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)需求愈来愈多, 但memcache中没有, 影响开发效率
• 性能需求, 随着读操做的量的上升须要解决，经历的过程有: 
  数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增长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的一致性维护成本愈来愈高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!) 
  开发须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 
  一致性维护成本愈来愈高； 
  BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件从新组织；这样会致使文件愈来愈大；大的时候须要进行文件归档，归档的操做要按期作； 
  这样，就须要有必定的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，用来作计数存储。sets用于创建索引库很是棒；

 

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异很大： 
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，须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，有不少巧妙的实现，做者有技术洁癖 
Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期通常都没有商业技术服务支持，若是没有活跃社区作支撑，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), 到必定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响很是小

 

1. 单实例单进程

Redis使用的是单进程，因此在配置时，一个实例只会用到一个CPU； 
在配置时，若是须要让CPU使用率最大化，能够配置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), 以提升并发: 
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, 连上以后, 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，是否具备一致性；

对于主库未及时同步从库致使的不一致，称之为延时问题； 
对于一致性要求不是那么严格的场景，咱们只须要要保证最终一致性便可； 
对于延时问题，须要根据业务场景特色分析，从应用层面增长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.注册成功以后，须要等待3s以后跳转，后台此时就是在作数据同步。

第四：分布式缓存的架构设计

1.架构设计

因为redis是单点，项目中须要使用，必须本身实现分布式。基本架构图以下所示：

2.分布式实现

经过key作一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现：

l        hash值计算：经过支持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：经过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，跟据不一样的redis结点信息，能够初始化不一样的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其链接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不一样 ShardInfos，建立不一样的jedis链接客户端，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做。

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

整个分布式模块经过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增长，也能够经过reload方法实现增长。（此模块对于新增结点也能够很方便实现）

对于以上分布式架构的实现知足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据能够单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也能够跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操做，以及一些事物操做能够经过其watch机制来实现。

声明：全部博客服务于分布式框架，做为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。