Redis热点Key发现及常见解决方案

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3、Master 负责写请求

在热点 Key 的补救上主要分为写入跟读取你是什么 形式,在数据写入过程当 SLB 收到数据 K1 并将其通过某有还还有一个 Proxy 写入有还还有一个 Redis,完成数据的写入。

4、热点 Key 遗漏

4、读写分离方案补救热读

本文来自云栖社区相互协作伙伴“Java架构沉思录”,了解相关信息可不能能 关注“Java架构沉思录”。

4、ReadOnly 节点负责读请求

在热点 key 的补救上是采用在服务端增加缓存的方法进行。

在日常工作生活中你是什么 突发的的事件,类事:双十一期间你是什么 热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览机会购买时,会形成有还还有一个 较大的需求量,你是什么 具体情况下就会造成热点难题。

原文发布时间为:2018-11-22

热点数据的读取

而模块中的只读节点可不能能 进一步扩充,从而有效补救热点读的难题。



该方案通过主动发现热点并对其进行存储来补救热点 Key 的难题。

1、SLB 层做负载均衡

3、不一致性时间增长

2、DB 节点定时计算热点数据集合

1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。

2、缓存容量有限

DB 计算热点时,主要运用的方法和优势有:



此时就完成了缓存的访问跟重建。

3、DB 反馈 Proxy 热点数据

热点 key 补救

2、脏读难题

当 Server 你是什么 就拥堵时,Server 不用将请求进一步发送给 DB 也不我 直接返回,可不能能了当 Server 你是什么 畅通时才会将 Client 请求发送至 DB,因此将该数据重新写入到缓存中。

传统的热点补救方案都发生各种各样的难题,没办法 究竟该怎样才能补救热点难题呢?

4、DB 计算一齐具有对性能影响极其微小、内存占用极其微小等优点

实际过程中 Client 将请求传到 SLB,SLB 又将其派发至多个 Proxy 内,通过 Proxy 对请求的识别,将其进行分类发送。

对于 db 上热点数据的发现,首先会在有还还有一个 周期内对 Key 进行请求统计,在达到请求量级后该对热点 Key 进行热点定位,并将所有的热点 Key 里装去 有还还有一个 小的 LRU 链表内,在通过 Proxy 请求进行访问时,若 Redis 发现待访点是有还还有一个 热点,就会进入有还还有一个 反馈阶段,一齐对该数据进行标记。

2、请求太多,缓存分片服务被打垮。

热点数据的发现

该种补救方案具有就近访问、效率快、没办法 效率限制的优点,因此一齐也发生以下难题。

补救方案

3、DB 击穿,引起业务雪崩。

2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。

当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,会缓存到后台 DB 上,机会DB 你是什么 性能较弱,在面临大请求时很容易发生请求穿透难题,会进一步意味着雪崩难题,严重影响设备的性能。

具体来说也不我 在 Proxy 上增加本地缓存,本地缓存采用 LRU 算法来缓存热点数据,后端 db 节点增加热点数据计算模块来返回热点数据。

方案对比

但该方案也发生以下难题:

1、内存资源浪费

因此经后后 端热点模块计算发现 K1 成为热点 key 后, Proxy 会将该热点进行缓存,当下次客户端再进行访问 K1 时,可不能能 不经 Redis。

1、流量集中,达到物理网卡上限。

首先 Client 会将请求发送至 Server 上,而 Server 又是有还还有一个 多应用多多线程 的服务,本地就具有还还有一个 基于 Cache LRU 策略的缓存空间。

1、服务端缓存方案

2、基于统计周期的热点统计

此外读写分离模式可不能能 存储更血块的热点数据,而基于 Proxy 的模式有成本上的优势。

2、使用 Memcache、Redis 方案

使用本地缓存则发生以下难题:

首先 Client 也会访问 SLB,因此通过 SLB 将各种请求派发至 Proxy 中,Proxy 会按照基于路由的方法将请求转发至后端的 Redis 中。

5、Slave 节点和 Master 节点做高可用

同理,被血块刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,那些典型的读多写少的场景也会产生热点难题。

1、可不能能了提前获知热点

架构中各节点的作用如下:

5、热点数据补救方案

3、基于版本号实现的不用重置初值统计方法

如前文讲到的,当某一热点 Key 的请求在某一主机上超过该主机网卡上限时,机会流量的过度集中,会意味着服务器中其它服务无法进行。

通常的补救方案主要集中在对客户端和 Server 端进行相应的改造。

3、使用本地缓存方案

1、缓存失效,多应用多多线程 构建缓存难题

3、脏读难题

Proxy 架构的主要有以下优点:

4、对客户端删改透明,不需做任何兼容

类事,将同为 Write 的请求发送到 Master 模块内,而将 Read 的请求发送至 ReadOnly 模块。

在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片切分,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会意味着热点 Key 难题的产生。

使用过程中 Client 首先访问服务层,再对同一主机上的缓存层进行访问。

热点Key难题的危害

1、Proxy 本地缓存热点,读能力可水平扩展

机会热点过于集中,热点 Key 的缓存太多,超过目前的缓存容量时,就会意味着缓存分片服务被打垮难题的产生。

通过上述对比分析可不能能 看出,在补救热点 Key 上较传统方法相比也有较大的提高,无论是基于读写分离方案还是热点数据补救方案,在实际补救环境中都可不能能 做灵活的水平能力扩充、都对客户端透明、也有一定的数据不一致性。

该方案通过在客户端单独部署缓存的方法来补救热点 Key 难题。

2、缓存丢失,缓存构建难题

热点Key难题产生的意味着大致有以下你是什么

读写分离一齐具有可不能能 灵活扩容读热点能力、可不能能 存储血块热点Key、对客户端友好等优点。

2、Proxy 层做读写分离自动路由

最后机会 proxy 是可不能能 水平扩充的,因此可不能能 任意增强热点数据的访问能力。

1、基于统计阀值的热点统计