Redis 如何保持和 MySQL 数据一致

Redis 如何保持和 MySQL 数据一致,第1张

redis在启动之后,从数据库加载数据。

读请求:

不要求强一致性的读请求,走redis,要求强一致性的直接从mysql读取

写请求:

数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)

在并发不高的情况下,读 *** 作优先读取redis,不存在的话就去访问MySQL,并把读到的数据写回Redis中;写 *** 作的话,直接写MySQL,成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器,在触发CRUD *** 作后写数据到Redis,也可以在Redis端解析binlog,再做相应的 *** 作)

在并发高的情况下,读 *** 作和上面一样,写 *** 作是异步写,写入Redis后直接返回,然后定期写入MySQL

1.当更新数据时,如更新某商品的库存,当前商品的库存是100,现在要更新为99,先更新数据库更改成99,然后删除缓存,发现删除缓存失败了,这意味着数据库存的是99,而缓存是100,这导致数据库和缓存不一致。

解决方法:

这种情况应该是先删除缓存,然后在更新数据库,如果删除缓存失败,那就不要更新数据库,如果说删除缓存成功,而更新数据库失败,那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已,这样就能保持数据库与缓存的一致性。

2.在高并发的情况下,如果当删除完缓存的时候,这时去更新数据库,但还没有更新完,另外一个请求来查询数据,发现缓存里没有,就去数据库里查,还是以上面商品库存为例,如果数据库中产品的库存是100,那么查询到的库存是100,然后插入缓存,插入完缓存后,原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99,导致数据库与缓存不一致的情况

解决方法:

遇到这种情况,可以用队列的去解决这个问,创建几个队列,如20个,根据商品的ID去做hash值,然后对队列个数取摸,当有数据更新请求时,先把它丢到队列里去,当更新完后在从队列里去除,如果在更新的过程中,遇到以上场景,先去缓存里看下有没有数据,如果没有,可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新,如果有也把查询的请求发送到队列里去,然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点,如果发现队列里有一个查询请求了,那么就不要放新的查询 *** 作进去了,用一个while(true)循环去查询缓存,循环个200MS左右,如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据,一般情况下是可以取到的。

1、读请求时长阻塞

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间内返回,该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁,导致队列中挤压了大量的更新 *** 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,像遇到这种情况,一般要做好足够的压力测试,如果压力过大,需要根据实际情况添加机器。

2、请求并发量过高

这里还是要做好压力测试,多模拟真实场景,并发量在最高的时候QPS多少,扛不住就要多加机器,还有就是做好读写比例是多少

3、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 *** 作,以及执行缓存更新 *** 作的请求,都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

4、热点商品的路由问题,导致请求的倾斜

某些商品的读请求特别高,全部打到了相同的机器的相同丢列里了,可能造成某台服务器压力过大,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很大,但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。

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redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作,而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1. 使用Redis有哪些好处?

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和 *** 作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

(3) 支持事务, *** 作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势?

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3. redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

相关推荐:《Python视频教程》

5. Memcache与Redis的区别都有哪些?

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3),value大小

redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

7. redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

1.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

2.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

3.Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

(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,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

(2)全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,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,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

(3)队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 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 *** 作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop *** 作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

(4)排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的 *** 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 *** 作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

(5)发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

数据库同步到Redis

我们大多倾向于使用这种方式,也就是将数据库中的变化同步到Redis,这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。

方案1 (推荐学习:Redis视频教程)

做缓存,就要遵循缓存的语义规定:

读:读缓存redis,没有,读mysql,并将mysql的值写入到redis。

写:写mysql,成功后,更新或者失效掉缓存redis中的值。

对于一致性要求高的,从数据库中读,比如金融,交易等数据。其他的从Redis读。

这种方案的好处是由mysql,常规的关系型数据库来保证持久化,一致性等,不容易出错。

方案2

这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis。

但是很明显的,这将整体的复杂性提高了,而且本来我们在系统代码中能很轻易完成的功能,现在需要依赖第三方工具,而且系统的整个边界扩大了,变得更加不稳定也不好管理了。


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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/6628635.html

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