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Redis 高可用
在web服务器中高可用是指服务器可以正常访问的时间衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务99.9%、99.99%、99.999%等等。 但是在Redis语境中高可用的含义似乎要宽泛一些除了保证提供正常服务如主从分离、快速容灾技术还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
在Redis中实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和 Cluster集群下面分别说明它们的作用以及解决了什么样的问题。 ●持久化持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)主要作用是数据备份即将数据存储在硬盘保证数据不会因进程退出而丢失。 ●主从复制主从复制是高可用Redis的基础哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷故障恢复无法自动化写操作无法负载均衡存储能力受到单机的限制。 ●哨兵在主从复制的基础上哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷写操作无法负载均衡存储能力受到单机的限制。 ●Cluster集群通过集群Redis解决了写操作无法负载均衡以及存储能力受到单机限制的问题实现了较为完善的高可用方案。
Redis 持久化
持久化的功能Redis是内存数据库数据都是存储在内存中为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失需要定期将Redis中的数据以某种形式数据或命令从内存保存到硬盘当下次Redis重启时利用持久化文件实现数据恢复。除此之外为了进行灾难备份可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
Redis 提供两种方式进行持久化
●RDB 持久化原理是将 Reids在内存中的数据库记录 定时保存到磁盘上。 ●AOF 持久化append only file原理是将 Reids 的操作日志以追加的方式写入文件类似于MySQL的binlog。 由于AOF持久化的实时性更好即当进程意外退出时丢失的数据更少因此AOF是目前主流的持久化方式不过RDB持久化仍然有其用武之地。
RDB持久化
1. 触发条件 1手动触发 save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。 save命令执行时会阻塞Redis服务器进程直到RDB文件创建完毕为止在Redis服务器阻塞期间服务器不能处理任何命令请求。 而bgsave命令执行时会创建一个子进程由子进程来负责创建RDB文件父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。 bgsave命令执行过程中只有fork子进程时会阻塞服务器而对于save命令整个过程都会阻塞服务器因此save已基本被废弃线上环境要杜绝save的使用。
2自动触发 在自动触发RDB持久化时Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
save m n 自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n指定当m秒内发生n次变化时会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf
--219行--以下三个save条件满足任意一个时都会引起bgsave的调用
save 900 1 当时间到900秒时如果redis数据发生了至少1次变化则执行bgsave
save 300 10 当时间到300秒时如果redis数据发生了至少10次变化则执行bgsave
save 60 10000 当时间到60秒时如果redis数据发生了至少10000次变化则执行bgsave
--254行--指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
--264行--指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /var/lib/redis/6379
--242行--是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes##其他自动触发机制##
除了save m n 以外还有一些其他情况会触发bgsave ●在主从复制场景下如果从节点执行全量复制操作则主节点会执行bgsave命令并将rdb文件发送给从节点。 ●执行shutdown命令时自动执行rdb持久化。
执行流程
1.当满足save规则时父进程检查是否有其他子进程正在执行如果有直接返回 2.如果没有其他子进程正在执行父进程执行fork创建子进程创建子进程过程中父进程处于阻塞状态redis父进程将不会处理客户端发来的请求。 3.创建完子进程后返回信息通知父进程不在阻塞redis父进程。 4.对redis内存中的数据进行快照生成rdb文件完成后对旧文件进行原子替换。 5.完成rdb持久化后子进程发送信号通知父进程更新统计信息 启动时加载 AOF的优先级比RDB高在Redis服务器启动时如果AOF处于开启状态Redis会优先载入AOF文件来恢复数据只有当AOF关闭时才会自动载入RDB文件来恢复数据 服务器载入RDB文件期间会处于阻塞状态直至载入完成为止。 Redis载入RDB文件时会对RDB文件进行校验如果文件损坏则日志中会打印错误Redis启动失败。
rdb的优缺点
缺点
1.数据完整性不如AOF
2.RDB类似于快照完备
3.在进行备份时会阻塞进程优点
1.持久化的速度比较快因为保存的是数据结果在写入到*.rdb持久化文件中并进行压缩来减小自身的体积
2.集群中redis主从复制从到主服务器进行同步默认先使用RDB文件进行恢复操作所以同步性能较高AOF 持久化 RDB持久化是将进程数据写入文件而AOF持久化则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中查询操作不会记录 当Redis重启时会再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。 与RDB相比AOF的实时性更好因此已成为主流的持久化方案。
开启AOF
Redis服务器默认开启RDB关闭AOF要开启AOF需要在配置文件中配置
vim /etc/redis/6379.conf
--700行--修改开启AOF
appendonly yes
--704行--指定AOF文件名称
appendfilename appendonly.aof
--796行--是否忽略最后一条可能存在问题的指令
aof-load-truncated yes/etc/init.d/redis_6379 restart执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令因此AOF不需要触发下面介绍AOF的执行流程。
AOF的执行流程包括 ●命令追加(append)将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf ●文件写入(write)和文件同步(sync)根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘 ●文件重写(rewrite)定期重写AOF文件达到压缩的目的。
