摘要:使用中存在的问题及如何避免一阐述了的阻塞问题及缓存穿透问题,本文将继续总结在使用中的问题及方案。更多的节点不代表更高的性能,这就是无底洞问题。可使用漏桶令牌桶等方式进行限流操作,将流量挡在应用上层。
redis使用中存在的问题及如何避免(一)阐述了redis的阻塞问题及缓存穿透问题,本文将继续总结redis在使用中的问题及方案。
无底洞问题
随着数据量和访问量的增长,需要增加更多的节点做水平扩容,键值会分布到更多的节点上,若客户端进行批量操作则通常会从不同的节点上获取数据,相比于单机批量操作只涉及一次网络操作,分布式批量操作会涉及多次网络交互。
随着节点数的增多,客户端一次批量操作涉及的网络交互耗时也会不断增大;网络连接数增多,对节点性能也有一定影响。
更多的节点不代表更高的性能,这就是无底洞问题。
雪崩问题
由于缓存层承载着大量请求,有效的保护了存储层,但如果缓存层由于某些原因不能提供服务,所有请求都会压到存储层,存储层流量暴增,导致存储层也会级联宕机。
保证缓存层服务高可用性
Redis Sentinel或者Redis Cluster都实现了高可用
隔离限流降级
对重要的资源Redis、Mysql、外部接口调用都进行隔离,机器、进程、线程等层面都可做隔离。
可使用漏桶、令牌桶等方式进行限流操作,将流量挡在应用上层。
对出现问题的数据或功能做降级处理,友好的展示给用户。
提前演练测试
热点key重建优化
缓存+过期时间策略即可以加速数据读写,又保证数据的定期更新,若出现如下两个问题,可能会对应用产生致命危害:
当前key是一个热点key,并发量非常大
重建缓存不能在短时间内完成,如:复杂的sql、多次IO、多个依赖等。
在缓存失效的瞬间,有大量的线程来创建缓存,造成后端负载加大,甚至导致系统崩溃。
方案:
a.互斥锁 只允许有一个线程去重建数据,其他线程等待构建完缓存,重新从缓存中获取数据。 b.永远不过期 设置逻辑过期时间,判断逻辑时间和当前时间大小,然后异步去构建数据覆盖老数据。 a方案思路简单,能保证一致性;但代码复杂度增大,存在死锁风险,存在线程池阻塞风险。 b方案基本可以杜绝热点key问题;但不保证一致性,逻辑过期时间增加代码维护成本。
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摘要:给我们带来便利的同时,使用过程中会存在什么问题呢,本文将简单加以总结。避免使用内存过大的实例。如果主线程距离上一次的成功超过,为了数据安全会阻塞直到后台线程执行完完成。 redis可以满足很多的应用场景,而且因为将所有数据都放到内存中,所以它的读写性能很好,很多公司都在使用redis。redis给我们带来便利的同时,使用过程中会存在什么问题呢,本文将简单加以总结。 阻塞问题 r...
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