流水线(pipelined)

批量提交redis命令,减少通信次数

事务

  • mulit,事务的开始
  • exec,执行事务快内的命令
  • discard,放弃事务快内的命令
  • watch,监视key,如果key改动则中断事务,CAS乐观锁
  • unwatch,取消监视key

分布式锁机制

  • 随着负载增加,失败重试次数也增加
  • 为代表锁的key生成值,来获取锁
  • setnx命令,当key不存在时为key设置value(set not exist)
  • 设置expire过期时间,防止挂掉的进程一直持有锁,形成死锁
  • 删除锁时需要先获取,再判断,最后删除,存在类似i++的原子性问题,可以使用lua脚本把一组命令当成一个原子语句来执行

分布式锁高并发优化

对同一个商品id的key进行锁请求,会进行串行化处理。类似于ConcurrentHashMap的锁分段原理,把库存分段,比如0-100,100-200,对应的key为id_100,id_200,把对一个key的锁请求变成分段的锁请求。

publish和subscribe替代方案,解决连接断开失败的问题

生产者把消息发送到消费者的消息列表里

发布消息,更新到follower的timeline中

类似twitter的网红账号,有几千万粉丝,比如前1000的粉丝直接添加。超过数量的通过消息队列延迟处理

ziplist压缩列表

当整数集合在设置的限制条件内时,底层会使用ziplist压缩列表
主要包括list-max-ziplist-entires(最大元素数量)和list-max-ziplist-value(每个节点最大体积)

分片和哨兵机制

一般使用hash一致性算法获取取模,根据key值计算出属于哪一个节点上
一般是奇数台哨兵,哨兵会向主机发送心跳检测。如果长时间没回应,认为主机死亡,选举出新的master

配置只读服务器(拓展读性能)

slaveof host post
在多个服务器尝试与主服务器进行连接时,在主节点创建快照完成之前,子节点都会受到同一份快照。但是过多的快照副本可能会耗尽主节点资源,可以采树状的结构,将一级子节点作为二级子节点的主节点。

预先分片(拓展写性能)

在单机上运行多个实例,监听不同端口

应用和redis隔离部署

应用可能瞬间抢占了全部的CPU资源,导致redis没有资源超时,而应用如果刚好需要连接redis,会产生类似的死锁

redis和db的数据一致性
  • 一般情况下,更新数据时先删除缓存再更新db,等读时再将db查询结果更新到缓存
  • 高并发下,可能在更新db前就有新的读请求,这时缓存失效于是去db查旧数据又更新到缓存。解决方案是使用任务队列,把更新操作加入到队列中,当有读请求时,先看是否有更新请求
  • 延时双删 ,在更新完db后,休眠比读请求耗时多几百ms的时间,再次删除缓存,消除高并发下读请求造成的脏数据
  • 对key加分布式锁
db更新缓存失败
  • 通过循环操作固定次数,减少网络瞬时抖动造成的影响
  • 还是失败的话,添加任务到mq中,通知更新失败,让消费mq队列去更新缓存

热点数据防止缓存穿透和雪崩(利用分布式锁)

查询到缓存中key不存在,使用分布式锁,防止多个线程读同一个key请求多次db。在查询db前再判断一次缓存中key是否存在,如果别的线程已经将db更新到缓存中,则不允许再读db。
限制锁的数量,比如固定1000个,根据id的hashcode对1000取模,使得同时最多只有1000个并发,其他线程没有锁阻塞,延迟竞争锁。

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