From 7d80794455eda54a2a82a8a134b6f9f2318cfa04 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yanglbme Date: Sun, 18 Nov 2018 23:03:15 +0800 Subject: [PATCH] docs(redis): add redis-consistence.md --- README.md | 6 +- docs/high-concurrency/redis-cas.md | 7 ++ docs/high-concurrency/redis-consistence.md | 78 ++++++++++++++++++ .../redis-production-environment.md | 7 ++ img/redis-junior-inconsistent.png | Bin 0 -> 10977 bytes 5 files changed, 95 insertions(+), 3 deletions(-) create mode 100644 docs/high-concurrency/redis-cas.md create mode 100644 docs/high-concurrency/redis-consistence.md create mode 100644 docs/high-concurrency/redis-production-environment.md create mode 100644 img/redis-junior-inconsistent.png diff --git a/README.md b/README.md index ef9b81c..7b52615 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -68,9 +68,9 @@ - [Redis 的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？](/docs/high-concurrency/redis-persistence.md) - [Redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，Redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何动态增加和删除一个节点？](/docs/high-concurrency/redis-cluster.md) - [了解什么是 Redis 的雪崩和穿透？Redis 崩溃之后会怎么样？系统该如何应对这种情况？如何处理 Redis 的穿透？](/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and-caching-penetration.md) -- 如何保证缓存与数据库的双写一致性？ -- Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？ -- 生产环境中的 Redis 是怎么部署的？ +- [如何保证缓存与数据库的双写一致性？](/docs/high-concurrency/redis-consistence.md) +- [Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？](/docs/high-concurrency/redis-cas.md) +- [生产环境中的 Redis 是怎么部署的？](/docs/high-concurrency/redis-production-environment.md) ### 分库分表 - 为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？ diff --git a/docs/high-concurrency/redis-cas.md b/docs/high-concurrency/redis-cas.md new file mode 100644 index 0000000..4a4cae1 --- /dev/null +++ b/docs/high-concurrency/redis-cas.md @@ -0,0 +1,7 @@ +## 面试题 + + +## 面试官心理分析 + + +## 面试题剖析 diff --git a/docs/high-concurrency/redis-consistence.md b/docs/high-concurrency/redis-consistence.md new file mode 100644 index 0000000..e850a02 --- /dev/null +++ b/docs/high-concurrency/redis-consistence.md @@ -0,0 +1,78 @@ +## 面试题 +如何保证缓存与数据库的双写一致性？ + +## 面试官心理分析 +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？ + +## 面试题剖析 +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，即：**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大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。 + +### Cache Aside Pattern +最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。 +- 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 +- 更新的时候，**先删除缓存，然后更新数据库**。 + +**为什么是删除缓存，而不是更新缓存？** + +原因很简单，很多时候，复杂点的缓存的场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。 + +比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。 + +另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于**比较复杂的缓存数据计算的场景**，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，**这个缓存到底会不会被频繁访问到？** + +举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次，100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有**大量的冷数据**。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。**用到缓存才去算缓存。** + +其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。 + +### 最初级的缓存不一致问题及解决方案 +问题：先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。 + +![redis-junior-inconsistent](/img/redis-junior-inconsistent.png) + +解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。 + +### 比较复杂的数据不一致问题分析 +数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，**查到了修改前的旧数据**，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了，数据库和缓存中的数据不一样了... + +**为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？** + +只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。其实如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低，每天访问量就 1 万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就**可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况**。 + +**解决方案如下：** + +更新数据的时候，根据**数据的唯一标识**，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。 + +一个队列对应一个工作线程，每个工作线程**串行**拿到对应的操作，然后一条一条的执行。这样的话，一个数据变更的操作，先删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来，读到了空的缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成。 + +这里有一个**优化点**，一个队列中，其实**多个更新缓存请求串在一起是没意义的**，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可。 + +待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。 + +如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回; 如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值 + +高并发的场景下，该解决方案要注意的问题： +- 读请求长时阻塞 + +由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回 + +该解决方案，最大的风险点在于说，**可能数据更新很频繁**，导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后**读请求会发生大量的超时**，最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频繁是怎样的。 + +另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要**部署多个服务**，每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压100个商品的库存修改操作，每隔库存修改操作要耗费 10ms 去完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待10 * 100 = 1000ms = 1s后，才能得到数据，这个时候就导致**读请求的长时阻塞**。 + +一定要做根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最繁忙的时候，内存队列可能会挤压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang 多少时间，如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个更新操作，最多等待 200ms，那还可以的。 + +- 读请求并发量过高 + +这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能抗的住，需要多少机器才能抗住最大的极限情况的峰值 + +但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大。 + +- 多服务实例部署的请求路由 + +可能这个服务部署了多个实例，那么必须**保证**说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过 nginx 服务器**路由到相同的服务实例上**。 + +- 热点商品的路由问题，导致请求的倾斜 + +万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能造成某台机器的压力过大。就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大，但是的确可能某些机器的负载会高一些。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/high-concurrency/redis-production-environment.md b/docs/high-concurrency/redis-production-environment.md new file mode 100644 index 0000000..4a4cae1 --- /dev/null +++ b/docs/high-concurrency/redis-production-environment.md @@ -0,0 +1,7 @@ +## 面试题 + + +## 面试官心理分析 + + +## 面试题剖析 diff --git a/img/redis-junior-inconsistent.png b/img/redis-junior-inconsistent.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d8df1cd23b8ff6f8e88a807ee63ad59467027a03 GIT binary patch literal 10977 zcmd6N2T)UO+h#x!MT!NaNU;Q|f`~{F1QEo5^d=>sMnHP+O~nRMG(b?KOE2LSA@pJa zq=|GSR1v8Gq(~=wpZEP|cK`p|o&9EZXLcFUB%Yk}ocp=URZggmmKqZS7Xu1~V!~Wk z(LVo|5aMyQ||;et(MbVc0plNFUV~ zc_&hIS+bweV)iqi6MPtU>e;>fXmo02@(ACHUH&tV9Ma`t*Jin+Fbam)5wVJ;=`2DP z8dmfFy$bu>zB>esJlC%%5|Ya+-xg9{HW6&2Ca zd#i5Ib_J7zzsP~ZAD6OQ`99N==PvBab2#e$p8NWuVq(M`E0aEr83Cayjed7;pEWJk zsq~_B=NgJ6`u=)t*PH)3{-R@UL&WhsFUmkJwvu$`&K)$Syu7@*sYzE$EAssL^Tol` zAPTuuyLNl&dC>Y8z2is?R&i&gi%&!5lx<1+TDZjX&d$z1$un!*2lmULWay3@Ibz3m zIl$+>#4l@%u|^m^eQN5S=lq~aoVi=5ocDab;?A^ou4Qdd2Jw=lq`qbFPDy81*J?ex zrJ#ZWRxOIR&6)YSsjZ2TUdTQsf^WHv8r(hqOlO7$j!as>dlaT;;tdKd6jtYl%#1C3 zGq@Xd6XiVBgI=n8{rqw`BQta6ZPew?r+h)#`T69X=s^I z!Vg9kobQDDDs^J?7AF(YtLC7}J z%A`wQPcO*xU6r~jEQbz_Myv41dE5)PGSQEah)7FI^H}XMo+X$$b(Bvg&3gIr50txS zS@=_=3U0nr{%}i&V8wHx;f6#1Ut5|u$HQaT~In&uCA_eW`xzMbY_yH{o?3{ zik&~?o_rI@QVo&lz^y;FyW1P46&^XtsV~qwWDa+4Q_}$fr#_>@d%00D9m&+~NmB_4 z34MNr6PU>HsR#7D-;#G%1mZ;UUcsK(H-vMlYihmX`MZK{#u+WG+@FejM);tVb-r9K^E+Kw>DS}tQ^sQPHp?%W5GGAYqgVAod$~Rux zISEY{A>o~#ks%9_Mo8$-^cL7#wj^OZ`Up zde;pi=EeAnPwU4is;T zh%8*Hp`2oXt2g!&tlIGD{tMN8uqox_Rh6n^XHBP){O8}Hn@AKJ*4t~1koPBq#Kh+P zT8hN%$fSaOOk6*`WP2J$KZGpv9rSQDHy>Pe>eD|&L!Z*10Zq@*q*ot*A!yr&S(EUf zeX?u)_c%X>V5N}w;)M=*0{;<~CpDaU_30B0JI~+s?0IITPEK+96pw{rEW2gEJ9LSh z$J93_r@m-tiaK2;_y+aP2%^+u$;_FGyD@~9$_+ZQ!!M;nAlz6Im@7Va9@aA!1`Z7o6`c0 z--}eCXY`O9$zh^ft9_R625V?&7wSOn{g&EzZT@^ixMw*xMlXg;hq`aJyFIDchxdrE zGT}ORODVQck(FT@cD6g;3NB6dp;cO&GWc$JP# zg6p-|LTU)hWu3{diEPJ@=e50&wqKd*nCXA_mP^Vm-F3Xd_QONEfeO#O-QBg?*(QPH z?#hLlJjhISJne(~OG`^Du*iFxE7Jnzjqy_UxigfhaLKPaTYo4ep0mCC2v%5OThG{n zDvrI}_qkd)y0q~klf&?};#(hRcb1c>-Ovq+Z-3es!6l`B{G!7**p2K+o=bKM!`1PZ z11n%036M!rE~83J+%h`&3$8y@O73+iLt5L!_F3TPhbrx7dkYvIEAOb(rKY*LxfxV? zeIE3qH4xZAPj_mF7c8+AVk?alsoU=xqWB6&g0?gZtN+B$mrwFi2FvwZ;>6?7L*65S z`1Er3$(cm&;R9>KHJdXcl<)7=POC-2Y^e^b@`CB-=I#y`K2_pKCd~}TMA8kmh}Vj? z6m4QQ&0>jz8r+Q%k>ebN)!$w3vppje7LtCt@tX@N+$M0;dvD>z^v`Atw80&8-SFEQyGl*4%x6a-3Tba5I z>w=bRJNK(rLZQrV6s~LN=2m18@LLswm$=rIso4d0U!Zg%#i+nE2Y&0tw!WN>y4Myj 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