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还不懂Redis?看完这个趣味小故事就明白了!

程序员文章站 2024-01-04 08:16:27
你好,我是redis,一个叫antirez的男人把我带到了这个世界上。 说起我的诞生,跟关系数据库mysql还挺有渊源的。在我还没来到这个世界上的时候,mysql过的很辛苦,互联网发展的越来越快,它容...

你好,我是redis,一个叫antirez的男人把我带到了这个世界上。 还不懂Redis?看完这个趣味小故事就明白了!

说起我的诞生,跟关系数据库mysql还挺有渊源的。

在我还没来到这个世界上的时候,mysql过的很辛苦,互联网发展的越来越快,它容纳的数据也越来越多,用户请求也随之暴涨,而每一个用户请求都变成了对它的一个又一个读写操作,mysql是苦不堪言。尤其是到“双11”、“618“这种全民购物狂欢的日子,都是mysql受苦受难的日子。

据后来mysql告诉我说,其实有一大半的用户请求都是读操作,而且经常都是重复查询一个东西,浪费它很多时间去进行磁盘i/o。

后来有人就琢磨,是不是可以学学cpu,给数据库也加一个缓存呢?于是我就诞生了!

出生不久,我就和mysql成为了好朋友,我们俩常常携手出现在后端服务器中。

应用程序们从mysql查询到的数据,在我这里登记一下,后面再需要用到的时候,就先找我要,我这里没有再找mysql要。

还不懂Redis?看完这个趣味小故事就明白了!

为了方便使用,我支持好几种数据结构的存储:

string

hash

list

set

sortedset

bitmap

······

因为我把登记的数据都记录在内存中,不用去执行慢如蜗牛的i/o操作,所以找我要比找mysql要省去了不少的时间呢。

可别小瞧这简单的一个改变,我可为mysql减轻了不小的负担!随着程序的运行,我缓存的数据越来越多,有相当部分时间我都给它挡住了用户请求,这一下它可乐得清闲自在了!

有了我的加入,网络服务的性能提升了不少,这都归功于我为数据库挨了不少枪子儿。

缓存过期 && 缓存淘汰

不过很快我发现事情不妙了,我缓存的数据都是在内存中,可是就算是在服务器上,内存的空间资源还是很有限的,不能无节制的这么存下去,我得想个办法,不然吃枣药丸。

不久,我想到了一个办法:给缓存内容设置一个超时时间,具体设置多长交给应用程序们去设置,我要做的就是把过期了的内容从我里面删除掉,及时腾出空间就行了。

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超时时间有了,我该在什么时候去干这个清理的活呢?

最简单的就是定期删除,我决定100ms就做一次,一秒钟就是10次!

我清理的时候也不能一口气把所有过期的都给删除掉,我这里面存了大量的数据,要全面扫一遍的话那不知道要花多久时间,会严重影响我接待新的客户请求的!

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时间紧任务重,我只好随机选择一部分来清理,能缓解内存压力就行了。

就这样过了一段日子,我发现有些个键值运气比较好,每次都没有被我的随机算法选中,每次都能幸免于难,这可不行,这些长时间过期的数据一直霸占着不少的内存空间!气抖冷!

我眼里可揉不得沙子!于是在原来定期删除的基础上,又加了一招:

那些原来逃脱我随机选择算法的键值,一旦遇到查询请求,被我发现已经超期了,那我就绝不客气,立即删除。

这种方式因为是被动式触发的,不查询就不会发生,所以也叫惰性删除!

可是,还是有部分键值,既逃脱了我的随机选择算法,又一直没有被查询,导致它们一直逍遥法外!而于此同时,可以使用的内存空间却越来越少。

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而且就算退一步讲,我能够把过期的数据都删除掉,那万一过期时间设置的很长,还没等到我去清理,内存就吃满了,一样要吃枣药丸,所以我还得想个办法。

我苦思良久,终于憋出了个大招:内存淘汰策略,这一次我要彻底解决问题!