命令追加(append)
Redis先将写命令追加到缓冲区而不是直接写入文件主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。 命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式它是一种纯文本格式具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中除了用于指定数据库的select命令如select 0为选中0号数据库是由Redis添加的其他都是客户端发送来的写命令。
文件写入(write)和文件同步(sync)
Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数说明如下 为了提高文件写入效率在现代操作系统中当用户调用write函数将数据写入文件时操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里当缓冲区被填满或超过了指定时限后才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率但也带来了安全问题如果计算机停机内存缓冲区中的数据会丢失因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里从而确保数据的安全性。
AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式它们分别是
vim /etc/redis/6379.conf
--729--
●appendfsync always 命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件fsync完成后线程返回。这种情况下每次有写命令都要同步到AOF文件硬盘IO成为性能瓶颈Redis只能支持大约几百TPS写入严重降低了Redis的性能即便是使用固态硬盘SSD每秒大约也只能处理几万个命令而且会大大降低SSD的寿命。●appendfsync no 命令写入aof_buf后调用系统write操作不对AOF文件做fsync同步同步由操作系统负责通常同步周期为30秒。这种情况下文件同步的时间不可控且缓冲区中堆积的数据会很多数据安全性无法保证。●appendfsync everysec 命令写入aof_buf后调用系统write操作write完成后线程返回fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中是性能和数据安全性的平衡因此是Redis的默认配置也是我们推荐的配置。文件重写(rewrite) 随着时间流逝Redis服务器执行的写命令越来越多AOF文件也会越来越大过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行也会导致数据恢复需要的时间过长。
文件重写是指定期重写AOF文件减小AOF文件的体积。需要注意的是AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新的AOF文件不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!
关于文件重写需要注意的另一点是对于AOF持久化来说文件重写虽然是强烈推荐的但并不是必须的即使没有文件重写数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入因此在一些现实中会关闭自动的文件重写然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。
#文件重写之所以能够压缩AOF文件原因在于 ●过期的数据不再写入文件 ●无效的命令不再写入文件如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(set myset v1, del myset)等。 ●多条命令可以合并为一个如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。
通过上述内容可以看出由于重写后AOF执行的命令减少了文件重写既可以减少文件占用的空间也可以加快恢复速度。
#文件重写的触发分为手动触发和自动触发 ●手动触发直接调用bgrewriteaof命令该命令的执行与bgsave有些类似都是fork子进程进行具体的工作且都只有在fork时阻塞。 ●自动触发通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。 只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时才会自动触发AOF重写即bgrewriteaof操作。
vim /etc/redis/6379.conf
--771--
●auto-aof-rewrite-percentage 100 当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时发生BGREWRITEAOF操作
●auto-aof-rewrite-min-size 64mb 当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF 关于文件重写的流程有两点需要特别注意(1)重写由父进程fork子进程进行(2)重写期间Redis执行的写命令需要追加到新的AOF文件中为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。 文件重写的流程
1.手动/自动触发aof文件重写bgrewriteaof判断有无其他子进程正在执行如果是bgrewriteaof则直接返回如果是bgsave则等待 2.没有其他子进程在执行时fork创建子进程期间会阻塞父进程阻塞期间父进程不会响应客户端的请求创建完子进程后父进程不再阻塞即可继续响应客户端的请求。
3.子进程根据合并规则进行aof文件重写 4.在aof文件重写期间新的客户端请求将会同时追加到aof_buf和aof_rewrite_buf两个缓冲区里 5.aof_buf里的数据继续同步到aof文件里aof_rewrite_buffer里的数据会同步到新的aof文件里当新的aof文件重写完成后会替换旧的aof文件 父进程判断有无其他子进程有则直接返回没有则fork一个子进程并陷入阻塞
将命令暂存在缓存区然后根据fsync策略同步到硬盘中
让子进程去创建AOF文件并发送信息通知父进程父进程结束阻塞 启动时加载
当AOF开启时Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据只有当AOF关闭时才会载入RDB文件恢复数据。 当AOF开启但AOF文件不存在时即使RDB文件存在也不会加载。 Redis载入AOF文件时会对AOF文件进行校验如果文件损坏则日志中会打印错误Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整)且aof-load-truncated参数开启则日志中会输出警告Redis忽略掉AOF文件的尾部启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。
RDB和AOF的优缺点
●RDB持久化
