Redis架构原理及应用实践

作者：小星的java学习笔记
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一.Redis简介

Redis 是完全开源免费的，是一个高性能的key-value类型的内存数据库。整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间。总结来说，使用Redis的好处如下：

1.速度快，因为数据存在内存中，读的速度是 110000 次 /s, 写的速度是 81000 次 /s；

2.支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash；

3.支持事务，操作都是原子性，对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行，事务中任意命令执行失败，其余命令依然被执行。也就是说 Redis 事务不保证原子性，也不支持回滚；事务中的多条命令被一次性发送给服务器，服务器在执行命令期间，不会去执行其他客户端的命令请求。

4.丰富的特性：可用于缓存，消息（支持 publish/subscribe 通知），按key设置过期时间，过期后将会自动删除，具体淘汰策略有：

　　4.1.volatile-lru：从已经设置过期时间的数据集中，挑选最近最少使用的数据淘汰

　　4.2.volatile-ttl：从已经设置过期时间的数据集中，挑选即将要过期的数据淘汰

　　4.3.volatile-random：从已经设置过期时间的数据集中，随机挑选数据淘汰

　　4.4.allkeys-lru：从所有的数据集中，挑选最近最少使用的数据淘汰

　　4.5.allkeys-random：从所有的数据集中，随机挑选数据淘汰

　　4.6.no-enviction：禁止淘汰数据

具体过期键的策略有：定时删除（缓存过期时间到就删除，创建timer耗CPU），惰性删除（获取的时候检查，不获取一直留在内存，对内存不友好），定期删除（CPU和内存的折中方案）

5.支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用；

6.支持数据的备份，即 master - slave 模式的数据备份。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

二.Redis的数据类型

Redis 支持 5 中数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（sorted set：有序集合）。每种数据类型的具体命令请参考Redis 命令参考

string

string 是 redis 最基本的数据类型。一个 key 对应一个 value。string 是二进制安全的。也就是说 redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象。string 类型是 redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512 MB。

hash

Redis hash 是一个键值对（key - value）集合。Redis hash 是一个 string 类型的 key 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。并且可以像数据库中一样只对某一项属性值进行存储、读取、修改等操作。

list

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。我们可以网列表的左边或者右边添加元素。list 就是一个简单的字符串集合，和 Java 中的 list 相差不大，区别就是这里的 list 存放的是字符串。list 内的元素是可重复的。可以做消息队列或最新消息排行等功能。

set

redis 的 set 是字符串类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的，因此添加、删除、查找的复杂度都是 O（1）。redis 的 set 是一个 key 对应着多个字符串类型的 value，也是一个字符串类型的集合，和 redis 的 list 不同的是 set 中的字符串集合元素不能重复，但是 list 可以。利用唯一性，可以统计访问网站的所有独立 ip。

Zset

redis zset 和 set 一样都是字符串类型元素的集合，并且集合内的元素不能重复。不同的是 zset 每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset 的元素是唯一的，但是分数（score）却可以重复。可用作排行榜等场景。

三.redis适用场景

1.会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的。

2.队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

3.全页缓存

大型互联网公司都会使用Redis作为缓存存储数据，提升页面相应速度。即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降。

4.排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单。

四.Redis高可用架构

1.持久化

Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。Redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

RDB

简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。如果数据量大，保存快照的时间会很长。

AOF

换了一个角度来实现持久化，那就是将redis执行过的所有写指令记录下来，在下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。将写命令添加到 AOF 文件（append only file）末尾。

使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。选项同步频率always每个写命令都同步，eyerysec每秒同步一次，no让操作系统来决定何时同步，always 选项会严重减低服务器的性能，everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器几乎没有任何影响。no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且会增加系统崩溃时数据丢失的数量。随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。

