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redis分布式缓存实现

 成长tree
发布于 2017/05/25 09:29
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第一:Redis 是什么?

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API.

第二:出现背景

  • 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率
  • 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 
    数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis
  • 解决写的问题: 
    水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在另外一个表;
  • 可靠性需求 
    Cache的"雪崩"问题让人纠结 
    Cache面临着快速恢复的挑战

  • 开发成本需求 
    Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!) 
    开发需要跟上不断涌入的产品需求 
    硬件成本最贵的就是数据库层面的机器,基本上比前端的机器要贵几倍,主要是IO密集型,很耗硬件;

  • 维护性复杂 
    一致性维护成本越来越高; 
    BerkeleyDB使用B树,会一直写新的,内部不会有文件重新组织;这样会导致文件越来越大;大的时候需要进行文件归档,归档的操作要定期做; 
    这样,就需要有一定的down time;

基于以上考虑, 选择了Redis

第三:Redis 在新浪微博中的应用

Redis简介

1. 支持5种数据结构

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets 
string是很好的存储方式,用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒;

2. K-V 存储 vs K-V 缓存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用,2%的是缓存,用到了600+服务器 
Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大: 
非持久化的为8-9万tps,那么持久化在7-8万tps左右; 
当使用持久化时,需要考虑到持久化和写性能的配比,也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算;

3. 社区活跃

Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简,有很多巧妙的实现,作者有技术洁癖 
Redis的社区活跃度很高,这是衡量开源软件质量的重要指标,开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持,如果没有活跃社区做支撑,一旦发生问题都无处求救;

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file: 
写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程,所以在配置时,一个实例只会用到一个CPU; 
在配置时,如果需要让CPU使用率最大化,可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发: 
单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps;

2. Replication

过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。 
存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传. 
Master-slave下第一次同步是全传,后面是增量同步;、

3. 数据一致性

长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性; 
开发两个工具程序: 
1.对于数据量大的数据,会周期性的全量检查; 
2.实时的检查增量数据,是否具有一致性;

对于主库未及时同步从库导致的不一致,称之为延时问题; 
对于一致性要求不是那么严格的场景,我们只需要要保证最终一致性即可; 
对于延时问题,需要根据业务场景特点分析,从应用层面增加策略来解决这个问题; 
例如: 
1.新注册的用户,必须先查询主库; 
2.注册成功之后,需要等待3s之后跳转,后台此时就是在做数据同步。

第四:分布式缓存的架构设计

1.架构设计

由于redis是单点,项目中需要使用,必须自己实现分布式。基本架构图如下所示

 

2.分布式实现

通过key做一致性哈希,实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现:

l        hash值计算:通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式,默认是采用MurmurHash,高效的hash计算。

l        一致性的实现:通过Java的TreeMap来模拟环状结构,实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改,使其支持了跟据BufferKey进行分区,跟据不同的redis结点信息,可以初始化不同的 ShardInfo,同时也修改了JedisPool的底层实现,使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法,跟据不同 ShardInfos,创建不同的jedis连接客户端,达到分区的效果,供应用层调用

4.模块的说明

l        脏数据处理模块,处理失败执行的缓存操作。

l        屏蔽监控模块,对于jedis操作的异常监控,当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。

整个分布式模块通过hornetq,来切除异常redis结点。对于新结点的增加,也可以通过reload方法实现增加。(此模块对于新增结点也可以很方便实现)

对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点,设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计,也可以跟据需求,实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作,以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。

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