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關(guān)于Redis你可能不了解的一些事

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引子

Redis 是一個(gè)高性能分布式的key-value數(shù)據(jù)庫(kù)。它支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并可應(yīng)用于緩存、隊(duì)列等多種場(chǎng)景下。使用過(guò)Redis的小伙伴們可能對(duì)這些已經(jīng)非常熟知了,下面我想來(lái)談?wù)凴edis也許并不被每個(gè)人了解的那點(diǎn)事。

Redis持久化機(jī)制

剛看到標(biāo)題你可能會(huì)說(shuō),我知道,不就是RDB和AOF嘛。這些已經(jīng)是老生常談了。那么我們今天就深入談?wù)勥@兩種持久化方式的邏輯和原理。

RDB的原理

在Redis中RDB持久化的觸發(fā)分為兩種:自己手動(dòng)觸發(fā)與Redis定時(shí)觸發(fā)。

針對(duì)RDB方式的持久化,手動(dòng)觸發(fā)可以使用:

(1)save:會(huì)阻塞當(dāng)前Redis服務(wù)器,直到持久化完成,線上應(yīng)該禁止使用。
(2)bgsave:該觸發(fā)方式會(huì)fork一個(gè)子進(jìn)程,由子進(jìn)程負(fù)責(zé)持久化過(guò)程,因此阻塞只會(huì)發(fā)生在fork子進(jìn)程的時(shí)候。

而自動(dòng)觸發(fā)的場(chǎng)景如下:

根據(jù)我們的 save m n 配置規(guī)則自動(dòng)觸發(fā);
從節(jié)點(diǎn)全量復(fù)制時(shí),主節(jié)點(diǎn)發(fā)送rdb文件給從節(jié)點(diǎn)完成復(fù)制操作,主節(jié)點(diǎn)會(huì)觸發(fā) bgsave;
執(zhí)行 debug reload 時(shí)處罰;
執(zhí)行 shutdown時(shí),如果沒(méi)有開(kāi)啟aof,也會(huì)觸發(fā)。

由于 save 基本不會(huì)被使用到,我們來(lái)看看 bgsave 這個(gè)命令是如何完成RDB的持久化的。


RDB文件保存過(guò)程

(1)redis調(diào)用fork,現(xiàn)在有了子進(jìn)程和父進(jìn)程。
(2)父進(jìn)程繼續(xù)處理client請(qǐng)求,子進(jìn)程負(fù)責(zé)將內(nèi)存內(nèi)容寫(xiě)入到臨時(shí)文件。由于os的寫(xiě)時(shí)復(fù)制機(jī)制(copy on write)父子進(jìn)程會(huì)共享相同的物理頁(yè)面,當(dāng)父進(jìn)程處理寫(xiě)請(qǐng)求時(shí)os會(huì)為父進(jìn)程要修改的頁(yè)面創(chuàng)建副本,而不是寫(xiě)共享的頁(yè)面。所以子進(jìn)程的地址空間內(nèi)的數(shù)據(jù)是fork時(shí)刻整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)快照。
(3)當(dāng)子進(jìn)程將快照寫(xiě)入臨時(shí)文件完畢后,用臨時(shí)文件替換原來(lái)的快照文件,然后子進(jìn)程退出。

PS:fork 操作會(huì)阻塞,導(dǎo)致Redis讀寫(xiě)性能下降。我們可以控制單個(gè)Redis實(shí)例的最大內(nèi)存,來(lái)盡可能降低Redis在fork時(shí)的時(shí)間消耗;或者控制自動(dòng)觸發(fā)的頻率減少fork次數(shù)。

AOF的原理

AOF的整個(gè)流程大體來(lái)看可以分為兩步,一步是命令的實(shí)時(shí)寫(xiě)入(如果是 appendfsync everysec 配置,會(huì)有1s損耗),第二步是對(duì)aof文件的重寫(xiě)。

對(duì)于增量追加到文件這一步主要的流程是:

(1)命令寫(xiě)入
(2)追加到aof_buf
(3)同步到aof磁盤

那么這里為什么要先寫(xiě)入buf再同步到磁盤呢?如果實(shí)時(shí)寫(xiě)入磁盤會(huì)帶來(lái)非常高的磁盤IO,影響整體性能。

AOF重寫(xiě)

