为什么Redis中明明有值但是取不到 redis为什么是key value

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代码探险家 2024-05-18 10:23:55

文章标签 为什么Redis中明明有值但是取不到 redis key失效的事件缓存 redis Redis 文章分类 Redis 数据库

考虑到绝大部分写业务的程序员，在实际开发中使用redis的时候，只会setvalue和getvalue两个操作，对redis整体缺乏一个认知。又恰逢博主某个同事下周要去培训redis，所以博主斗胆以redis为题材，对redis常见问题做一个总结，希望能够弥补大家的知识盲点。

首先我们先介绍些redis的基本概念，redis是Nosql数据库，是一个key-value存储系统。虽然redis是key-value的存储系统，但是redis支持的value存储类型是非常的多，比如字符串、链表、集合、有序集合和哈希。

好啦！步入正题！我们先探讨一下Redis是什么，Redis为什么这么快、然后在探讨一下为什么Redis是单线程的？

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1、Redis简介

Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。

它支持多种类型的数据结构，如字符串(Strings)，散列(Hash)，列表(List)，集合(Set)，有序集合(Sorted Set或者是ZSet)与范围查询，Bitmaps，Hyperloglogs 和地理空间(Geospatial)索引半径查询。其中常见的数据结构类型有：String、List、Set、Hash、ZSet这5种。

2，那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？

1) 当数据量的总大小一个机器放不下时；

2) 数据索引一个机器的内存放不下时；

3) 访问量(读写混合)一个实例放不下时。

单机时代，存储只用一台机器装mysql，如果每次存储成千上万条数据，这样很会导致mysql的性能很差，存储以及读取速度很慢，然后就演变成缓存+mysql+垂直拆分的方式。

Cache作为中间缓存时代，将所有的数据先保存到缓存中，然后再存入mysql中，减小数据库压力，提高效率。

但是当数据再次增加到又一个量级，上面的方式也不能满足需求，由于数据库的写入压力增加，缓存只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

主从分离模式时代，在redis的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

Nosql数据库的优势

1)易扩展

这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余的操作就可以进行横向的扩展。相对于关系型数据库可以减少表和字段特别多的情况。也无型之间在架构的层面上带来了可扩展的能力

2)大数据量提高性能

3)多样灵活的数据模型

3、使用redis有什么缺点

分析:大家用redis这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用redis都会碰到一些问题，常见的也就几个。
(一)缓存和数据库双写一致性问题
(二)缓存雪崩问题
(三)缓存击穿问题
(四)缓存的并发竞争问题
这四个问题，我个人是觉得在项目中，比较常遇见的，具体解决方案，后文给出。

4、为什么使用redis

分析:博主觉得在项目中使用redis，主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然，redis还具备可以做分布式锁等其他功能，但是如果只是为了分布式锁这些其他功能，完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替，并不是非要使用redis。因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答。回答:如下所示，分为两点(一)性能
我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。

(二)并发
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。

5，那么为什么Redis是单线程的

我们首先要明白，上边的种种分析，都是为了营造一个Redis很快的氛围！官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了(毕竟采用多线程会有很多麻烦！)。

本以为会有什么重大的技术要点才使得Redis使用单线程就可以这么快，没想到就是一句官方看似糊弄我们的回答！但是，我们已经可以很清楚的解释了为什么Redis这么快，并且正是由于在单线程模式的情况下已经很快了，就没有必要在使用多线程了！

但是，我们使用单线程的方式是无法发挥多核CPU 性能，不过我们可以通过在单机开多个Redis 实例来完善！

6、Redis为什么这么快

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；

3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：

(1)多路 I/O 复用模型

多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流)，并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。

这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消耗)，且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

分析:这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。解决方案:
(一)利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
(二)采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。解决方案:
(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

1，从缓存A读数据库，有则直接返回。

2，A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。

3，更新线程同时更新缓存A和缓存B。

8、如何解决redis的并发竞争key问题

分析:这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，博主提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。回答:如下所示
(1)如果对这个key操作，不要求顺序
这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，比较简单。
(2)如果对这个key操作，要求顺序
假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.
期望按照key1的value值按照 valueA--valueB--valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

系统Akey1{valueA3:00}系统Bkey1{valueB3:05}系统Ckey1{valueC3:10}

那么，假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。

其他方法，比如利用队列，将set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。

9、注意点

一，我们知道Redis是用”单线程-多路复用IO模型”来实现高性能的内存数据服务的，这种机制避免了使用锁，但是同时这种机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程，所以同一时刻只有一个操作在进行，所以，耗时的命令会导致并发的下降，不只是读并发，写并发也会下降。而单一线程也只能用到一个CPU核心，所以可以在同一个多核的服务器中，可以启动多个实例，组成master-master或者master-slave的形式，耗时的读命令可以完全在slave进行。

需要改的redis.conf项：

pidfile/var/run/redis/redis_6377.pid#pidfile要加上端口号port6377#这个是必须改的logfile/var/log/redis/redis_6377.log#logfile的名称也加上端口号dbfilenamedump_6377.rdb#rdbfile也加上端口号

二、“我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以，我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU，或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起。”。
CPU 是一个重要的影响因素，由于是单线程模型，Redis 更喜欢大缓存快速 CPU，而不是多核

在多核 CPU 服务器上面，Redis 的性能还依赖NUMA 配置和处理器绑定位置。最明显的影响是 redis-benchmark 会随机使用CPU内核。为了获得精准的结果，需要使用固定处理器工具(在 Linux 上可以使用 taskset)。最有效的办法是将客户端和服务端分离到两个不同的 CPU 来高校使用三级缓存。