redis原理之四应用

本系列文章主要用户整理redis,分成4节:

  • 存储
  • 控制
  • 集群
  • 应用 <=

本节为本系列第四篇

整理看的资料,将redis原理分成以下几个部分:

Redis原理

左侧部分主要是单点内容,右侧部分主要是集群内容。单点内容可分成了存储控制,集群内容可以分成基于存储的数据同步以及搭建集群的3种控制方案

本文是第四篇,主要介绍分布式锁与3种缓存异常。

参考

分布式锁的实现

setnx + expire

Redis 锁主要利用 Redis 的 setnx 命令。

  • 加锁命令:SETNX key value,当键不存在时,对键进行设置操作并返回成功,否则返回失败。KEY 是锁的唯一标识,一般按业务来决定命名。
  • 解锁命令:DEL key,通过删除键值对释放锁,以便其他线程可以通过 SETNX 命令来获取锁。
  • 锁超时:EXPIRE key timeout, 设置 key 的超时时间,以保证即使锁没有被显式释放,锁也可以在一定时间后自动释放,避免资源被永远锁住。

加解锁的伪码如下:

if (setnx(key, 1) == 1){
    expire(key, 30)
    try {
        //TODO 业务逻辑
    } finally {
        del(key)
    }
}

set

这种实现存在一个问题,既setnx与expire不是原子操作,在设置锁超时时间后,服务器挂掉、重启或网络问题等,导致 EXPIRE 命令没有执行,锁没有设置超时时间变成死锁。

redis-lock-02

如何解决呢,就是使用 SET key value [EX seconds] [PX millisecounds] [NX]

EX与PX都是过期时间,PX以毫秒算。

NX: (Not Exist)只有当key不存在时设置

SET操作成功后,返回的是OK,失败返回NIL

 set mykey "hello" ex 10 nx
 OK
 set mykey "hello" ex 10 nx
 (nil) 

锁误解除问题

如果线程 A 成功获取到了锁,并且设置了过期时间 30 秒,但线程 A 执行时间超过了 30 秒,锁过期自动释放,此时线程 B 获取到了锁;随后 A 执行完成,线程 A 使用 DEL 命令来释放锁,但此时线程 B 加的锁还没有执行完成,线程 A 实际释放的线程 B 加的锁。

redis-lock-03

这个例子涉及到2个问题:1. 线程B获取到了锁,2. 线程A又给解了锁。

先来看看1. 线程B获取到锁的问题。A、B 两个线程发生并发显然是不被允许的,一般有两种方式解决该问题:

  • 将过期时间设置足够长,确保代码逻辑在锁释放之前能够执行完成。
  • 为获取锁的线程增加守护线程,为将要过期但未释放的锁增加有效时间。
redis-lock-05

再来看看2. 线程A又给解了锁。通过在 value 中设置当前线程加锁的标识,在删除之前验证 key 对应的 value 判断锁是否是当前线程持有。可生成一个 UUID 标识当前线程。

// 加锁
String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
SET key uuid NX EX 30
// 解锁
if (redis.call('get', key) == uuid)
    then return redis.call('del', key)
else return 0
end

阻塞

上述命令执行都是立即返回的,如果客户端可以等待锁释放就无法使用。

  • 可以通过客户端轮询的方式解决该问题,当未获取到锁时,等待一段时间重新获取锁,直到成功获取锁或等待超时。这种方式比较消耗服务器资源,当并发量比较大时,会影响服务器的效率。

  • 另一种方式是使用 Redis 的发布订阅功能,当获取锁失败时,订阅锁释放消息,获取锁成功后释放时,发送锁释放消息。如下

    redis-lock-06

Redlock

在Redis的分布式环境中,我们假设有N个完全互相独立的Redis节点,在N个Redis实例上使用与在Redis单实例下相同方法获取锁和释放锁。

现在假设有5个Redis主节点,这样基本保证他们不会同时都宕掉,获取锁和释放锁的过程中,客户端会执行以下操作:

  • 获取当前Unix时间,以毫秒为单位,预设一个lock的使用时间;

  • 依次尝试从5个实例,使用相同的key和随机值去set,并且为key设置一个过期时间

    如果某个实例上set失败,则立即向下一个实例set

  • 当且仅当从半数以上的Redis节点取到锁,并且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功

  • 如果取到了锁,key的真正有效时间等于使用时间减去获取锁所用时间

  • 如果因为某些原因,获取锁失败(没有在半数以上实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间),客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁,无论Redis实例是否加锁成功,因为可能服务端响应消息丢失了但是实际成功了,毕竟多释放一次也不会有问题

缓存

缓存雪崩

【全点】缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

如果所有首页的Key失效时间都是12小时,中午12点设置的,晚上零点有个秒杀活动大量用户涌入,假设当时每秒 6000 个请求,本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求,但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时,如果没用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。

雪崩的处理,可以把所有的过期时间加个随机值,防止在同一时间大面积失效。

setRedis(Key,value,time + Math.random()*1000)

缓存击穿

【单点】对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

雪崩、击穿比较常用的做法,是使用分布式锁。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先去获取分布式锁, 通过SETNX 去设置一个key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表缓存值过期
          //设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
		  if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
                      sleep(50);
                      get(key);  //重试
              }
          } else {
              return value;      
          }

再有一种方式是设置永不过期:这里的“永远不过期”包含两层意思:

(1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

(2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

​ 从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据。

String get(final String key) {  
        V v = redis.get(key);  
        String value = v.getValue();  
        long timeout = v.getTimeout();  
        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  
            // 异步更新后台异常执行  
            threadPool.execute(new Runnable() {  
                public void run() {  
                    String keyMutex = "mutex:" + key;  
                    if (redis.setnx(keyMutex, 3*60)) {  
                        String dbValue = db.get(key);  
                        redis.set(key, dbValue);  
                        redis.delete(keyMutex);  
                    }  
                }  
            });  
        }  
        return value;  
}

这种稍有异议,对于击穿问题,如果瞬时流程过大,这不都要去创建线程了,虽然在线程中有对分布式锁的获取,但线程的消耗还是在的。

缓存穿透

【边缘点】缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器(Bloom Filter),将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

在一些情况下,可以通过数据的有效性进行判断,参数做校验,不合法的参数直接代码Return,比如:id 做基础校验,id <=0的直接拦截等。

另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

# redis 

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