为什么我们做分布式要使用Redis?
该配置就是配内存淘汰策略的:
5、Redis 和数据库双写一致性问题 一致性问题还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写,就必然会存在不一致的问题。前提是如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。 另外,我们所做的方案从根本上来说,只能降低不一致发生的概率。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用消息队列。 6、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题 这两个问题,一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目,流量有几百万左右,这两个问题一定要深刻考虑。缓存穿透,即黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到数据库上,从而数据库连接异常。 缓存穿透解决方案:
缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。 缓存雪崩解决方案:
7、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题 这个问题大致就是,同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候要注意什么呢?大家基本都是推荐用 Redis 事务机制。 但是我并不推荐使用 Redis 的事务机制。因为我们的生产环境,基本都是 Redis 集群环境,做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个 Key 操作的时候,这多个 Key 不一定都存储在同一个 redis-server 上。因此,Redis 的事务机制,十分鸡肋。 如果对这个 Key 操作,不要求顺序 这种情况下,准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做 set 操作即可,比较简单。 如果对这个 Key 操作,要求顺序 假设有一个 key1,系统 A 需要将 key1 设置为 valueA,系统 B 需要将 key1 设置为 valueB,系统 C 需要将 key1 设置为 valueC。 期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB > valueC 的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候,需要保存一个时间戳。 假设时间戳如下: 系统 A key 1 {valueA 3:00} 系统 B key 1 {valueB 3:05} 系统 C key 1 {valueC 3:10} 那么,假设系统 B 先抢到锁,将 key1 设置为{valueB 3:05}。接下来系统 A 抢到锁,发现自己的 valueA 的时间戳早于缓存中的时间戳,那就不做 set 操作了,以此类推。其他方法,比如利用队列,将 set 方法变成串行访问也可以。加君羊:874811168即可免费领取架构资料一份。 8、总结 Redis 在国内各大公司都能看到其身影,比如我们熟悉的新浪,阿里,腾讯,百度,美团,小米等。学习 Redis,这几方面尤其重要:Redis 客户端、Redis 高级功能、Redis 持久化和开发运维常用问题探讨、Redis 复制的原理和优化策略、Redis 分布式解决方案等。 出处:http://www.cnblogs.com/yaodengyan/p/9717080.html 【编辑推荐】
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