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首先是单线程模型#xff1a;redis采用单线程可以避免多线程下切换和竞争的开销#xff0c;提高cpu的利用率#xff0c;如果是多核cpu#xff0c;可以部署多个redis实例。基于内存的数据存储#xff1a;redis将数据存储在内存中#xff0c;相比于硬…Redis如何实现高并发
首先是单线程模型redis采用单线程可以避免多线程下切换和竞争的开销提高cpu的利用率如果是多核cpu可以部署多个redis实例。基于内存的数据存储redis将数据存储在内存中相比于硬盘访问速度更快。优化数据结构redis使用多种高效的数据结构如哈希表、跳跃表等提高数据的操作效率。多路复用和非阻塞IO多路复用允许一个线程同时监听多个客户端而非阻塞IO允许发起IO请求后不会阻塞当前线程而可以执行其他任务提高了响应速度和利用率。 redis4.0及之前都是单线程模式之后慢慢往多线程方向发展这是为什么呢
4.0之前机器大多是单核的故使用单线程但随着互联网发展机器都是多核为了提高性能慢慢往多线程方向发展。其次实践中出现的部分问题不好解决比如删除一个大key ——hash表就需要将里面的键值对全部删除非常耗时如果是单线程会出现卡顿导致其他连接用户不能及时响应。
到了redis6/7版本网络处理请求是多线程瓶颈命令执行是单线程。
开启多线程
配置文件redis.conf设置
io-threads 数量 //设置线程核心数
io-threads-do-reads yes //开启多线程 缓存穿透
缓存穿透是指请求的数据在缓存中和数据库中都不存在每次请求访问数据库。
场景
查询不存在的数据缓存无法存储故每次从数据库查询查询热门数据数据被访问频繁导致缓存系统无法处理只能从数据库中访问查询异常数据数据服务异常缓存无法访问。
解决方法维护一个布隆过滤器判断一个元素是否可能在一个集合中。 缓存击穿
是指一个查询的热点数据不存在缓存每次都需要访问数据库。
场景
未缓存存储的热点数据热点数据过期
解决方法查询数据库前判断缓存中是否有若没用使用redis查询数据库写入缓存。 缓存雪崩
指某一时间大量缓存数据集体失效导致数据库的访问量加大对数据库产生极大负荷。
场景
缓存服务器宕机当服务器宕机或重启时大量访问将命中数据库数据过期时间设置不合理。促销商品打折等促销活动将带来高频的数据访问。
解决方法
将缓存过期时间分散开即为不同的数据设置不同的过期时间使用多级缓存结构通过增加缓存层数来提高数据的保存时间 实际生产上如何禁止keys */flushdb/flushall等危险命令
将相应命令设置成空字符串。
在redis.conf配置命令为空字符串
rename- command keys
命令含义重命名指令keys为空字符串
实际遍历可以通过scan来进行
命令scan 游标从0开始 match 模糊匹配 count 数量
例子 从0开始匹配前缀为k的15条记录 返回第一行表示下一个游标如果为0表示遍历完毕。
多大算大key
String为超过10KB。
而集合如List Hash等超过5000即为大key。
危害
造成内存不均集群迁移困难。
删除等会造成阻塞。
查询
redis-cli --bigkeys : 发现其中的大key
memory usage 键查询某个key的大小
如何删除
先将大key中数据进行删除里面大致清空时直接delete该key
如何调优
将大key移除改为非阻塞 双检加锁策略
当redis中无数据而需要向mysql查询时如何保证数据一致性
策略
先在redis缓存查询是否存在命中直接返回未命中则加锁再进行一次缓存查询因为在多线程中可能上次加锁的线程已经将数据更新到缓存若未查到访问数据库并更新缓存。
数据库和缓存一致性的策略
先删除缓存再更新数据库
让下次访问时将数据从数据库中写回到缓存。
缺陷可能存在更新不及时导致线程访问到旧的数据写会缓存导致后面请求访问的都是旧数据。
先更新数据库再删除缓存
让下次访问时将数据从数据库中写回到缓存。
缺陷可能删除不及时导致部分访问读取缓存中的旧值。
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