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一則關(guān)于Redis的趣味故事

數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 來源:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 2020-09-24 14:57 ? 次閱讀
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我是Redis

你好,我是Redis,一個(gè)叫Antirez的男人把我?guī)У搅诉@個(gè)世界上。

說起我的誕生,跟關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL還挺有淵源的。

在我還沒來到這個(gè)世界上的時(shí)候,MySQL過的很辛苦,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的越來越快,它容納的數(shù)據(jù)也越來越多,用戶請求也隨之暴漲,而每一個(gè)用戶請求都變成了對它的一個(gè)又一個(gè)讀寫操作,MySQL是苦不堪言。尤其是到“雙11”、“618“這種全民購物狂歡的日子,都是MySQL受苦受難的日子。

據(jù)后來MySQL告訴我說,其實(shí)有一大半的用戶請求都是讀操作,而且經(jīng)常都是重復(fù)查詢一個(gè)東西,浪費(fèi)它很多時(shí)間去進(jìn)行磁盤I/O。

后來有人就琢磨,是不是可以學(xué)學(xué)CPU,給數(shù)據(jù)庫也加一個(gè)緩存呢?于是我就誕生了!

出生不久,我就和MySQL成為了好朋友,我們倆常常攜手出現(xiàn)在后端服務(wù)器中。

應(yīng)用程序們從MySQL查詢到的數(shù)據(jù),在我這里登記一下,后面再需要用到的時(shí)候,就先找我要,我這里沒有再找MySQL要。

為了方便使用,我支持好幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲:

String

Hash

List

Set

SortedSet

Bitmap

······

因?yàn)槲野训怯浀臄?shù)據(jù)都記錄在內(nèi)存中,不用去執(zhí)行慢如蝸牛的I/O操作,所以找我要比找MySQL要省去了不少的時(shí)間呢。

可別小瞧這簡單的一個(gè)改變,我可為MySQL減輕了不小的負(fù)擔(dān)!隨著程序的運(yùn)行,我緩存的數(shù)據(jù)越來越多,有相當(dāng)部分時(shí)間我都給它擋住了用戶請求,這一下它可樂得清閑自在了!

有了我的加入,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的性能提升了不少,這都?xì)w功于我為數(shù)據(jù)庫挨了不少槍子兒。

緩存過期 && 緩存淘汰

不過很快我發(fā)現(xiàn)事情不妙了,我緩存的數(shù)據(jù)都是在內(nèi)存中,可是就算是在服務(wù)器上,內(nèi)存的空間資源還是很有限的,不能無節(jié)制的這么存下去,我得想個(gè)辦法,不然吃棗藥丸。

不久,我想到了一個(gè)辦法:給緩存內(nèi)容設(shè)置一個(gè)超時(shí)時(shí)間,具體設(shè)置多長交給應(yīng)用程序們?nèi)ピO(shè)置,我要做的就是把過期了的內(nèi)容從我里面刪除掉,及時(shí)騰出空間就行了。

超時(shí)時(shí)間有了,我該在什么時(shí)候去干這個(gè)清理的活呢?

最簡單的就是定期刪除,我決定100ms就做一次,一秒鐘就是10次!

我清理的時(shí)候也不能一口氣把所有過期的都給刪除掉,我這里面存了大量的數(shù)據(jù),要全面掃一遍的話那不知道要花多久時(shí)間,會嚴(yán)重影響我接待新的客戶請求的!

時(shí)間緊任務(wù)重,我只好隨機(jī)選擇一部分來清理,能緩解內(nèi)存壓力就行了。

就這樣過了一段日子,我發(fā)現(xiàn)有些個(gè)鍵值運(yùn)氣比較好,每次都沒有被我的隨機(jī)算法選中,每次都能幸免于難,這可不行,這些長時(shí)間過期的數(shù)據(jù)一直霸占著不少的內(nèi)存空間!氣抖冷!

我眼里可揉不得沙子!于是在原來定期刪除的基礎(chǔ)上,又加了一招:

那些原來逃脫我隨機(jī)選擇算法的鍵值,一旦遇到查詢請求,被我發(fā)現(xiàn)已經(jīng)超期了,那我就絕不客氣,立即刪除。

這種方式因?yàn)槭潜粍?dòng)式觸發(fā)的,不查詢就不會發(fā)生,所以也叫惰性刪除!

可是,還是有部分鍵值,既逃脫了我的隨機(jī)選擇算法,又一直沒有被查詢,導(dǎo)致它們一直逍遙法外!而于此同時(shí),可以使用的內(nèi)存空間卻越來越少。

而且就算退一步講,我能夠把過期的數(shù)據(jù)都刪除掉,那萬一過期時(shí)間設(shè)置的很長,還沒等到我去清理,內(nèi)存就吃滿了,一樣要吃棗藥丸,所以我還得想個(gè)辦法。

我苦思良久,終于憋出了個(gè)大招:內(nèi)存淘汰策略,這一次我要徹底解決問題!

