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缓存技术

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-12

  平常使用的关系型数据库有Mysql、Oracle以及SqlServer等,在开发的过程中,数据通常都是通过Web提供的数据库驱动来链接数据库进行增删改查。

  那么,日常使用的数据库的数据都储存在哪里呢?以Mysql为例。打开Mysql所在的文件夹目录下的data文件夹可以发现,里面都是创建的数据库,打开其中一个,可以看到创建的表,他们以文件(格式frm和ibd)的形式存在。

  也就是说,日常使用的关系型数据中的数据,全部存储在部署数据库的机器的硬盘中。

  一般我们的网站开发完成,上线之后,服务器的读写效率是网站运行速度的重要条件,当然还有服务器的带宽等,但是这些东西都可以通过硬件的更新升级来解决。其实与网站运行效率息息相关的东西,就是------数据库。

  数据库处理数据的速度,与网站速度息息相关,而数据查询、数据处理等等,都和数据库处理速度有关。提高数据库的处理数据的能力,其中一个方案就是sql语句的优化技术,sql语句写的处理效率比较高,数据库处理能力就会上去,而网站的数据处理能力也会快些。

  但是,当网站的处理和访问量非常大的时候,数据库的压力就变大了,数据库的连接池,数据库同时处理数据的能力就会受到很大的挑战,一旦数据库承受了其最大承受能力,网站的数据处理效率就会大打折扣。此时就要使用高并发处理、负载均衡和分布式数据库,而这些技术既花费人力,又花费资金。据统计,mysql的连接池并发数max为500-1000,这时就可以使用redis缓存来帮助数据库缓解压力

  缓存就是在内存中存储的数据备份,当数据没有发生本质改变的时候,就不让数据的查询去数据库进行操作,而去内存中取数据,这样就大大降低了数据库的读写次数,而且从内存中读数据的速度比去数据库查询要快一些,这样同时又提高了效率。

  在开发网站的时候如果有一些数据在短时间之内不会发生变化,而它们还要被频繁访问,为了提高用户的请求速度和降低网站的负载,就把这些数据放到一个读取速度更快的介质上(或者是通过较少的计算量就可以获得该数据),该行为就称作对该数据的缓存。该介质可以是文件/数据库/内存。内存经常用于数据库缓存。

  页面缓存(smarty静态化技术)===》页面缓存,第一次从数据库读取,然后生成一个静态页面,以后所有的读取只需要加载这个页面就可以了,这就是页面缓存。

  1、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

  通过两种方式可以实现数据持久化:使用RDB快照的方式,将内存中的数据不断写入磁盘;或使用类似MySQL的AOF日志方式,记录每次更新的日志。前者性能较高,但是可能会引起一定程度的数据丢失;后者相反。

  5、原子 – Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, 设置key有效期等等特性。

  MemCache的工作流程如下:先检查客户端的请求数据是否在memcached中,如有,直接把请求数据返回,不再对数据库进行任何操作;如果请求的数据不在memcached中,就去查数据库,把从数据库中获取的数据返回给客户端,同时把数据缓存一份到memcached中(memcached客户端不负责,需要程序明确实现);每次更新数据库的同时更新memcached中的数据,保证一致性;当分配给memcached内存空间用完之后,会使用LRU(Least Recently Used,最近最少使用)策略加上到期失效策略,失效数据首先被替换,然后再替换掉最近未使用的数据。

  Redis:一个开源的、Key-Value型、基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库;

  1.Memcached追求的高性能的内存服务;而Redis追求的不仅仅是内存运行,还有数据持久化的需求

  2.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

  4.Redis支持数据持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用

  Memcached:动态系统中减轻数据库负载,提升性能;做缓存,适合多读少写,大数据量的情况(如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等)。

  Redis:适用于对读写效率要求都很高,数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统(如新浪微博的计数和微博发布部分系统,对数据安全性、读写要求都很高)。

  比如你的redis只能存5G数据,可是你写了10G,那会删5G的数据。怎么删的,这个问题思考过么?还有,你的数据已经设置了过期时间,但是时间到了,内存占用率还是比较高,有思考过原因么?

  定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.

  定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。

  于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。

  不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

  如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。另外,我们所做的方案其实从根本上来说,只能说降低不一致发生的概率,无法完全避免。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。

  回答:首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用消息队列。

  缓存穿透:即黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到数据库上,从而数据库连接异常。:

  (一)利用互斥锁,缓存失效的时候,先去获得锁,得到锁了,再去请求数据库。没得到锁,则休眠一段时间重试

  (二)采用异步更新策略,无论key是否取到值,都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间,缓存如果过期,异步起一个线程去读数据库,更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前,先加载缓存)操作。

  (三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制,比如,利用布隆过滤器,内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出,请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法,则直接返回。

  缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。:

  (三)双缓存。我们有两个缓存,缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟,缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

  分析:这个问题大致就是,同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢?提前百度了一下,发现答案基本都是推荐用redis事务机制。但是不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境,基本都是redis集群环境,做了数据分片操作。一个事务中有涉及到多个key操作的时候,这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。

  这种情况下,准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作即可,比较简单。

  期望按照key1的value值按照 valueA--valueB--valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候,需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

  那么,假设系统B先抢到锁,将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁,发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳,那就不做set操作了。以此类推。

  问题6:先写MySQL数据库,再删除Redis缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子:

  1.如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。

  2.如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。

  因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

  一个是增量(实时更新)增量:指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

  2)读取binlog后分析 ,利用消息队列,推送更新各台的redis缓存数据。

  一旦MySQL中产生了新的写入、更新、删除等操作,就可以把binlog相关的消息推送至Redis,Redis再根据binlog中的记录,对Redis进行更新。

  canal(阿里的一款开源框架),通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅,而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求,使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

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