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Redis常见问题③
Hi,我是阿昌
,今天学习记录Redis常见问题③
的部分。
1、Redis 的只读缓存和使用直写策略的读写缓存,都会把数据同步写到后端数据库中,你觉得它们有什么区别吗?
主要的区别在于,当有缓存数据被修改时:
-
只读缓存中,业务应用会直接修改数据库,并把缓存中的数据标记为无效;
-
读写缓存中,业务应用需要同时修改缓存和数据库。
2、Redis 缓存在处理脏数据时,不仅会修改数据,还会把它写回数据库。Redis 的只读缓存模式和两种读写缓存模式(带同步直写的读写模式,带异步写回的读写模式)),Redis 缓存对应哪一种或哪几种模式?
如果在使用 Redis 缓存时,需要把脏数据写回数据库,这就意味着,Redis 中缓存的数据可以直接被修改,这就对应了读写缓存模式
。
脏数据是在被替换出缓存时写回后端数据库的,这就对应了带有异步写回策略的读写缓存模式
。
3、在只读缓存中对数据进行删改时,需要在缓存中删除相应的缓存值。如果在这个过程中,不是删除缓存值,而是直接更新缓存的值,你觉得,和删除缓存值相比,直接更新缓存值有什么好处和不足吗?
如果直接在缓存中更新缓存值,等到下次数据再被访问时,业务应用可以直接从缓存中读取数据,这是它的一大好处。
不足之处在于,当有数据更新操作时,我们要保证缓存和数据库中的数据是一致的,这就可以采用重试
或延时双删方法
。
不过,这样就需要在业务应用中增加额外代码,有一定的开销。
4、在缓存雪崩时,可以采用服务熔断、服务降级、请求限流三种方法来应对。这三个方法可以用来应对缓存穿透问题吗?
缓存穿透这个问题的本质是查询了 Redis 和数据库中没有的数据
,而服务熔断、服务降级和请求限流的方法,本质上是为了解决 Redis 实例没有起到缓存层作用的问题,缓存雪崩和缓存击穿都属于这类问题。
在缓存穿透的场景下,业务应用是要从 Redis 和数据库中读取不存在的数据,此时,如果没有人工介入,Redis 是无法发挥缓存作用的。
一个可行的办法就是事前拦截
,不让这种查询 Redis 和数据库中都没有的数据的请求发送到数据库层。使用布隆过滤器
也是一个方法,布隆过滤器在判别数据不存在时,是不会误判的,而且判断速度非常快,一旦判断数据不存在,就立即给客户端返回结果。
使用布隆过滤器的好处是既降低了对 Redis 的查询压力,也避免了对数据库的无效访问。
对于缓存雪崩和击穿问题来说,服务熔断、服务降级和请求限流这三种方法属于有损方法
,会降低业务吞吐量、拖慢系统响应、降低用户体验。
不过,采用这些方法后,随着数据慢慢地重新填充回 Redis,Redis 还是可以逐步恢复缓存层作用的。
5、使用了 LFU 策略后,缓存还会被污染吗?
在 Redis 中,使用了 LFU 策略
后,还是有可能发生缓存污染
的。
在一些极端情况下,LFU 策略使用的计数器可能会在短时间内达到一个很大值,而计数器的衰减配置项设置得较大,导致计数器值衰减很慢,在这种情况下,数据就可能在缓存中长期驻留。
例如,一个数据在短时间内被高频访问,即使使用了 LFU 策略,这个数据也有可能滞留在缓存中,造成污染。
6、使用 SSD 作为内存容量的扩展,增加 Redis 实例的数据保存量,可以使用机械硬盘来作为实例容量扩展吗?有什么好处或不足吗?