优点RDB文件紧凑体积小网络传输快适合全量复制恢复速度比AOF快很多。当然与AOF相比RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。
缺点RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化而在数据越来越重要的今天数据的大量丢失很多时候是无法接受的因此AOF持久化成为主流。此外RDB文件需要满足特定格式兼容性差如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件。 对于RDB持久化一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞另一方面子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。
●AOF持久化
与RDB持久化相对应AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。 对于AOF持久化向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)IO压力更大甚至可能造成AOF追加阻塞问题。 AOF文件的重写与RDB的bgsave类似会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说由于AOF向硬盘中写数据的频率更高因此对 Redis主进程性能的影响会更大。 Redis 性能管理
内存碎片如何产生的
Redis内部有自己的内存管理器为了提高内存使用的效率来对内存的申请和释放进行管理。 Redis中的值删除的时候并没有把内存直接释放交还给操作系统而是交给了Redis内部有内存管理器。 Redis中申请内存的时候也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。 Redis的这种机制提高了内存的使用率但是会使Redis中有部分自己没在用却不释放的内存导致了内存碎片的发生。
跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的
●内存碎片率在1到1.5之间是正常的这个值表示内存碎片率比较低也说明 Redis 没有发生内存交换。 ●内存碎片率超过1.5说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%其中50%是内存碎片率。 ●内存碎片率低于1的说明Redis内存分配超出了物理内存操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少 Redis内存占用。
解决碎片率大的问题
如果你的Redis版本是4.0以下的需要在 redis-cli 工具上输入 shutdown save 命令让 Redis 数据库执行保存操作并关闭 Redis 服务再重启服务器。Redis服务器重启后Redis会将没用的内存归还给操作系统碎片率会降下来。Redis4.0版本开始可以在不重启的情况下线上整理内存碎片。
config set activedefrag yes #自动碎片清理内存就会自动清理了。
memory purge #手动碎片清理内存使用率
redis实例的内存使用率超过可用最大内存操作系统将开始进行内存与swap空间交换。#避免内存交换发生的方法
●针对缓存数据大小选择安装 Redis 实例
●尽可能的使用Hash数据结构存储
●设置key的过期时间
内回收key
内存数据淘汰策略保证合理分配redis有限的内存资源。
当达到设置的最大阀值时需选择一种key的回收策略默认情况下回收策略是禁止删除。
配置文件中修改 maxmemory-policy 属性值
vim /etc/redis/6379.conf
--598--
maxmemory-policy noenviction
●volatile-lru使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据(移除最近最少使用的key针对设置了TTL的key)
●volatile-ttl从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰移除最近过期的key
●volatile-random从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰在设置了TTL的key里随机移除
●allkeys-lru使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据移除最少使用的key针对所有的key
●allkeys-random从数据集合中任意选择数据淘汰随机移除key
●noenviction禁止淘汰数据不删除直到写满时报错redis 优化
1.开启 AOF 持久化
设置 config set activedefrag yes 开启内存碎片自动清理或者 定时执行 memory purge 清理内存碎片 设置 内存数据淘汰策略 maxmemory-policy 实现保证内存使用率不超过系统最大内存 maxmemory设置redis占用最大内存值maxmemory-samples设置淘汰策略算法的样本数量 尽可能使用 Hash 数据类型存储数据如果 Hash 中包含很少的字段那么该类型的数据也将仅占用很少的空间 设置 key 的过期时间精简键名 和 键值控制键值的大小 设置 config set requirepass 开启密码验证 合理设置 maxclient 最大连接数参数10000tcp-backlog 连接排队数1024 timeout 连接超时时间30000 部署主从复制备份数据采用哨兵或集群方案实现高可用
2、缓存和数据库双写一致性问题
先更新数据库然后再删除缓存 缓存做过期时间数据过期后再有读请求可从数据库直接更新缓存
3、缓存雪崩
缓存同一时间大面积的过期失效所以后面的请求都会落到数据库上造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案
缓存数据的过期时间设置随机防止同一时间大量数据过期现象发生。 一般并发量不是特别多的时候使用最多的解决方案是加锁排队。 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记记录缓存的是否失效如果缓存标记失效则更新数据缓存。
4、缓存击穿
缓存中没有但数据库中有的数据一般是缓存时间到期这时由于并发用户特别多同时读缓存没读到数据又同时去数据库去取数据引起数据库压力瞬间增大造成过大压力。 和缓存雪崩不同的是缓存击穿指并发查同一条数据缓存雪崩是不同数据都过期了很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案
设置热点数据永远不过期。 加互斥锁互斥锁 5、缓存穿透
缓存和数据库中都没有的数据导致所有的请求都落到数据库上造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案
接口层增加校验如用户鉴权校验id做基础校验id0的直接拦截 从缓存取不到的数据在数据库中也没有取到这时也可以将key-value对写为key-null缓存有效时间可以设置短点如30秒设置太长会导致正常情况也没法使用。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击 采用布隆过滤器将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉从而避免了对底层存储系统的查询压力