我提供了8種策略供應(yīng)用程序選擇,用于我遇到內(nèi)存不足時(shí)該如何決策:

noeviction:返回錯(cuò)誤,不會刪除任何鍵值

allkeys-lru:使用LRU算法刪除最近最少使用的鍵值

volatile-lru:使用LRU算法從設(shè)置了過期時(shí)間的鍵集合中刪除最近最少使用的鍵值

allkeys-random:從所有key隨機(jī)刪除

volatile-random:從設(shè)置了過期時(shí)間的鍵的集合中隨機(jī)刪除

volatile-ttl:從設(shè)置了過期時(shí)間的鍵中刪除剩余時(shí)間最短的鍵

volatile-lfu:從配置了過期時(shí)間的鍵中刪除使用頻率最少的鍵

allkeys-lfu:從所有鍵中刪除使用頻率最少的鍵

有了上面幾套組合拳,我再也不用擔(dān)心過期數(shù)據(jù)多了把空間撐滿的問題了~

緩存穿透 && 布隆過濾器

我的日子過的還挺舒坦,不過MySQL大哥就沒我這么舒坦了,有時(shí)候遇到些煩人的請求,查詢的數(shù)據(jù)不存在,MySQL就要白忙活一場!不僅如此,因?yàn)椴淮嬖?,我也沒法緩存啊,導(dǎo)致同樣的請求來了每次都要去讓MySQL白忙活一場。我作為緩存的價(jià)值就沒得到體現(xiàn)啦!這就是人們常說的緩存穿透。

這一來二去,MySQL大哥忍不住了:“唉,兄弟,能不能幫忙想個(gè)辦法,把那些明知道不會有結(jié)果的查詢請求給我擋一下”

這時(shí)我想到了我的另外一個(gè)好朋友:布隆過濾器

我這位朋友別的本事沒有,就擅長從超大的數(shù)據(jù)集中快速告訴你查找的數(shù)據(jù)存不存在(悄悄告訴你,我的這位朋友有一點(diǎn)不靠譜,它告訴你存在的話不能全信,其實(shí)有可能是不存在的,不過它他要是告訴你不存在的話,那就一定不存在)。


我把這位朋友介紹給了應(yīng)用程序,不存在的數(shù)據(jù)就不必去叨擾MySQL了,輕松幫忙解決了緩存穿透的問題。

緩存擊穿 && 緩存雪崩

這之后過了一段時(shí)間太平日子,直到那一天···

有一次,MySQL那家伙正優(yōu)哉游哉的摸魚,突然一大堆請求給他懟了過去,給他打了一個(gè)措手不及。

一陣忙活之后,MySQL怒氣沖沖的找到了我,“兄弟,咋回事啊,怎么一下子來的這么猛”

我查看了日志,趕緊解釋到:“大哥,實(shí)在不好意思,剛剛有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)到了過期時(shí)間,被我刪掉了,不巧的是隨后就有對這個(gè)數(shù)據(jù)的大量查詢請求來了,我這里已經(jīng)刪了,所以請求都發(fā)到你那里來了”

“你這干的叫啥事,下次注意點(diǎn)啊”,MySQL大哥一臉不高興的離開了。

這一件小事我也沒怎么放在心上,隨后就拋之腦后了,卻沒曾想幾天之后竟捅了更大的簍子。

那一天,又出現(xiàn)了大量的網(wǎng)絡(luò)請求發(fā)到了MySQL那邊,比上一次的規(guī)模大得多,MySQL大哥一會兒功夫就給干趴下了好幾次!

等了好半天這一波流量才算過去,MySQL才緩過神來。

“老弟,這一次又是什么原因?”,MySQL大哥累的沒了力氣。

“這一次比上一次更不巧,這一次是一大批數(shù)據(jù)幾乎同時(shí)過了有效期,然后又發(fā)生了很多對這些數(shù)據(jù)的請求,所以比起上一次這規(guī)模更大了”

MySQL大哥聽了眉頭一皺,“那你倒是想個(gè)辦法啊,三天兩頭折磨我,這誰頂?shù)米“???/p>

“其實(shí)我也很無奈,這個(gè)時(shí)間也不是我設(shè)置的,要不我去找應(yīng)用程序說說,讓他把緩存過期時(shí)間設(shè)置的均勻一些?至少別讓大量數(shù)據(jù)集體失效”

“走,咱倆一起去”

后來,我倆去找應(yīng)用程序商量了,不僅把鍵值的過期時(shí)間隨機(jī)了一下,還設(shè)置了熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過期,這個(gè)問題緩解了不少。哦對了,我們還把這兩次發(fā)生的問題分別取了個(gè)名字:緩存擊穿和緩存雪崩。

我們終于又過上了舒適的日子···

彩蛋

那天,我正在努力工作中,不小心出了錯(cuò),整個(gè)進(jìn)程都崩潰了。

當(dāng)我再次啟動(dòng)后,之前緩存的數(shù)據(jù)全都沒了,暴風(fēng)雨似的請求再一次全都懟到了MySQL大哥那里。

唉,要是我能夠記住崩潰前緩存的內(nèi)容就好了···

原文標(biāo)題:還不懂 Redis?看完這個(gè)故事就明白了

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