你可以會(huì)想,每一條寫(xiě)命令都生成一條日志,那么AOF文件是不是會(huì)很大?答案是肯定的,AOF文件會(huì)越來(lái)越大,所以Redis又提供了一個(gè)功能,叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件,新的AOF文件中一條記錄的操作只會(huì)有一次,而不像一份老文件那樣,可能記錄了對(duì)同一個(gè)值的多次操作。

手動(dòng)觸發(fā): bgrewriteaof

自動(dòng)觸發(fā)就是根據(jù)配置規(guī)則來(lái)觸發(fā),當(dāng)然自動(dòng)觸發(fā)的整體時(shí)間還跟Redis的定時(shí)任務(wù)頻率有關(guān)系。

下面來(lái)看看重寫(xiě)的流程圖:

(1)redis調(diào)用fork ,現(xiàn)在有父子兩個(gè)進(jìn)程
(2)子進(jìn)程根據(jù)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù)快照,往臨時(shí)文件中寫(xiě)入重建數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)的命令
(3)父進(jìn)程繼續(xù)處理client請(qǐng)求,除了把寫(xiě)命令寫(xiě)入到原來(lái)的aof文件中。同時(shí)把收到的寫(xiě)命令緩存起來(lái)。這樣就能保證如果子進(jìn)程重寫(xiě)失敗的話并不會(huì)出問(wèn)題。
(4)當(dāng)子進(jìn)程把快照內(nèi)容寫(xiě)到臨時(shí)文件中后,子進(jìn)程發(fā)信號(hào)通知父進(jìn)程。然后父進(jìn)程把緩存的寫(xiě)命令也寫(xiě)入到臨時(shí)文件。
(5)現(xiàn)在父進(jìn)程可以使用臨時(shí)文件替換老的aof文件,并重命名,后面收到的寫(xiě)命令也開(kāi)始往新的aof文件中追加。

PS:需要注意到是重寫(xiě)aof文件的操作,并沒(méi)有讀取舊的aof文件,而是將整個(gè)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容用命令的方式重寫(xiě)了一個(gè)新的aof文件,這點(diǎn)和快照有點(diǎn)類似。

Redis為什么這么快?

Redis采用的是基于內(nèi)存的單進(jìn)程單線程模型的 KV 數(shù)據(jù)庫(kù),由C語(yǔ)言編寫(xiě),官方提供的數(shù)據(jù)是可以達(dá)到100000+的QPS(每秒內(nèi)查詢次數(shù))。這個(gè)數(shù)據(jù)不比采用單進(jìn)程多線程的同樣基于內(nèi)存的 KV 數(shù)據(jù)庫(kù) Memcached 差!原因如下:

1、完全基于內(nèi)存,絕大部分請(qǐng)求是純粹的內(nèi)存操作,非常快速;
2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,對(duì)數(shù)據(jù)操作也簡(jiǎn)單,Redis中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是專門進(jìn)行設(shè)計(jì)的;
3、采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件,也不存在多進(jìn)程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗CPU,不用去考慮各種鎖的問(wèn)題,不存在加鎖釋放鎖的操作,也不可能出現(xiàn)死鎖而導(dǎo)致的性能消耗;
4、使用多路I/O復(fù)用模型,非阻塞IO;
5、使用的底層模型不同,底層實(shí)現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣,Redis直接構(gòu)建了自己的VM機(jī)制。

多路I/O復(fù)用模型

多路I/O復(fù)用模型是利用 select、poll、epoll 可以同時(shí)監(jiān)察多個(gè)流的 I/O 事件的能力,在空閑的時(shí)候,會(huì)把當(dāng)前線程阻塞掉,當(dāng)有一個(gè)或多個(gè)流有 I/O 事件時(shí),就從阻塞態(tài)中喚醒,于是程序就會(huì)輪詢一遍所有的流(epoll 是只輪詢那些真正發(fā)出了事件的流),并且只依次順序的處理就緒的流,這種做法就避免了大量的無(wú)用操作。這里“多路”指的是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接,“復(fù)用”指的是復(fù)用同一個(gè)線程。采用多路 I/O 復(fù)用技術(shù)可以讓單個(gè)線程高效的處理多個(gè)連接請(qǐng)求(盡量減少網(wǎng)絡(luò) IO 的時(shí)間消耗)。

Redis事務(wù)