我提供了8种策略供应用程序选择,用于我遇到内存不足时该如何决策:

noeviction:返回错误,不会删除任何键值

allkeys-lru:使用lru算法删除最近最少使用的键值

volatile-lru:使用lru算法从设置了过期时间的键集合中删除最近最少使用的键值

allkeys-random:从所有key随机删除

volatile-random:从设置了过期时间的键的集合中随机删除

volatile-ttl:从设置了过期时间的键中删除剩余时间最短的键

volatile-lfu:从配置了过期时间的键中删除使用频率最少的键

allkeys-lfu:从所有键中删除使用频率最少的键

有了上面几套组合拳,我再也不用担心过期数据多了把空间撑满的问题了~

缓存穿透 && 布隆过滤器

我的日子过的还挺舒坦,不过mysql大哥就没我这么舒坦了,有时候遇到些烦人的请求,查询的数据不存在,mysql就要白忙活一场!不仅如此,因为不存在,我也没法缓存啊,导致同样的请求来了每次都要去让mysql白忙活一场。我作为缓存的价值就没得到体现啦!这就是人们常说的缓存穿透。

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这一来二去,mysql大哥忍不住了:“唉,兄弟,能不能帮忙想个办法,把那些明知道不会有结果的查询请求给我挡一下”

这时我想到了我的另外一个好朋友:布隆过滤器

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我这位朋友别的本事没有,就擅长从超大的数据集中快速告诉你查找的数据存不存在(悄悄告诉你,我的这位朋友有一点不靠谱,它告诉你存在的话不能全信,其实有可能是不存在的,不过它他要是告诉你不存在的话,那就一定不存在)。

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如果你对我这位朋友感兴趣的话,可以看看这里《白话布隆过滤器bloomfilter》

我把这位朋友介绍给了应用程序,不存在的数据就不必去叨扰mysql了,轻松帮忙解决了缓存穿透的问题。

缓存击穿 && 缓存雪崩

这之后过了一段时间太平日子,直到那一天···

有一次,mysql那家伙正优哉游哉的摸鱼,突然一大堆请求给他怼了过去,给他打了一个措手不及。

一阵忙活之后,mysql怒气冲冲的找到了我,“兄弟,咋回事啊,怎么一下子来的这么猛”

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我查看了日志,赶紧解释到:“大哥,实在不好意思,刚刚有一个热点数据到了过期时间,被我删掉了,不巧的是随后就有对这个数据的大量查询请求来了,我这里已经删了,所以请求都发到你那里来了”

“你这干的叫啥事,下次注意点啊”,mysql大哥一脸不高兴的离开了。

这一件小事我也没怎么放在心上,随后就抛之脑后了,却没曾想几天之后竟捅了更大的篓子。

那一天,又出现了大量的网络请求发到了mysql那边,比上一次的规模大得多,mysql大哥一会儿功夫就给干趴下了好几次!

等了好半天这一波流量才算过去,mysql才缓过神来。

“老弟,这一次又是什么原因?”,mysql大哥累的没了力气。

“这一次比上一次更不巧,这一次是一大批数据几乎同时过了有效期,然后又发生了很多对这些数据的请求,所以比起上一次这规模更大了”

还不懂Redis?看完这个趣味小故事就明白了!

mysql大哥听了眉头一皱,“那你倒是想个办法啊,三天两头折磨我,这谁顶得住啊?”

“其实我也很无奈,这个时间也不是我设置的,要不我去找应用程序说说,让他把缓存过期时间设置的均匀一些?至少别让大量数据集体失效”

“走,咱俩一起去”

后来,我俩去找应用程序商量了,不仅把键值的过期时间随机了一下,还设置了热点数据永不过期,这个问题缓解了不少。哦对了,我们还把这两次发生的问题分别取了个名字:缓存击穿和缓存雪崩。

我们终于又过上了舒适的日子···

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