基于redis分布式缓存实现（新浪微博案例）

本文内容纲要：

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(DataStructure)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downtime；

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 支持5种数据结构

支持strings,hashes,lists,sets,sortedsets

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vsK-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)appendonlinefile：

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； 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(savepoint):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：

lhash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。（参考我以前写的redis事物介绍）

以上是基于redis分布式架构的介绍！但是应用中读写都是在一起的。相关写是在应用操作后flush或者update的，有一定的耦合。为了使读写分离，以及缓存模块跟应用的耦合更小，考虑使用mysqlbinlog来刷新缓存。以下是基于binlog刷新可性行分析以及实现过程中需要注意的地方。

tsk:

http://baike.baidu.com/view/4595959.htm?fr=aladdin

http://blog.me115.com/2013/12/452

http://blog.csdn.net/vhomes/article/details/8194670

本文内容总结：

原文链接：https://www.cnblogs.com/lei2007/p/3837288.html