redis 事务

Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。事务提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制,并且在事务执行期间,服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求,它会将事务中的所有命令都执行完毕,然后才去处理其他客户端的命令请求。

在传统的关系式数据库中,常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。在 Redis 中,事务总是具有原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)和隔离性(Isolation),并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时,事务也具有持久性(Durability)。

缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案

缓存雪崩

简介:缓存同一时间大面积的失效,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。
解决办法(中华石杉老师在他的视频中提到过,视频地址在最后一个问题中有提到):

  • 事前:尽量保证整个 redis 集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
  • 事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免MySQL崩掉
  • 事后:利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

缓存穿透

简介:一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据,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。

解决办法: 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是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。

另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟

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如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同!

推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁)。(如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题,不要使用分布式锁,这样会影响性能)

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为:每个客户端对某个方法加锁时,在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下,生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单,只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候,只需将这个瞬时节点删除即可。同时,其可以避免服务宕机导致的锁无法释放,而产生的死锁问题。完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。

在实践中,当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?

一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。