同步到硬盘
appendfsync no        #让操作系统决定何时进行同步

为了兼顾数据和写入性能,用户可以考虑 appendfsync everysec选项 ,让Redis每秒同步一次AOF文件,Redis性能几乎没受到任何影响。而且这样即使出现系统崩溃,用户最多只会丢失一秒之内产生的数据。

2、redis 事务

事务提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制,并且在事务执行期间,服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求,它会将事务中的所有命令都执行完毕,然后才去处理其他客户端的命令请求。
在传统的关系式数据库中,常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。在 Redis 中,事务总是具有原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)和隔离性(Isolation),并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时,事务也具有持久性(Durability)。

Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。

3、缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案
  1. 大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
  2. 将缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

完整解决:

  • 事前:尽量保证整个 redis 集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
  • 事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免MySQL崩掉
  • 事后:利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。
一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案
  1. 最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
  2. 如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

4、如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?

一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。
串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

标签: