阿里P6之七NoSQL数据库Redis

作者: Java及SpringBoot | 来源:发表于2019-11-28 10:15 被阅读0次

个人专题目录

7. NoSQL数据库Redis

7.1 在你的项目中，哪些数据是数据库和Redis缓存双写一份的？如何保证双写一致性？

7.2 系统上线，Redis缓存系统是如何部署的

redis cluster，10台机器，5台机器部署了redis主实例，另外5台机器部署了redis的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒5万，5台机器最多是25万读写请求/s。

机器是什么配置？32G内存+8核CPU+1T磁盘，但是分配给redis进程的是10g内存，一般线上生产环境，redis的内存尽量不要超过10g，超过10g可能会有问题。

5台机器对外提供读写，一共有50g内存。

因为每个主实例都挂了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，redis从实例会自动变成主实例继续提供读写服务

你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少？商品数据，每条数据是10kb。100条数据是1mb，10万条数据是1g。常驻内存的是200万条商品数据，占用内存是20g，仅仅不到总内存的50%。

目前高峰期每秒就是3500左右的请求量

7.3 系统上线，Redis缓存给了多大的总内存？命中率有多高？抗住了多少QPS？数据流回源会有多少QPS？

http://fivezh.github.io/2019/02/11/cache-things/

命中率计算：

info命令：比如

keyspace_hits:14414110
keyspace_misses:3228654
used_memory:433264648
expired_keys:1333536
evicted_keys:1547380

查询命中数：查询的命中个数，对应 keyspace_hits 字段。
查询未命中数：查询的未命中个数，对应 keyspace_misses 字段。
查询命中率：查询命中率，对应 keyspace_hits / ( keyspace_hits + keyspace_misses )。
总Key个数：缓存中总的 key 个数，所有 db 的 key 个数总和。
已过期Key个数：缓存中已过期 Key 个数，对应 expired_keys 字段。
当缓存内存不足时，会根据用户配置的 maxmemory-policy 来选择性地删除一些 key 来保护内存不溢出
通过计算hits和miss，我们可以得到缓存的命中率：14414110 / (14414110 + 3228654) = 81% ，一个缓存失效机制，和过期时间设计良好的系统，命中率可以做到95%以上

7.4 热Key大Value问题，某个key出现了热点缓存导致缓存集群中的某个机器负载过高？如何发现并解决

解决热点key问题，可以有以下几种方案:

互斥锁:查询数据库的过程，只让一个线程独占，这个线程构建缓存的过程，其他线程都要等待，直到第一个线程构建完成可以从中读取数据。
提前使用互斥锁:提前使用互斥锁，和互斥锁差不多，都是让一个线程独占构建缓存，不一样的是，在构建缓存的时候。在value内部设置一个超时值timeout1，这个过期时间比实际的缓存过期时间短。当从缓存中读到timeout1已经过期的时候，就认为数据也快过期了，直接执行查询数据库，进行构建缓存的过程。这样在所有快过期的数据前，就重新构建了缓存。
永远不过期
1. 从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
2. 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期

Redis使用过程中经常会有各种大key的情况，比如：

单个简单的key存储的value很大
hash， set，zset，list 中存储过多的元素（以万为单位）
由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。

单个简单的key存储的value很大
1. 改对象需要每次都整存整取
  1. 可以尝试将对象分拆成几个key-value，使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO影响；
2. 该对象每次只需要存取部分数据
  1. 可以像第一种做法一样，分拆成几个key-value，也可以将这个存储在一个hash中，每个field代表一个具体的属性，使用hget,hmget来获取部分的value，使用hset，hmset来更新部分属性
3. hash、set、zset、list 中存储过多的元素
  1. 类似于场景一种的第一个做法，可以将这些元素分拆。以hash为例，原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value)
    现在，固定一个桶的数量，比如 10000，每次存取的时候，先在本地计算field的hash值，模除 10000，确定了该field落在哪个key上。set, zset, list 也可以类似上述做法.

7.5 超大Value打满网卡的问题如何规避

业务设计上避免
对于大文本【超过500字节】写入到Redis时，一定要压缩后存储！大文本数据存入Redis，除了带来极大的内存占用外，在访问量高时，很容易就会将网卡流量占满，进而造成整个服务器上的所有服务不可用，并引发雪崩效应，造成各个系统瘫痪！

7.6 你过往的工作经历中，是否出现过缓存集群事故？说说怎么保证高可用的？

redis cluster vs. replication + sentinal

如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了

replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了

redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster

7.7 平时如何监控缓存集群的QPS和容量

Redis监控

7.8 缓存集群如何扩容？

Redis集群水平扩展

7.9 说下redis的集群原理和选举机制

Redis 集群模式的工作原理

7.10 Key寻址算法都有哪些？

分布式寻址算法

hash 算法（大量缓存重建）
- 来了一个 key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最新的剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存，导致大量的流量涌入数据库。
一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
- 一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个 master 节点（使用服务器的 ip 或主机名）进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。
- 来了一个 key，首先计算 hash 值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。
- 在一致性哈希算法中，如果一个节点挂了，受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点（沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点）之间的数据，其它不受影响。增加一个节点也同理。
- 一致性哈希算法在节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题，一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制，即对每一个节点计算多个 hash，每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布，负载均衡。
redis cluster 的 hash slot 算法
- redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot，对每个 key 计算 CRC16 值，然后对 16384 取模，可以获取 key 对应的 hash slot。
- edis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot，比如有 3 个 master，那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单，增加一个 master，就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去，减少一个 master，就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api，可以对指定的数据，让他们走同一个 hash slot，通过 hash tag 来实现。
- 任何一台机器宕机，另外两个节点，不影响的。因为 key 找的是 hash slot，不是机器。

7.11 Redis线程模型画个图说说

Redis线程模型

7.12 Redis内存模型画个图说说

Redis内存模型

7.13 Redis中的Lua有没有使用过? 可以用来做什么? 为什么可以这么用?

Lua:
https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/6230129.html

减少网络开销：可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延和请求次数。
原子性的操作：Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。因此在编写脚本的过程中无需担心会出现竞态条件，无需使用事务。
代码复用：客户端发送的脚步会永久存在redis中，这样，其他客户端可以复用这一脚本来完成相同的逻辑。

7.14 缓存穿透和缓存雪崩？

缓存穿透含义：一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就去DB查找。如果key对应的value是一定不存在的，并且对该key并发请求量很大，就会对DB造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

缓存穿透解决方案：

对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存；
对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的set中，查询时通过该set过滤(用的较少)；

缓存雪崩含义：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给DB带来很大压力；
缓存雪崩解决方案：

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待;
不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀;
做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期;