背景

当时我们正在做一个游戏项目,游戏项目相比于web项目,更追求的是单机的性能,而我们对单个请求的处理时间有着bt级的需求(一个完整的api请求控制在10ms以内)。当时我们的数据层用的是ttserver,但他在我们之前项目中有一些比较不好处理的问题,所以我一直在寻找的替代方向,而这时redis的横空出世,给nosql世界带来了不小的震动,相比于memcache, 丰富的数据结构,给了很多人更换cache层的理由,而数据能落地,使之有成为数据库的可能。后来新浪的大面积使用,稳定性得到保障,我果断在新项目中使用了redis。

问题

redis的一些丰富结构,特别适合游戏,我们当时用的非常爽。后来游戏也顺利上线了。性能也是非常好,但运营了将近一年后,我们发现了一个致命的问题,由于我们是偏社交游戏,没有分服,所有的用户都在一个服务器上,这里面有一个矛盾了:

1)  数据在无止境的增长    (对内存的需求越来越多)

2)  活跃用户( dau )基本稳定了  (热数据占比较小20%以内)

思考:

问题的根源在于redis提供的两种持久化机制,都只是起到备份作用,所有的数据都必需在内存中:
     1)  数据落地只是备份

2)  redis服务在重启之后,需要把备份数据一次性load回内存(数据量很大需要load时间很长)

思路:

用一个成熟的持久化的存储引擎来替代。落地的数据能直接对外提供服务。而只要保证把热数据留在内存中,冷数据在持久化的存储引擎中。这样就可以解决几个问题:

1 ) 对内存的需求基本只是热数据的需求

2 ) redis服务重启,不需要再load回内存,可以空重启

方案:

最后经过一翻寻找对比,确定了用leveldb (关于leveldb的介绍自行google), 理由:
   1) 由google开源,而且有很多成熟应用,质量可靠。

2) leveldb性能好,特别写性能,几乎和读性能一致。

3) 提供c的api,方便直接嵌入到redis中

实现 :

1) leveldb的嵌入

封装一个方法,以便redis服务初始化的时候,把leveldb引擎载入

void ds_init() {    if(!server.ds_open) {        return ;    }    char *err = NULL;
   server.ds_cache = leveldb_cache_create_lru(server.ds_lru_cache * 1048576);    server.ds_options = leveldb_options_create();
   server.policy = leveldb_filterpolicy_create_bloom(10);
   //leveldb_options_set_comparator(server.ds_options, cmp);    leveldb_options_set_filter_policy(server.ds_options, server.policy);    leveldb_options_set_create_if_missing(server.ds_options, server.ds_create_if_missing);    leveldb_options_set_error_if_exists(server.ds_options, server.ds_error_if_exists);    leveldb_options_set_cache(server.ds_options, server.ds_cache);    leveldb_options_set_info_log(server.ds_options, NULL);    leveldb_options_set_write_buffer_size(server.ds_options, server.ds_write_buffer_size * 1048576);    leveldb_options_set_paranoid_checks(server.ds_options, server.ds_paranoid_checks);    leveldb_options_set_max_open_files(server.ds_options, server.ds_max_open_files);    leveldb_options_set_block_size(server.ds_options, server.ds_block_size * 1024);    leveldb_options_set_block_restart_interval(server.ds_options, server.ds_block_restart_interval);    leveldb_options_set_compression(server.ds_options, leveldb_snappy_compression);
   server.ds_db = leveldb_open(server.ds_options, server.ds_path, &err);    if (err != NULL) {        fprintf(stderr, "%s:%d: %s\n", __FILE__, __LINE__, err);        leveldb_free(err);        exit(1);    }
   server.woptions = leveldb_writeoptions_create();    server.roptions = leveldb_readoptions_create();    leveldb_readoptions_set_verify_checksums(server.roptions, 0);    leveldb_readoptions_set_fill_cache(server.roptions, 1);
   leveldb_writeoptions_set_sync(server.woptions, 0); }

我们在redis.c里的initServer方法最后调用ds_init()即可。这样我们就可以在redis内部对leveldb进行操作了。

2) 一个简单的读取流程 (rl_get命令)

