標籤:blog http java 使用 strong 檔案
第一:Redis 是什嗎?
Redis是基於記憶體、可持久化的日誌型、Key-Value資料庫 高效能儲存系統,並提供多種語言的API.
第二:出現背景
- 資料結構(Data Structure)需求越來越多, 但memcache中沒有, 影響開發效率
- 效能需求, 隨著讀操作的量的上升需要解決,經曆的過程有:
資料庫讀寫分離(M/S)–>資料庫使用多個Slave–>增加Cache (memcache)–>轉到Redis
- 解決寫的問題:
水平分割,對錶的拆分,將有的使用者放在這個表,有的使用者放在另外一個表;
可靠性需求
Cache的"雪崩"問題讓人糾結
Cache面臨著快速恢複的挑戰
開發成本需求
Cache和DB的一致性維護成本越來越高(先清理DB, 再清理緩衝, 不行啊, 太慢了!)
開發需要跟上不斷湧入的產品需求
硬體成本最貴的就是資料庫層面的機器,基本上比前端的機器要貴幾倍,主要是IO密集型,很耗硬體;
維護性複雜
一致性維護成本越來越高;
BerkeleyDB使用B樹,會一直寫新的,內部不會有檔案重新組織;這樣會導致檔案越來越大;大的時候需要進行檔案歸檔,歸檔的操作要定期做;
這樣,就需要有一定的down time;
基於以上考慮, 選擇了Redis
第三:Redis 在新浪微博中的應用
Redis簡介
1. 支援5種資料結構
支援strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的儲存方式,用來做計數儲存。sets用於建立索引庫非常棒;
2. K-V 儲存 vs K-V 緩衝
新浪微博目前使用的98%都是持久化的應用,2%的是緩衝,用到了600+伺服器
Redis中持久化的應用和非持久化的方式不會差別很大:
非持久化的為8-9萬tps,那麼持久化在7-8萬tps左右;
當使用持久化時,需要考慮到持久化和寫效能的配比,也就是要考慮redis使用的記憶體大小和硬碟寫的速率的比例計算;
3. 社區活躍
Redis目前有3萬多行代碼, 代碼寫的精簡,有很多巧妙的實現,作者有技術潔癖
Redis的社區活躍度很高,這是衡量開源軟體品質的重要指標,開源軟體的初期一般都沒有商業技術服務支援,如果沒有活躍社區做支撐,一旦發生問題都無處求救;
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file:
寫log(aof), 到一定程度再和記憶體合并. 追加再追加, 順序寫磁碟, 對效能影響非常小
1. 單一實例單進程
Redis使用的是單進程,所以在配置時,一個執行個體只會用到一個CPU;
在配置時,如果需要讓CPU使用率最大化,可以配置Redis執行個體數對應CPU數, Redis執行個體數對應連接埠數(8核Cpu, 8個執行個體, 8個連接埠), 以提高並發:
單機測試時, 單條資料在200位元組, 測試的結果為8~9萬tps;
2. Replication
過程: 資料寫到master–>master儲存到slave的rdb中–>slave載入rdb到記憶體。
儲存點(save point): 當網路中斷了, 連上之後, 繼續傳.
Master-slave下第一次同步是全傳,後面是增量同步處理;、
3. 資料一致性
長期運行後多個結點之間存在不一致的可能性;
開發兩個工具程式:
1.對於資料量大的資料,會周期性的全量檢查;
2.即時的檢查增量資料,是否具有一致性;
對於主庫未及時同步從庫導致的不一致,稱之為延時問題;
對於一致性要求不是那麼嚴格的情境,我們只需要要保證最終一致性即可;
對於延時問題,需要根據業務情境特點分析,從應用程式層面增加策略來解決這個問題;
例如:
1.新註冊的使用者,必須先查詢主庫;
2.註冊成功之後,需要等待3s之後跳轉,後台此時就是在做資料同步。
第四:分布式緩衝的架構設計
1.架構設計
由於redis是單點,項目中需要使用,必須自己實現分布式。基本架構圖如下所示:
2.分布式實現
通過key做一致性雜湊,實現key對應redis結點的分布。
一致性雜湊的實現:
l hash值計算:通過支援MD5與MurmurHash兩種計算方式,預設是採用MurmurHash,高效的hash計算。
l 一致性的實現:通過java的TreeMap來類比環狀結構,實現均勻分布
3.client的選擇
對於jedis修改的主要是分區模組的修改,使其支援了跟據BufferKey進行分區,跟據不同的redis結點資訊,可以初始化不同的ShardInfo,同時也修改了JedisPool的底層實現,使其串連pool池支援跟據key,value的構造方法,跟據不同ShardInfos,建立不同的jedis串連用戶端,達到分區的效果,供應用程式層調用
4.模組的說明
l 髒資料處理模組,處理失敗執行的快取作業。
l 屏蔽監控模組,對於jedis操作的異常監控,當某結點出現異常可控制redis結點的切除等操作。
整個分布式模組通過hornetq,來切除異常redis結點。對於新結點的增加,也可以通過reload方法實現增加。(此模組對於新增結點也可以很方便實現)
對於以上分布式架構的實現滿足了項目的需求。另外使用中對於一些比較重要用途的快取資料可以單獨設定一些redis結點,設定特定的優先順序。另外對於緩衝介面的設計,也可以跟據需求,實現基本介面與一些特殊邏輯介面。對於cas相關操作,以及一些事物操作可以通過其watch機制來實現。(參考我以前寫的redis事物介紹)
以上是基於redis分布式架構的介紹!但是應用中讀寫都是在一起的。相關寫是在應用操作後flush或者update的,有一定的耦合。為了使讀寫分離,以及緩衝模組跟應用的耦合更小,考慮使用mysql binlog來重新整理緩衝。以下是基於binlog重新整理可性行分析以及實現過程中需要注意的地方。
tsk:
http://baike.baidu.com/view/4595959.htm?fr=aladdin
http://blog.me115.com/2013/12/452
http://blog.csdn.net/vhomes/article/details/8194670