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一則關于Redis的趣味故事

數據分析與開發 ? 來源:數據分析與開發 ? 作者:數據分析與開發 ? 2020-09-24 14:57 ? 次閱讀
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我是Redis

你好,我是Redis,一個叫Antirez的男人把我帶到了這個世界上。

說起我的誕生,跟關系數據庫MySQL還挺有淵源的。

在我還沒來到這個世界上的時候,MySQL過的很辛苦,互聯網發展的越來越快,它容納的數據也越來越多,用戶請求也隨之暴漲,而每一個用戶請求都變成了對它的一個又一個讀寫操作,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。

據后來MySQL告訴我說,其實有一大半的用戶請求都是讀操作,而且經常都是重復查詢一個東西,浪費它很多時間去進行磁盤I/O。

后來有人就琢磨,是不是可以學學CPU,給數據庫也加一個緩存呢?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在后端服務器中。

應用程序們從MySQL查詢到的數據,在我這里登記一下,后面再需要用到的時候,就先找我要,我這里沒有再找MySQL要。

為了方便使用,我支持好幾種數據結構的存儲:

String

Hash

List

Set

SortedSet

Bitmap

······

因為我把登記的數據都記錄在內存中,不用去執行慢如蝸牛的I/O操作,所以找我要比找MySQL要省去了不少的時間呢。

可別小瞧這簡單的一個改變,我可為MySQL減輕了不小的負擔!隨著程序的運行,我緩存的數據越來越多,有相當部分時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,網絡服務的性能提升了不少,這都歸功于我為數據庫挨了不少槍子兒。

緩存過期 && 緩存淘汰

不過很快我發現事情不妙了,我緩存的數據都是在內存中,可是就算是在服務器上,內存的空間資源還是很有限的,不能無節制的這么存下去,我得想個辦法,不然吃棗藥丸。

不久,我想到了一個辦法:給緩存內容設置一個超時時間,具體設置多長交給應用程序們去設置,我要做的就是把過期了的內容從我里面刪除掉,及時騰出空間就行了。

超時時間有了,我該在什么時候去干這個清理的活呢?

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據,要全面掃一遍的話那不知道要花多久時間,會嚴重影響我接待新的客戶請求的!

時間緊任務重,我只好隨機選擇一部分來清理,能緩解內存壓力就行了。

就這樣過了一段日子,我發現有些個鍵值運氣比較好,每次都沒有被我的隨機算法選中,每次都能幸免于難,這可不行,這些長時間過期的數據一直霸占著不少的內存空間!氣抖冷!

我眼里可揉不得沙子!于是在原來定期刪除的基礎上,又加了一招:

那些原來逃脫我隨機選擇算法的鍵值,一旦遇到查詢請求,被我發現已經超期了,那我就絕不客氣,立即刪除。

這種方式因為是被動式觸發的,不查詢就不會發生,所以也叫惰性刪除!

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

而且就算退一步講,我能夠把過期的數據都刪除掉,那萬一過期時間設置的很長,還沒等到我去清理,內存就吃滿了,一樣要吃棗藥丸,所以我還得想個辦法。

我苦思良久,終于憋出了個大招:內存淘汰策略,這一次我要徹底解決問題!

我提供了8種策略供應用程序選擇,用于我遇到內存不足時該如何決策:

noeviction:返回錯誤,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算法從設置了過期時間的鍵集合中刪除最近最少使用的鍵值

allkeys-random:從所有key隨機刪除

volatile-random:從設置了過期時間的鍵的集合中隨機刪除

volatile-ttl:從設置了過期時間的鍵中刪除剩余時間最短的鍵

volatile-lfu:從配置了過期時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,我再也不用擔心過期數據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,有時候遇到些煩人的請求,查詢的數據不存在,MySQL就要白忙活一場!不僅如此,因為不存在,我也沒法緩存啊,導致同樣的請求來了每次都要去讓MySQL白忙活一場。我作為緩存的價值就沒得到體現啦!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,能不能幫忙想個辦法,把那些明知道不會有結果的查詢請求給我擋一下”

這時我想到了我的另外一個好朋友:布隆過濾器

我這位朋友別的本事沒有,就擅長從超大的數據集中快速告訴你查找的數據存不存在(悄悄告訴你,我的這位朋友有一點不靠譜,它告訴你存在的話不能全信,其實有可能是不存在的,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用程序,不存在的數據就不必去叨擾MySQL了,輕松幫忙解決了緩存穿透的問題。

緩存擊穿 && 緩存雪崩

這之后過了一段時間太平日子,直到那一天···

有一次,MySQL那家伙正優哉游哉的摸魚,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,實在不好意思,剛剛有一個熱點數據到了過期時間,被我刪掉了,不巧的是隨后就有對這個數據的大量查詢請求來了,我這里已經刪了,所以請求都發到你那里來了”

“你這干的叫啥事,下次注意點啊”,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,又出現了大量的網絡請求發到了MySQL那邊,比上一次的規模大得多,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,這一次是一大批數據幾乎同時過了有效期,然后又發生了很多對這些數據的請求,所以比起上一次這規模更大了”

MySQL大哥聽了眉頭一皺,“那你倒是想個辦法啊,三天兩頭折磨我,這誰頂得住啊?”

“其實我也很無奈,這個時間也不是我設置的,要不我去找應用程序說說,讓他把緩存過期時間設置的均勻一些?至少別讓大量數據集體失效”

“走,咱倆一起去”

后來,我倆去找應用程序商量了,不僅把鍵值的過期時間隨機了一下,還設置了熱點數據永不過期,這個問題緩解了不少。哦對了,我們還把這兩次發生的問題分別取了個名字: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,整個進程都崩潰了。

當我再次啟動后,之前緩存的數據全都沒了,暴風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容就好了···

原文標題:還不懂 Redis?看完這個故事就明白了

文章出處:【微信公眾號:數據分析與開發】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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