从容量维度来看,机械硬盘的性价比更高,机械硬盘每 GB 的成本大约在 0.1 元左右,而 SSD 每 GB 的成本大约是 0.4~0.6 元左右。
从性能角度来看,机械硬盘(例如 SAS 盘)的延迟大约在 3~5ms,而企业级 SSD 的读延迟大约是 60~80us,写延迟在 20us。
缓存的负载特征一般是小粒度数据、高并发请求,要求访问延迟低。
所以,如果使用机械硬盘作为 Pika 底层存储设备的话,缓存的访问性能就会降低。
建议是,如果业务应用需要缓存大容量数据,但是对缓存的性能要求不高,就可以使用机械硬盘,否则最好是用 SSD。
7、Redis 在执行 Lua 脚本时,是可以保证原子性的,那么,举的 Lua 脚本例子(lua.script)中,是否需要把读取客户端 ip 的访问次数,也就是 GET(ip),以及判断访问次数是否超过 20 的判断逻辑,也加到 Lua 脚本中吗?
local current
current = redis.call("incr",KEYS[1])
if tonumber(current) == 1 then
redis.call("expire",KEYS[1],60)
end
在这个例子中,要保证原子性的操作有三个,分别是 INCR、判断访问次数是否为 1 和设置过期时间。
而对于获取 IP 以及判断访问次数是否超过 20 这两个操作来说,它们只是读操作
,即使客户端有多个线程并发执行这两个操作,也不会改变任何值,所以并不需要保证原子性,也就不用把它们放到 Lua 脚本中
了。
8、使用 SET 命令带上 NX 和 EX/PX 选项进行加锁操作,是否可以用下面的方式来实现加锁操作呢?
// 加锁
SETNX lock_key unique_value
EXPIRE lock_key 10S
// 业务逻辑
DO THINGS
如果使用这个方法实现加锁的话,SETNX 和 EXPIRE 两个命令虽然分别完成了对锁变量进行原子判断和值设置,以及设置锁变量的过期时间的操作,但是这两个操作一起执行时,并没有保证原子性
。
如果在执行了 SETNX 命令后,客户端发生了故障,但锁变量还没有设置过期时间,就无法在实例上释放了,这就会导致别的客户端无法执行加锁操作。
所以,不能
使用这个方法进行加锁。
9、在执行事务时,如果 Redis 实例发生故障,而 Redis 使用的是 RDB 机制,那么,事务的原子性还能得到保证吗?
当 Redis 采用 RDB 机制保证数据可靠性时,Redis 会按照一定的周期执行内存快照。
一个事务在执行过程中,事务操作对数据所做的修改并不会实时地记录到 RDB 中,而且,Redis 也不会创建 RDB 快照。
可以根据故障发生的时机以及 RDB 是否生成,分成三种情况来讨论事务的原子性保证。
- 假设事务在执行到一半时,实例发生了故障,在这种情况下,上一次 RDB 快照中不会包含事务所做的修改,而下一次 RDB 快照还没有执行。所以,实例恢复后,事务修改的数据会丢失,事务的原子性能得到保证。
- 假设事务执行完成后,RDB 快照已经生成了,如果实例发生了故障,事务修改的数据可以从 RDB 中恢复,事务的原子性也就得到了保证。
- 假设事务执行已经完成,但是 RDB 快照还没有生成,如果实例发生了故障,那么,事务修改的数据就会全部丢失,也就谈不上原子性了。
10、在主从集群中,我们把 slave-read-only 设置为 no,让从库也能直接删除数据,以此来避免读到过期数据,这是一个好方法吗?
假设从库也能直接删除过期数据的话(也就是执行写操作),是不是一个好方法?