Redis中的事務(wù)(transaction)是一組命令的集合。事務(wù)同命令一樣都是Redis最小的執(zhí)行單位,一個(gè)事務(wù)中的命令要么都執(zhí)行,要么都不執(zhí)行。Redis事務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要 MULTI 和 EXEC 兩個(gè)命令,事務(wù)開(kāi)始的時(shí)候先向Redis服務(wù)器發(fā)送 MULTI 命令,然后依次發(fā)送需要在本次事務(wù)中處理的命令,最后再發(fā)送 EXEC 命令表示事務(wù)命令結(jié)束。

舉個(gè)例子,使用redis-cli連接redis,然后在命令行工具中輸入如下命令:


從輸出中可以看到,當(dāng)輸入MULTI命令后,服務(wù)器返回OK表示事務(wù)開(kāi)始成功,然后依次輸入需要在本次事務(wù)中執(zhí)行的所有命令,每次輸入一個(gè)命令服務(wù)器并不會(huì)馬上執(zhí)行,而是返回”QUEUED”,這表示命令已經(jīng)被服務(wù)器接受并且暫時(shí)保存起來(lái),最后輸入EXEC命令后,本次事務(wù)中的所有命令才會(huì)被依次執(zhí)行,可以看到最后服務(wù)器一次性返回了三個(gè)OK,這里返回的結(jié)果與發(fā)送的命令是按順序,這說(shuō)明這次事務(wù)中的命令全都執(zhí)行成功了。

再舉個(gè)例子,在命令行工具中輸入如下命令:


和前面的例子一樣,先輸入MULTI最后輸入EXEC表示中間的命令屬于一個(gè)事務(wù),不同的是中間輸入的命令有一個(gè)錯(cuò)誤(set寫(xiě)成了sett),這樣因?yàn)橛幸粋€(gè)錯(cuò)誤的命令導(dǎo)致事務(wù)中的其他命令都不執(zhí)行了,可見(jiàn)事務(wù)中的所有命令是保持一致的。

如果客戶端在發(fā)送EXEC命令之前斷線了,則服務(wù)器會(huì)清空事務(wù)隊(duì)列,事務(wù)中的所有命令都不會(huì)被執(zhí)行。而一旦客戶端發(fā)送了EXEC命令之后,事務(wù)中的所有命令都會(huì)被執(zhí)行,即使此后客戶端斷線也沒(méi)關(guān)系,因?yàn)榉?wù)器已經(jīng)保存了事務(wù)中的所有命令。

除了保證事務(wù)中的所有命令要么全執(zhí)行要么全不執(zhí)行外,Redis的事務(wù)還能保證一個(gè)事務(wù)中的命令依次執(zhí)行而不會(huì)被其他命令插入。試想一個(gè)客戶端A需要執(zhí)行幾條命令,同時(shí)客戶端B發(fā)送了幾條命令,如果不使用事務(wù),則客戶端B的命令有可能會(huì)插入到客戶端A的幾條命令中,如果想避免這種情況發(fā)生,也可以使用事務(wù)。

Redis事務(wù)錯(cuò)誤處理

如果一個(gè)事務(wù)中的某個(gè)命令執(zhí)行出錯(cuò),Redis會(huì)怎樣處理呢?要回答這個(gè)問(wèn)題,首先要搞清楚是什么原因?qū)е旅顖?zhí)行出錯(cuò):

1.語(yǔ)法錯(cuò)誤:就像上面的例子一樣,語(yǔ)法錯(cuò)誤表示命令不存在或者參數(shù)錯(cuò)誤,這種情況需要區(qū)分Redis的版本,Redis 2.6.5之前的版本會(huì)忽略錯(cuò)誤的命令,執(zhí)行其他正確的命令,2.6.5之后的版本會(huì)忽略這個(gè)事務(wù)中的所有命令,都不執(zhí)行

2.運(yùn)行錯(cuò)誤 運(yùn)行錯(cuò)誤表示命令在執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤,比如用GET命令獲取一個(gè)散列表類型的鍵值。這種錯(cuò)誤在命令執(zhí)行之前Redis是無(wú)法發(fā)現(xiàn)的,所以在事務(wù)里這樣的命令會(huì)被Redis接受并執(zhí)行。如果食物里有一條命令執(zhí)行錯(cuò)誤,其他命令依舊會(huì)執(zhí)行(包括出錯(cuò)之后的命令)。


Redis中的事務(wù)并沒(méi)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)回滾(rollback)功能,因此使用者必須自己收拾剩下的爛攤子。不過(guò)由于Redis不支持事務(wù)回滾功能,這也使得Redis的事務(wù)簡(jiǎn)潔快速。

