使用Redis缓存必须要知道哪些知识点?-创新互联

当我们在开发过程中需要用到分布式缓存Redis的时候,我们首先要明白缓存在系统中用来做什么?

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  1. 少量数据存储,高速读写访问。通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景。

  2. 海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除。Redis3.0以后开始支持集群,实现了半自动化的数据分片,不过需要smart-client的支持。

华为云分布式缓存Redis,目前已经进入Redis5.0公测阶段,公测阶段注册既能免费使用,那么我们在开发过程中需要用到Redisde 时候,需要明白哪些问题呢?

下面小编给大家一一道来。

一、为什么使用 Redis?

我觉得在项目中使用 Redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发

当然,Redis 还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件,如 ZooKpeer 等代替,并不是非要使用 Redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。

性能
如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的 SQL,就特别适合将运行结果放入缓存。这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应。

并发
如下图所示,在大并发的情况下,所有的请求直接访问数据库,数据库会出现连接异常。
使用Redis缓存必须要知道哪些知识点?
这个时候,就需要使用 Redis 做一个缓冲操作,让请求先访问到 Redis,而不是直接访问数据库。

二、使用 Redis 有什么缺点?

大家用 Redis 这么久,这个问题是必须要了解的,基本上使用 Redis 都会碰到一些问题,常见的也就几个。

回答主要是四个问题:

◆缓存和数据库双写一致性问题

◆缓存雪崩问题

◆缓存击穿问题

◆缓存的并发竞争问题

这四个问题,我个人觉得在项目中是常遇见的。

三、单线程的 Redis 为什么这么快?

这个问题是对 Redis 内部机制的一个考察。根据我的面试经验,很多人都不知道 Redis 是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复习一下的。

回答主要是以下三点:

◆纯内存操作

◆单线程操作,避免了频繁的上下文切换

◆采用了非阻塞 I/O 多路复用机制

题外话:我们现在要仔细的说一说 I/O 多路复用机制,因为这个说法实在是太通俗了,通俗到一般人都不懂是什么意思。
打一个比方:小曲在 S 城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。

经营方式一

客户每送来一份快递,小曲就让一个快递员盯着,然后快递员开车去送快递。

慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题:

◆几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了,大部分快递员都处在闲置状态,谁抢到了车,谁就能去送快递。

◆随着快递的增多,快递员也越来越多,小曲发现快递店里越来越挤,没办法雇佣新的快递员了。

◆快递员之间的协调很花时间。

综合上述缺点,小曲痛定思痛,提出了下面的经营方式。

经营方式二

小曲只雇佣一个快递员。然后呢,客户送来的快递,小曲按送达地点标注好,然后依次放在一个地方。

最后,那个快递员依次的去取快递,一次拿一个,然后开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

上述两种经营方式对比,是不是明显觉得第二种,效率更高,更好呢?

在上述比喻中:

◆每个快递员→每个线程

◆每个快递→每个 Socket(I/O 流)

◆快递的送达地点→Socket 的不同状态

◆客户送快递请求→来自客户端的请求

◆小曲的经营方式→服务端运行的代码

◆一辆车→CPU 的核数

于是我们有如下结论:

经营方式一就是传统的并发模型,每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。

经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个 I/O 流。

下面类比到真实的 Redis 线程模型,如图所示:
使用Redis缓存必须要知道哪些知识点?

简单来说,就是我们的 redis-client 在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 Socket。

在服务端,有一段 I/O 多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。

需要说明的是,这个 I/O 多路复用机制,Redis 还提供了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库,大家可以自行去了解。

当然以上三点只是皮毛而已,但却是最基本的,如果想了解更多详细的操作细则,可以去华为云官方论坛与各路大手子交流经验,大咖云集必能学到很多东西。


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