主从复制中的增删改操作都需要在主库执行,即使从库能做删除,也不要在从库删除,否则会导致数据不一致。
例如,主从库上都有 a:stock 的键,客户端 A 给主库发送一个 SET 命令,修改 a:stock 的值,客户端 B 给从库发送了一个 SET 命令,也修改 a:stock 的值,此时,相同键的值就不一样了。所以,如果从库具备执行写操作的功能,就会导致主从数据不一致
。
即使从库可以删除过期数据,也还会有不一致的风险,有两种情况。
- 第一种情况是,对于已经设置了过期时间的 key,主库在 key 快要过期时,使用 expire 命令重置了过期时间,例如,一个 key 原本设置为 10s 后过期,在还剩 1s 就要过期时,主库又用 expire 命令将 key 的过期时间设置为 60s 后。但是,expire 命令从主库传输到从库时,由于网络延迟导致从库没有及时收到 expire 命令(比如延后了 3s 从库才收到 expire 命令),所以,从库按照原定的过期时间删除了过期 key,这就导致主从数据不一致了。
- 第二种情况是,主从库的时钟不同步,导致主从库删除时间不一致。另外,当 slave-read-only 设置为 no 时,如果在从库上写入的数据设置了过期时间,Redis 4.0 前的版本不会删除过期数据,而 Redis 4.0 及以上版本会在数据过期后删除。但是,对于主库同步过来的带有过期时间的数据,从库仍然不会主动进行删除。
11、假设将 min-slaves-to-write 设置为 1,min-slaves-max-lag 设置为 15s,哨兵的 down-after-milliseconds 设置为 10s,哨兵主从切换需要 5s,而主库因为某些原因卡住了 12s。此时,还会发生脑裂吗?主从切换完成后,数据会丢失吗?
主库卡住了 12s,超过了哨兵的 down-after-milliseconds 10s 阈值,所以,哨兵会把主库判断为客观下线,开始进行主从切换。
因为主从切换需要 5s,在主从切换过程中,原主库恢复正常。min-slaves-max-lag 设置的是 15s,而原主库在卡住 12s 后就恢复正常了,所以没有被禁止接收请求,客户端在原主库恢复后,又可以发送请求给原主库。
一旦在主从切换之后有新主库上线,就会出现脑裂
。
如果原主库在恢复正常后到降级为从库前的这段时间内,接收了写操作请求,那么,这些数据就会丢失了。
12、如何理解把 Redis 称为旁路缓存?
旁路缓存是指,写请求的处理方式是直接更新数据库,并删除缓存数据;而读请求的处理方式是查询缓存,如果缓存缺失,就读取数据库,并把数据写入缓存。
“Redis 属于旁路缓存”是这个意思吗?
这是典型的只读缓存
的特点。而Redis 称为旁路缓存,更多的是从“业务应用程序如何使用 Redis 缓存”这个角度来说的。
业务应用在使用 Redis 缓存时,需要在业务代码中显式地增加缓存的操作逻辑
。
例如,一个基本的缓存操作就是,一旦发生缓存缺失,业务应用需要自行去读取数据库,而不是缓存自身去从数据库中读取数据再返回。
再来看下和旁路缓存相对应的、计算机系统中的 CPU 缓存和 page cache。
这两种缓存默认就在应用程序访问内存和磁盘的路径上,写的应用程序都能直接使用这两种缓存。
强调 Redis 是一个旁路缓存,也是希望能够记住,在使用 Redis 缓存时,我们需要修改业务代码
。
13、使用 Redis 缓存时,应该用哪种模式?
采用只读缓存
。
通用的缓存模式有三种:
- 只读缓存模式
- 采用同步直写策略的读写缓存模式
- 采用异步写回策略的读写缓存模式
一般情况下,会把 Redis 缓存用作只读缓存
。
只读缓存涉及的操作,包括查询缓存、缓存缺失时读数据库和回填,数据更新时删除缓存数据,这些操作都可以加到业务应用中。而且,当数据更新时,缓存直接删除数据,缓存和数据库的数据一致性较为容易保证。
当然,有时也会把 Redis 用作读写缓存,同时采用同步直写策略。在这种情况下,缓存涉及的操作也都可以加到业务应用中。
只读缓存相比有一个好处,就是数据修改后的最新值可以直接从缓存中读取。
异步写回策略的读写缓存模式,缓存系统需要能在脏数据被淘汰时,自行把数据写回数据库,但是,Redis 是无法实现这一点的,所以使用 Redis 缓存时,并不采用这个模式。
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