WATCH、UNWATCH、DISCARD命令

從上面的例子我們可以看到,事務(wù)中的命令要全部執(zhí)行完之后才能獲取每個(gè)命令的結(jié)果,但是如果一個(gè)事務(wù)中的命令B依賴于他上一個(gè)命令A(yù)的結(jié)果的話該怎么辦呢?就比如說(shuō)實(shí)現(xiàn)類似Java中的i++的功能,先要獲取當(dāng)前值,才能在當(dāng)前值的基礎(chǔ)上做加一操作。這種場(chǎng)合僅僅使用上面介紹的MULTI和EXEC是不能實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)镸ULTI和EXEC中的命令是一起執(zhí)行的,并不能將其中一條命令的執(zhí)行結(jié)果作為另一條命令的執(zhí)行參數(shù),所以這個(gè)時(shí)候就需要引進(jìn)Redis事務(wù)家族中的另一成員:WATCH命令

換個(gè)角度思考上面說(shuō)到的實(shí)現(xiàn)i++的方法,可以這樣實(shí)現(xiàn):

  • 監(jiān)控i的值,保證i的值不被修改
  • 獲取i的原值
  • 如果過(guò)程中i的值沒(méi)有被修改,則將當(dāng)前的i值+1,否則不執(zhí)行

WATCH命令可以監(jiān)控一個(gè)或多個(gè)鍵,一旦其中有一個(gè)鍵被修改(或刪除),之后的事務(wù)就不會(huì)執(zhí)行,監(jiān)控一直持續(xù)到EXEC命令(事務(wù)中的命令是在EXEC之后才執(zhí)行的,EXEC命令執(zhí)行完之后被監(jiān)控的鍵會(huì)自動(dòng)被UNWATCH)。舉個(gè)例子:


上面的例子中,首先設(shè)置mykey的鍵值為1,然后使用WATCH命令監(jiān)控mykey,隨后更改mykey的值為2,然后進(jìn)入事務(wù),事務(wù)中設(shè)置mykey的值為3,然后執(zhí)行EXEC運(yùn)行事務(wù)中的命令,最后使用get命令查看mykey的值,發(fā)現(xiàn)mykey的值還是2,也就是說(shuō)事務(wù)中的命令根本沒(méi)有執(zhí)行(因?yàn)閃ATCH監(jiān)控mykey的過(guò)程中,mykey被修改了,所以隨后的事務(wù)便會(huì)被取消)。

UNWATCH命令可以在WATCH命令執(zhí)行之后、MULTI命令執(zhí)行之前取消對(duì)某個(gè)鍵的監(jiān)控。舉個(gè)例子:


上面的例子中,首先設(shè)置mykey的鍵值為1,然后使用WATCH命令監(jiān)控mykey,隨后更改mykey的值為2,然后取消對(duì)mykey的監(jiān)控,再進(jìn)入事務(wù),事務(wù)中設(shè)置mykey的值為3,然后執(zhí)行EXEC運(yùn)行事務(wù)中的命令,最后使用get命令查看mykey的值,發(fā)現(xiàn)mykey的值還是3,也就是說(shuō)事務(wù)中的命令運(yùn)行成功。

DISCARD命令則可以在MULTI命令執(zhí)行之后,EXEC命令執(zhí)行之前取消WATCH命令并清空事務(wù)隊(duì)列,然后從事務(wù)狀態(tài)中退出。舉個(gè)例子:


上面的例子中,首先設(shè)置mykey的鍵值為1,然后使用WATCH命令監(jiān)控mykey,隨后更改mykey的值為2,然后進(jìn)入事務(wù),事務(wù)中設(shè)置mykey的值為3,然后執(zhí)行DISCARD命令,再執(zhí)行EXEC運(yùn)行事務(wù)中的命令,發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)“ERR EXEC without MULTI”,說(shuō)明DISCARD命令成功執(zhí)行——取消WATCH命令并清空事務(wù)隊(duì)列,然后從事務(wù)狀態(tài)中退出。

Redis分布式鎖

上面介紹的Redis的WATCH、MULTI和EXEC命令,只會(huì)在數(shù)據(jù)被其他客戶端搶先修改的情況下,通知執(zhí)行這些命令的客戶端,讓它撤銷對(duì)數(shù)據(jù)的修改操作,并不能阻止其他客戶端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改,所以只能稱之為樂(lè)觀鎖(optimistic locking)。