其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库。

2.复制

Redis为了解决单点数据库问题，会把数据复制多个副本部署到其他节点上，通过复制，实现Redis的高可用性，实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。Redis有主从和主备两种方式解决单点问题，主备（keepalived）模式下主机备机对外提供同一个虚拟IP，客户端通过虚拟IP进行数据操作，正常期间主机一直对外提供服务，宕机后VIP自动漂移到备机上。主从模式下当Master宕机后，通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务，主机恢复后以slave的身份重新加入，此模式下可以使用读写分离，如果数据量比较大，不希望过多浪费机器，还希望在宕机后，做一些自定义的措施，比如报警、记日志、数据迁移等操作，推荐使用主从方式，因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心（哨兵）。

①从数据库向主数据库发送sync(数据同步)命令。

②主数据库接收同步命令后，会保存快照，创建一个RDB文件。

③当主数据库执行完保持快照后，会向从数据库发送RDB文件，而从数据库会接收并载入该文件。

④主数据库将缓冲区的所有写命令发给从服务器执行。

⑤以上处理完之后，之后主数据库每执行一个写命令，都会将被执行的写命令发送给从数据库。可以同步发送也可以异步发送，同步发送可以不用每台都同步，可以配置一台master，一台slave，同时这台salve又作为其他slave的master。异步方式无法保证数据的完整性，比如在异步同步过程中主机突然宕机了，也称这种方式为数据弱一致性。

注意：在Redis2.8之后，主从断开重连后会根据断开之前最新的命令偏移量进行增量复制。

3.哨兵

哨兵是Redis集群架构中非常重要的一个组件，哨兵的出现主要是解决了主从复制出现故障时需要人为干预的问题。

1.Redis哨兵主要功能

（1）集群监控：负责监控Redis master和slave进程是否正常工作

（2）消息通知：如果某个Redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员

（3）故障转移：如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上

（4）配置中心：如果故障转移发生了，通知client客户端新的master地址

2.Redis哨兵的高可用

原理：当主节点出现故障时，由Redis Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。哨兵机制建立了多个哨兵节点(进程)，共同监控数据节点的运行状况。同时哨兵节点之间也互相通信，交换对主从节点的监控状况。每隔1秒每个哨兵会向整个集群：Master主服务器+Slave从服务器+其他Sentinel（哨兵）进程，发送一次ping命令做一次心跳检测。这个就是哨兵用来判断节点是否正常的重要依据，涉及两个新的概念：主观下线和客观下线。一个哨兵节点判定主节点down掉是主观下线，只有半数哨兵节点都主观判定主节点down掉，此时多个哨兵节点交换主观判定结果，才会判定主节点客观下线。基本上哪个哨兵节点最先判断出这个主节点客观下线，就会在各个哨兵节点中发起投票机制Raft算法（选举算法），最终被投为领导者的哨兵节点完成主从自动化切换的过程。

4.集群

至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群，主要有2个目的：

高可用性：在主机挂掉后，自动故障转移，使前端服务对用户无影响。

读写分离：将主机读压力分流到从机上。

可在客户端组件上实现负载均衡，根据不同服务器的运行情况，分担不同比例的读请求压力。

缓存数据量不断增加时，单机内存不够使用，需要把数据切分不同部分，分布到多台服务器上。可在客户端对数据进行分片，数据分片算法详见一致性Hash详解、虚拟桶分片。

当数据量持续增加时，应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。这块最关键的是缓存治理这块，其中最重要的部分是加入了代理服务（Codis和Twemproxy）。应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写，这样做的好处是避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理，而造成风险，在代理这一层可以做对应的安全措施，比如限流、授权、分片，避免客户端越来越多的逻辑代码，不但臃肿升级还比较麻烦。代理这层无状态的，可任意扩展节点，对于客户端来说，访问代理跟访问单机Redis一样。

Redis Cluster是Redis官网给出的集群架构

客户端与Redis节点直连,不需要中间Proxy层，直接连接任意一个Master节点，根据公式HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384，计算出映射到哪个分片上，然后Redis会去相应的节点进行操作

具有如下优点:

(1)无需Sentinel哨兵监控，如果Master挂了，Redis Cluster内部自动将Slave切换Master

(2)可以进行水平扩容

(3)支持自动化迁移，当出现某个Slave宕机了，那么就只有Master了，这时候的高可用性就无法很好的保证了，万一Master也宕机了，咋办呢？针对这种情况，如果说其他Master有多余的Slave ，集群自动把多余的Slave迁移到没有Slave的Master 中。

缺点:

(1)批量操作是个坑，不同的key会划分到不同的slot中，因此直接使用mset或者mget等操作是行不通的。如果执行的key数量比较少，就不用mget了，就用串行get操作。如果真的需要执行的key很多，就使用Hashtag保证这些key映射到同一台Redis节点上。

(2)资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。

五.Redis高并发及热key解决之道

1.并发设置key及分布式锁

Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题。比如多客户端同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。使用分布式锁防止并发设置Key的原理及代码见：使用Redis实现分布式锁及其优化，另外一种方式是使用消息队列,把并行读写进行串行化。

2.热key问题

热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。其实生活中也是有不少这样的例子。比如XX明星结婚。那么关于XX明星的Key就会瞬间增大，就会出现热数据问题。那么如何发现热KEY呢：

1.凭借业务经验，进行预估哪些是热key

2.在客户端进行收集

3.在Proxy层做收集

4.用redis自带命令（monitor命令、hotkeys参数）

5.自己抓包评估

解决方案：

1.利用二级缓存，比如利用ehcache，或者一个HashMap都可以。在你发现热key以后，把热key加载到系统的JVM中。

2.备份热key，不要让key走到同一台redis上。我们把这个key，在多个redis上都存一份。可以用HOTKEY加上一个随机数（N，集群分片数）组成一个新key。

3.热点数据尽量不要设置过期时间，在数据变更时同步写缓存，防止高并发下重建缓存的资源损耗。可以用setnx做分布式锁保证只有一个线程在重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可。

3.缓存穿透

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，但是出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。造成缓存穿透的基本有两个。第一，业务自身代码或者数据出现问题，第二，一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中，下面我们来看一下如何解决缓存穿透问题。解决缓存穿透的两种方案：

1）缓存空对象

缓存空对象会有两个问题：

第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5 分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

2）布隆过滤器拦截

如下图所示，在访问缓存层和存储层之前，将存在的 key 用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截。如果布隆过滤器认为该用户 ID 不存在，那么就不会访问存储层，在一定程度保护了存储层。有关布隆过滤器的相关知识，可以参考：布隆过滤器，可以利用 Redis 的 Bitmaps 实现布隆过滤器，GitHub 上已经开源了类似的方案，读者可以进行参考：redis bitmaps实现布隆过滤器

缓存空对象和布隆过滤器方案对比

4.缓存雪崩

数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。

可以从以下几个方面防止缓存雪崩：

1）保证缓存层服务高可用性

和飞机都有多个引擎一样，如果缓存层设计成高可用的，即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如前面介绍过的 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

2）Redis备份和快速预热

Redis备份保证master出问题切换为slave迅速能够承担线上实际流量，快速预热保证缓存及时被写入缓存，防止穿透到库。

3）依赖隔离组件为后端限流并降级

无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率，可以将它们视同为资源。作为并发量较大的系统，假如有一个资源不可用，可能会造成线程全部 hang 在这个资源上，造成整个系统不可用。降级在高并发系统中是非常正常的：比如推荐服务中，如果个性化推荐服务不可用，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面是开天窗。

在实际项目中，我们需要对重要的资源 ( 例如 Redis、 MySQL、 Hbase、外部接口 ) 都进行隔离，让每种资源都单独运行在自己的线程池中，即使个别资源出现了问题，对其他服务没有影响。但是线程池如何管理，比如如何关闭资源池，开启资源池，资源池阀值管理，这些做起来还是相当复杂的，这里推荐一个 Java 依赖隔离工具Hystrix(https://github.com/Netflix/Hystrix)，如下图所示。

4）提前演练

在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，在此基础上做一些预案设定。

5.缓存预热

缓存预热就是系统上线前，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免上线后在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！