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用REDIS實現分布式緩存

摘要: Redis是基於內存、可持久化的日誌型、Key-Value數據庫 高性能存儲係統,並提供多種語言的API. 第二:出現背景 數據結構(Data Structure)需求越來越多, 但memcache中沒有, 影響開發效率 性能需求, 隨著讀操作的量的上升需要解決,經曆的過程有:  數據庫讀寫分離(M/S)–>數據庫使用多個Slave–>增加Cache (memcache)–>轉到Redis 解決寫的問題:  水平拆分,對表的拆分,將有的用戶放在這個表,有的用戶放在另外一個表;

第一:Redis 是什麼?

Redis是基於內存、可持久化的日誌型、Key-Value數據庫 高性能存儲係統,並提供多種語言的API.

第二:出現背景

  • 數據結構(Data Structure)需求越來越多, 但memcache中沒有, 影響開發效率
  • 性能需求, 隨著讀操作的量的上升需要解決,經曆的過程有: 
    數據庫讀寫分離(M/S)–>數據庫使用多個Slave–>增加Cache (memcache)–>轉到Redis
  • 解決寫的問題: 
    水平拆分,對表的拆分,將有的用戶放在這個表,有的用戶放在另外一個表;
  • 可靠性需求 
    Cache的"雪崩"問題讓人糾結 
    Cache麵臨著快速恢複的挑戰

  • 開發成本需求 
    Cache和DB的一致性維護成本越來越高(先清理DB, 再清理緩存, 不行啊, 太慢了!) 
    開發需要跟上不斷湧入的產品需求 
    硬件成本最貴的就是數據庫層麵的機器,基本上比前端的機器要貴幾倍,主要是IO密集型,很耗硬件;

  • 維護性複雜 
    一致性維護成本越來越高; 
    BerkeleyDB使用B樹,會一直寫新的,內部不會有文件重新組織;這樣會導致文件越來越大;大的時候需要進行文件歸檔,歸檔的操作要定期做; 
    這樣,就需要有一定的down time;

基於以上考慮, 選擇了Redis

 

第三:Redis 在新浪微博中的應用

Redis簡介

1. 支持5種數據結構

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets 
string是很好的存儲方式,用來做計數存儲。sets用於建立索引庫非常棒;

 

2. K-V 存儲 vs K-V 緩存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的應用,2%的是緩存,用到了600+服務器 
Redis中持久化的應用和非持久化的方式不會差別很大: 
非持久化的為8-9萬tps,那麼持久化在7-8萬tps左右; 
當使用持久化時,需要考慮到持久化和寫性能的配比,也就是要考慮redis使用的內存大小和硬盤寫的速率的比例計算;

 

3. 社區活躍

Redis目前有3萬多行代碼, 代碼寫的精簡,有很多巧妙的實現,作者有技術潔癖 
Redis的社區活躍度很高,這是衡量開源軟件質量的重要指標,開源軟件的初期一般都沒有商業技術服務支持,如果沒有活躍社區做支撐,一旦發生問題都無處求救;

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file: 
寫log(aof), 到一定程度再和內存合並. 追加再追加, 順序寫磁盤, 對性能影響非常小

 

1. 單實例單進程

Redis使用的是單進程,所以在配置時,一個實例隻會用到一個CPU; 
在配置時,如果需要讓CPU使用率最大化,可以配置Redis實例數對應CPU數, Redis實例數對應端口數(8核Cpu, 8個實例, 8個端口), 以提高並發: 
單機測試時, 單條數據在200字節, 測試的結果為8~9萬tps;

2. Replication

過程: 數據寫到master–>master存儲到slave的rdb中–>slave加載rdb到內存。 
存儲點(save point): 當網絡中斷了, 連上之後, 繼續傳. 
Master-slave下第一次同步是全傳,後麵是增量同步;、

 

3. 數據一致性

長期運行後多個結點之間存在不一致的可能性; 
開發兩個工具程序: 
1.對於數據量大的數據,會周期性的全量檢查; 
2.實時的檢查增量數據,是否具有一致性;

對於主庫未及時同步從庫導致的不一致,稱之為延時問題; 
對於一致性要求不是那麼嚴格的場景,我們隻需要要保證最終一致性即可; 
對於延時問題,需要根據業務場景特點分析,從應用層麵增加策略來解決這個問題; 
例如: 
1.新注冊的用戶,必須先查詢主庫; 
2.注冊成功之後,需要等待3s之後跳轉,後台此時就是在做數據同步。

 

第四:分布式緩存的架構設計

 

1.架構設計

由於redis是單點,項目中需要使用,必須自己實現分布式。基本架構圖如下所示:

 

 

2.分布式實現

通過key做一致性哈希,實現key對應redis結點的分布。

一致性哈希的實現:

l        hash值計算:通過支持MD5與MurmurHash兩種計算方式,默認是采用MurmurHash,高效的hash計算。

l        一致性的實現:通過java的TreeMap來模擬環狀結構,實現均勻分布

 

3.client的選擇

對於jedis修改的主要是分區模塊的修改,使其支持了跟據BufferKey進行分區,跟據不同的redis結點信息,可以初始化不同的 ShardInfo,同時也修改了JedisPool的底層實現,使其連接pool池支持跟據key,value的構造方法,跟據不同 ShardInfos,創建不同的jedis連接客戶端,達到分區的效果,供應用層調用

 

4.模塊的說明

l        髒數據處理模塊,處理失敗執行的緩存操作。

l        屏蔽監控模塊,對於jedis操作的異常監控,當某結點出現異常可控製redis結點的切除等操作。

整個分布式模塊通過hornetq,來切除異常redis結點。對於新結點的增加,也可以通過reload方法實現增加。(此模塊對於新增結點也可以很方便實現)

對於以上分布式架構的實現滿足了項目的需求。另外使用中對於一些比較重要用途的緩存數據可以單獨設置一些redis結點,設定特定的優先級。另外對 於緩存接口的設計,也可以跟據需求,實現基本接口與一些特殊邏輯接口。對於cas相關操作,以及一些事物操作可以通過其watch機製來實現。

聲明:所有博客服務於分布式框架,作為框架的技術支持及說明,框架麵向企業,是大型互聯網分布式企業架構,後期會介紹linux上部署高可用集群項目。

歡迎大家一起學習研究相關技術

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最後更新:2017-07-17 16:42:36

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