而這種樂(lè)觀鎖并不具備可擴(kuò)展性——當(dāng)客戶端嘗試完成一個(gè)事務(wù)的時(shí)候,可能會(huì)因?yàn)槭聞?wù)執(zhí)行失敗而進(jìn)行反復(fù)的重試。保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性非常重要,但是當(dāng)負(fù)載變大的時(shí)候,使用樂(lè)觀鎖的做法并不完美。這時(shí)就需要使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

分布式鎖:是控制分布式系統(tǒng)之間同步訪問(wèn)共享資源的一種方式。在分布式系統(tǒng)中,常常需要協(xié)調(diào)他們的動(dòng)作。如果不同的系統(tǒng)或是同一個(gè)系統(tǒng)的不同主機(jī)之間共享了一個(gè)或一組資源,那么訪問(wèn)這些資源的時(shí)候,往往需要互斥來(lái)防止彼此干擾來(lái)保證一致性,在這種情況下,便需要使用到分布式鎖。

Redis命令介紹:

Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖主要用到命令是SETNX命令(SET if Not eXists)。

語(yǔ)法:SETNX key value

功能:當(dāng)且僅當(dāng) key 不存在,將 key 的值設(shè)為 value ,并返回1;若給定的 key 已經(jīng)存在,則 SETNX 不做任何動(dòng)作,并返回0。

使用Redis構(gòu)建鎖:

思路:將“l(fā)ock:”+參數(shù)名設(shè)置為鎖的鍵,使用SETNX命令嘗試將一個(gè)隨機(jī)的uuid設(shè)置為鎖的值,并為鎖設(shè)置過(guò)期時(shí)間,使用SETNX設(shè)置鎖的值可以防止鎖被其他進(jìn)程獲取。如果嘗試獲取鎖的時(shí)候失敗,那么程序?qū)⒉粩嘀卦?,直到成功獲取鎖或者超過(guò)給定是時(shí)限為止。

代碼:

public String acquireLockWithTimeout(
 Jedis conn, String lockName, long acquireTimeout, long lockTimeout)
 {
 String identifier = UUID.randomUUID().toString(); //鎖的值
 String lockKey = "lock:" + lockName; //鎖的鍵
 int lockExpire = (int)(lockTimeout / 1000); //鎖的過(guò)期時(shí)間
 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; //嘗試獲取鎖的時(shí)限
 while (System.currentTimeMillis()  end) { //判斷是否超過(guò)獲取鎖的時(shí)限
 if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1){ //判斷設(shè)置鎖的值是否成功
 conn.expire(lockKey, lockExpire); //設(shè)置鎖的過(guò)期時(shí)間
 return identifier; //返回鎖的值
 }
 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { //判斷鎖是否超時(shí)
 conn.expire(lockKey, lockExpire);
 }
 try {
 Thread.sleep(1000); //等待1秒后重新嘗試設(shè)置鎖的值
 }catch(InterruptedException ie){
 Thread.currentThread().interrupt();
 }
 }
 // 獲取鎖失敗時(shí)返回null
 return null;
 }

鎖的釋放:

思路:使用WATCH命令監(jiān)視代表鎖的鍵,然后檢查鍵的值是否和加鎖時(shí)設(shè)置的值相同,并在確認(rèn)值沒(méi)有變化后刪除該鍵。

代碼:

public boolean releaseLock(Jedis conn, String lockName, String identifier) {
 String lockKey = "lock:" + lockName; //鎖的鍵
 while (true){
 conn.watch(lockKey); //監(jiān)視鎖的鍵
 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))){ //判斷鎖的值是否和加鎖時(shí)設(shè)置的一致,即檢查進(jìn)程是否仍然持有鎖
 Transaction trans = conn.multi();
 trans.del(lockKey); //在Redis事務(wù)中釋放鎖
 ListObject> results = trans.exec();
 if (results == null){ 
 continue; //事務(wù)執(zhí)行失敗后重試(監(jiān)視的鍵被修改導(dǎo)致事務(wù)失敗,重新監(jiān)視并釋放鎖)
 }
 return true;
 }
 conn.unwatch(); //解除監(jiān)視
 break;
 }
 return false;
 }

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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標(biāo)簽:甘南 伊春 泰州 南寧 定州 畢節(jié) 拉薩 河源

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