基于redis分布式缓存实现

空气如水

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。 欢迎大家一起学习研究相关技术愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加求求（企鹅）：2042849237 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。 声明：所有博客服务于分布式框架，作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。 欢迎大家一起学习研究相关技术愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加求求（企鹅）：2042849237 更多详细源码参考来源：http://minglisoft.cn/technology