当client连上redis的时候,他的标准读取流程是:先从redis读取, 如果redis没有,则到leveldb读取。代码示例:

static void rl_getCommand(redisClient *c, int set) {    //从redis里取数据    robj *o;
   if ((o = lookupKeyRead(c->db, c->argv[1])) == NULL) {  //没有读取数据        ds_getCommand(c, set);  //从leveldb读取        checkRlTTL(c->db, c->argv[1]);        return;    }
   if (o->type == REDIS_STRING) {        addReplyBulk(c, o);        checkRlTTL(c->db, c->argv[1]);        return;    }
   addReply(c, shared.nullbulk);
}

3) 一个简单的写入流程(rl_set)

当client连上redis的时候,他的标准写入流程是:先写到leveldb中,写成功了,再写到redis中, 代码示例:

void rl_set(redisClient *c) {    if(!server.ds_open) {        addReplyError(c,"REDIS_STORAGE CLOSED");        return;    }    char *key, *value;    char *err = NULL;
   key = (char *) c->argv[1]->ptr;    value = (char *) c->argv[2]->ptr;    leveldb_put(server.ds_db, server.woptions, key, sdslen((sds) key), value, sdslen((sds) value), &err);    if (err != NULL) {   //leveldb写入失败,直接返回错误        addReplyError(c, err);        leveldb_free(err);        return;    }    //addReply(c,shared.ok);
   //存到redis    setCommand(c);    checkRlTTL(c->db, c->argv[1]); 
}

4)各种组合:

=======string数据操作======
rl_get key (从redis或leveldb取值, 优先顺序:redis > leveldb)
rl_getset key (返回同rl_get, 当leveldb有值,redis无值时,会回写到redis)
rl_mget k1 k2 k3 (取redis和leveldb的并集,优先级:redis>leveldb)
rl_mgetset k1 k2 k3 (返回同rl_mget, 当leveldb有值,redis无值,会回写到redis)
rl_set key val (往redis和leveldb写值, 优先顺序:leveldb > redis, leveldb如果失败,将中断往redis写,返回错误)
rl_mset k1 v1 k2 v2 (往redis和leveldb批量写值, 优先顺序:leveldb > redis, leveldb如果失败,将中断往redis写,返回错误)
rl_del k1 k2 k3 (往redis和leveldb删值, 优先顺序:leveldb > redis) ========hash数据操作========
rl_hget key hk (从redis或leveldb取值, 优先顺序:redis > leveldb)
rl_hgetset key hk (返回同rl_hget, 当leveldb有值,redis无值时,会回写到redis)
rl_hmget key hk1 hk2 (往redis和leveldb批量写值,优先级:redis>leveldb)
rl_hmgetset k1 k2 k3 (返回同rl_hmget, 当leveldb有值,redis无值,会回写到redis)
rl_hset key hk hv (往redis和leveldb写值, 优先顺序:leveldb > redis, leveldb如果失败,将中断往redis写,返回错误)
rl_hmset key hk1 hv1 hk2 hv2 (取redis和leveldb的并集,优先级:redis>leveldb)
rl_hdel key hk1 hk2 hk3 (往redis和leveldb删值, 优先顺序:leveldb > redis)

冷数据自动淘汰

到现在为止,还有个关键的功能没有提到,就是如果保证热数据在redis中,冷数据在leveldb中。给出的方案是:在往redis里写入数据的时候,强制设置一个过期时间  ,强制的过期时间通过全局的redis.conf里的  rl:ttl  来设置。

另一个问题:

项目到了后期,活跃用户大部分都是老用户,也就是所谓的热数据,所以新增了一个全局配置: rl:ttlcheck ,如果某个key在rl:ttlcheck 至  rl:ttl 这段时间内被读取,则把这个key自动续期一个 rl:ttl 周期。

代码示例: static void checkRlTTL(redisDb *db, robj *key) {    if(server.rl_ttl) {   //如果配置了。        if(server.rl_ttlcheck >= server.rl_ttl) {    //            return;        }        long long expire = getExpire(db,key);                                          if(expire == -1 || expire-mstime() < server.rl_ttlcheck*1000) {     //如果时间>rl:ttlcheck,则自动续期                                   expire = server.rl_ttl * 1000;                                                                                        setExpire(db, key, mstime()+expire);    //强制设置过期时间。        }    } }

示例: rl:ttl 60  rl:ttlcheck 40  代表: redis里的数据过期时间为60s,  如果一个key在创建的第40s ~ 60s 之前被读取到,则自动续期至 60s

redis-stroage 总结:

1) 可直接对外提供服务的持久化存储。

2) redis空重启

3) 冷数据自动淘汰,热数据自动续期,麻麻再也不用担心我的内存了。

4) 只做新增命令,完全兼容redis原有命令和主从机制

后记:

经过这一个改造之后,后面的几个项目都采用redis-storage做数据库,稳定使用超过一年了,在稳定性和内存的使用方便都达到了预期的效果。现项目已开源: https://github.com/shenzhe/redis-storage

redis-storage介绍[转]的更多相关文章

  1. [转] Redis系统性介绍

    Redis系统性介绍 http://blog.nosqlfan.com/html/3139.html?ref=rediszt 虽然Redis已经很火了,相信还是有很多同学对Redis只是有所听闻或者了 ...

