基于redis分布式缓存实现

第一：Redis 是什么?

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API.

第二：出现背景

• 数据结构(Data Structure)需求越来越多,但memcache中没有,影响开发效率

• 性能需求,随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有:

  数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis

• 解决写的问题：

  水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在另外一个表；

• 可靠性需求

  Cache的"雪崩"问题让人纠结

  Cache面临着快速恢复的挑战

• 开发成本需求

  Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB,再清理缓存,不行啊,太慢了!)

  开发需要跟上不断涌入的产品需求

  硬件成本最贵的就是数据库层面的机器,基本上比前端的机器要贵几倍,主要是IO密集型,很耗硬件；

• 维护性复杂

  一致性维护成本越来越高；

  BerkeleyDB使用B树,会一直写新的,内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档,归档的操作要定期做；

  这样,就需要有一定的down time；

基于以上考虑,选择了Redis

第三：Redis 在新浪微博中的应用

Redis简介

1. 支持5种数据结构

支持strings,hashes,lists,sets,sorted sets

string是很好的存储方式,用来做计数存储.sets用于建立索引库非常棒；

2. K-V 存储 vs K-V 缓存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用,2%的是缓存,用到了600+服务器

Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大：

非持久化的为8-9万tps,那么持久化在7-8万tps左右；

当使用持久化时,需要考虑到持久化和写性能的配比,也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；

3. 社区活跃

Redis目前有3万多行代码,代码写的精简,有很多巧妙的实现,作者有技术洁癖

Redis的社区活跃度很高,这是衡量开源软件质量的重要指标,开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持,如果没有活跃社区做支撑,一旦发生问题都无处求救；

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file：

写log(aof),到一定程度再和内存合并. 追加再追加,顺序写磁盘,对性能影响非常小

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程,所以在配置时,一个实例只会用到一个CPU；

在配置时,如果需要让CPU使用率最大化,可以配置Redis实例数对应CPU数,Redis实例数对应端口数(8核Cpu,8个实例,8个端口),以提高并发:

单机测试时,单条数据在200字节,测试的结果为8~9万tps；

2. Replication

过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存.

存储点(save point): 当网络中断了,连上之后,继续传.

Master-slave下第一次同步是全传,后面是增量同步；、

3. 数据一致性

长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；

开发两个工具程序：

1.对于数据量大的数据,会周期性的全量检查；

2.实时的检查增量数据,是否具有一致性；

对于主库未及时同步从库导致的不一致,称之为延时问题；

对于一致性要求不是那么严格的场景,我们只需要要保证最终一致性即可；

对于延时问题,需要根据业务场景特点分析,从应用层面增加策略来解决这个问题；

例如：

1.新注册的用户,必须先查询主库；

2.注册成功之后,需要等待3s之后跳转,后台此时就是在做数据同步.

第四：分布式缓存的架构设计

1.架构设计

由于redis是单点,项目中需要使用,必须自己实现分布式.基本架构图如下所示

2.分布式实现

通过key做一致性哈希,实现key对应redis结点的分布.

一致性哈希的实现：

l hash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式,默认是采用MurmurHash,高效的hash计算.

l 一致性的实现：通过Java的TreeMap来模拟环状结构,实现均匀分布

3.client的选择

对于jedis修改的主要是分区模块的修改,使其支持了跟据BufferKey进行分区,跟据不同的redis结点信息,可以初始化不同的 ShardInfo,同时也修改了JedisPool的底层实现,使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法,跟据不同 ShardInfos,创建不同的jedis连接客户端,达到分区的效果,供应用层调用

4.模块的说明

l 脏数据处理模块,处理失败执行的缓存操作.

l 屏蔽监控模块,对于jedis操作的异常监控,当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作.

整个分布式模块通过hornetq,来切除异常redis结点.对于新结点的增加,也可以通过reload方法实现增加.(此模块对于新增结点也可以很方便实现)

对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求.另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点,设定特定的优先级.另外对 于缓存接口的设计,也可以跟据需求,实现基本接口与一些特殊逻辑接口.对于cas相关操作,以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现.

另外推荐javaweb分布式架构,希望可以帮助到大家：

源码地址：http://minglisoft.cn/technology