Redis如何實現高并發

• 首先是單線程模型：redis采用單線程可以避免多線程下切換和競爭的開銷，提高cpu的利用率，如果是多核cpu，可以部署多個redis實例。
• 基于內存的數據存儲：redis將數據存儲在內存中，相比于硬盤訪問速度更快。
• 優化數據結構：redis使用多種高效的數據結構，如哈希表、跳躍表等提高數據的操作效率。
• 多路復用和非阻塞IO：多路復用允許一個線程同時監聽多個客戶端，而非阻塞IO允許發起IO請求后不會阻塞當前線程，而可以執行其他任務，提高了響應速度和利用率。

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redis4.0及之前都是單線程模式，之后慢慢往多線程方向發展，這是為什么呢？

• 4.0之前機器大多是單核的，故使用單線程，但隨著互聯網發展，機器都是多核，為了提高性能慢慢往多線程方向發展。
• 其次，實踐中出現的部分問題不好解決，比如刪除一個大key ——hash表，就需要將里面的鍵值對全部刪除，非常耗時，如果是單線程會出現卡頓，導致其他連接用戶不能及時響應。

到了redis6/7版本網絡處理請求是多線程（瓶頸），命令執行是單線程。

開啟多線程

配置文件redis.conf設置

io-threads 數量? ? ?//設置線程核心數

io-threads-do-reads? yes //開啟多線程

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緩存穿透

緩存穿透是指請求的數據在緩存中和數據庫中都不存在，每次請求訪問數據庫。

場景：

• 查詢不存在的數據：緩存無法存儲，故每次從數據庫查詢；
• 查詢熱門數據：數據被訪問頻繁，導致緩存系統無法處理，只能從數據庫中訪問；
• 查詢異常數據：數據服務異常緩存無法訪問。

解決方法：維護一個布隆過濾器（判斷一個元素是否可能在一個集合中）。

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緩存擊穿

是指一個查詢的熱點數據不存在緩存，每次都需要訪問數據庫。

場景：

• 未緩存存儲的熱點數據
• 熱點數據過期

解決方法：查詢數據庫前判斷緩存中是否有，若沒用使用redis查詢數據庫，寫入緩存。

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緩存雪崩

指某一時間大量緩存數據集體失效，導致數據庫的訪問量加大，對數據庫產生極大負荷。

場景：

• 緩存服務器宕機：當服務器宕機或重啟時，大量訪問將命中數據庫；
• 數據過期時間設置不合理。
• 促銷商品：打折等促銷活動將帶來高頻的數據訪問。

解決方法：

• 將緩存過期時間分散開，即為不同的數據設置不同的過期時間；
• 使用多級緩存結構，通過增加緩存層數來提高數據的保存時間；

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實際生產上如何禁止keys */flushdb/flushall等危險命令？

將相應命令設置成空字符串。

在redis.conf配置命令為空字符串

rename- command keys ""

命令含義：重命名指令keys為空字符串

實際遍歷可以通過scan來進行

命令：scan 游標（從0開始）?match 模糊匹配 count 數量

例子 ：

從0開始匹配前綴為k的15條記錄

返回第一行表示下一個游標，如果為0表示遍歷完畢。

多大算大key

String為超過10KB。

而集合如List Hash等超過5000即為大key。

危害

造成內存不均，集群遷移困難。

刪除等會造成阻塞。

查詢

redis-cli --bigkeys : 發現其中的大key

memory usage 鍵：查詢某個key的大小

如何刪除

先將大key中數據進行刪除，里面大致清空時直接delete該key

如何調優

將大key移除改為非阻塞

?雙檢加鎖策略

當redis中無數據，而需要向mysql查詢時，如何保證數據一致性？

策略：

• 先在redis緩存查詢是否存在，命中直接返回；
• 未命中則加鎖，再進行一次緩存查詢（因為在多線程中可能上次加鎖的線程已經將數據更新到緩存）
• 若未查到，訪問數據庫，并更新緩存。

數據庫和緩存一致性的策略

先刪除緩存再更新數據庫：

讓下次訪問時，將數據從數據庫中寫回到緩存。

缺陷：可能存在更新不及時，導致線程訪問到舊的數據寫會緩存，導致后面請求訪問的都是舊數據。

先更新數據庫再刪除緩存：

讓下次訪問時，將數據從數據庫中寫回到緩存。

缺陷：可能刪除不及時，導致部分訪問讀取緩存中的舊值。

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