  2. Redis安装介绍

    Redis安装介绍 一.Linux版本及配置 1.  Linux版本:Red Hat Enterprise Linux 6虚拟机 2.  配置: 内存:1G:CPU:1核:硬盘:20G 二.Redis ...

  3. Redis全面介绍

    最近重新认识了一下Redis,借着这个机会,也整理一篇算是比较详尽和全面的文章吧.   缓存 缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache)——摘自百度百科.无论是在计算机硬件体系结构还是软件体系结构中, ...

  4. NoSQL数据库之Redis数据库:Redis的介绍与安装部署

     NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),它指的是非关系型的数据库.随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的w ...

  5. 4 Redis 配置文件介绍

    2016-12-22 14:28:39 该系列文章链接NoSQL 数据库简介Redis的安装及及一些杂项基础知识Redis 的常用五大数据类型(key,string,hash,list,set,zse ...

  6. 第五章· Redis主从复制介绍

    一.Redis主从复制 二.Redis主从复制工作机制 一.Redis主从复制 Redis复制功能简单介绍 1)使用异步复制.2)一个主服务器可以有多个从服务器.3)从服务器也可以有自己的从服务器.4 ...

  7. redis cluster介绍

    讲解分布式数据存储的核心算法,数据分布的算法 hash算法 -> 一致性hash算法(memcached) -> redis cluster,hash slot算法 一.概述 1.我们的m ...

  8. Python 基于python操纵redis入门介绍

    基于python操纵redis入门介绍 by:授客  QQ:1033553122 测试环境 redis-3.0.7 CentOS 6.5-x86_64 python 3.3.2 基于Python操作R ...

  9. Python redis 简单介绍

    Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了red ...

  10. Redis数据库介绍

    引言 redis是一个开源的.使用C语言编写的.支持网络交互的.可基于内存也可持久化的Key-Value数据库. redis数据结构 redis是一种高级的key:value存储系统,其中value支 ...

随机推荐

  1. day25-面向对象结构与成员

    1.面向对象结构分析 如下面的图所示:面向对象整体大致分两块区域: 每个大区域又可以分为多个小部分: class A: name = 'Tom' # 静态变量(静态字段) __iphone = '13 ...

  2. php中显示数组与对象的实现代码

    1. 使用 print_r ( $array/$var ) print 是打印的意思,而r则取自Array的单词,那么该函数的功能就是打印数组内容,它既可以打印数组内容,也可以打印普通的变量. pri ...

  3. Django--ORM(模型层)-重点

    一.ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库, 通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发 ...

  4. SRM-相关资料路径

    SRM采购管理平台功能介绍 https://wenku.baidu.com/view/b05cff5930b765ce0508763231126edb6f1a763c.html https://wen ...

  5. python执行外部命令并获取输出

    使用subprocess库 import subprocess out_bytes = subprocess.check_output(['netstat','-a']) out_bytes = su ...

  6. RESET MASTER和RESET SLAVE使用场景和说明,以及清除主从同步关系

    mysql主从复制中,需要将从库提升为主库,需要取消其从库角色,这可通过执行RESET SLAVE ALL清除从库的同步复制信息.包括连接信息和二进制文件名.位置.从库上执行这个命令后,使用show ...

  7. python基础学习Day8 文件的基本操作

    1.文件的基本操作初识 f = open('a.text', 'r', encoding='utf-8')data = f.read()print(data)f.close() 2.读  r  r+b ...

  8. Python基础学习Day3 数据类型的转换、int、str、bool、字符串的常用方法、for循环

    一.数据类型的转换 常用的是:int 转str.str转int.int转bool 时   非零即为 True . # 数据类型之间转换 ***** # int <--> str str(i ...

  9. /WebRoot/WEB-INF/web.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http:// ...

  10. bootstrap 参考文档

    https://getbootstrap.com/docs/3.3/css/#sass-installation