Redis热点Key发现及常见解决方案

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3、DB 击穿,引起业务雪崩。

Proxy 架构的主要有以下优点:

此时就完成了缓存的访问跟重建。

1、缓存失效,多守护线程构建缓存问题报告

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,可能性流量的过度集中,会原因 服务器中其它服务无法进行。

传统的热点防止方案都处在各种各样的问题报告 ,越来越 究竟该怎么才能 才能 防止热点问题报告 呢?

本文来自云栖社区战略合作伙伴“Java架构沉思录”,了解相关信息都后能 关注“Java架构沉思录”。

4、ReadOnly 节点负责读请求

在日常工作生活中并不是突发的的事件,类似:双十一期间并不是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可能性购买时,会形成另还还有一个较大的需求量,并不是 清况 下就会造成热点问题报告 。

具体来说也不在 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。

3、DB 反馈 Proxy 热点数据

架构中各节点的作用如下:

热点Key问题报告 产生的原因 大致有以下并都在

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。

1、需用提前获知热点

4、读写分离方案防止热读

2、缓存容量有限

该方案通过在客户端单独部署缓存的土依据来防止热点 Key 问题报告 。

3、基于版本号实现的不需要重置初值统计土依据

2、基于统计周期的热点统计

2、使用 Memcache、Redis 方案

在热点 key 的防止上是采用在服务端增加缓存的土依据进行。

通过上述对比分析都后能 看出,在防止热点 Key 上较传统土依据相比详细都在较大的提高,无论是基于读写分离方案还是热点数据防止方案,在实际防止环境中都都后能 做灵活的水平能力扩充、都对客户端透明、详细都在一定的数据不一致性。

通常的防止方案主要集中在对客户端和 Server 端进行相应的改造。

3、脏读问题报告

当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,会缓存到后台 DB 上,可能性DB 并都在性能较弱,在面临大请求时很容易处在请求穿透问题报告 ,会进一步原因 雪崩问题报告 ,严重影响设备的性能。

2、缓存丢失,缓存构建问题报告

在热点 Key 的防止上主要分为写入跟读取并都在形式,在数据写入过程当 SLB 收到数据 K1 并将其通过某另还还有一个 Proxy 写入另还还有一个 Redis,完成数据的写入。

该方案通过主动发现热点并对其进行存储来防止热点 Key 的问题报告 。

热点数据的读取

3、不一致性时间增长

类似,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。

该种防止方案具有就近访问、速率快、越来越 速率限制的优点,已经 一齐也处在以下问题报告 。

而模块中的只读节点都后能 进一步扩充,从而有效防止热点读的问题报告 。



4、热点 Key 遗漏

最后可能性 proxy 是都后能 水平扩充的,已经 都后能 任意增强热点数据的访问能力。

2、DB 节点定时计算热点数据集合

但该方案也处在以下问题报告 :

防止方案

4、对客户端详细透明,不需做任何兼容

1、SLB 层做负载均衡

1、流量集中,达到物理网卡上限。

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)。

热点数据的发现

同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,哪些地方地方典型的读多写少的场景也会产生热点问题报告 。



2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。

读写分离一齐具有都后能 灵活扩容读热点能力、都后能 存储大量热点Key、对客户端友好等优点。

此外读写分离模式都后能 存储更大量的热点数据,而基于 Proxy 的模式有成本上的优势。

方案对比

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,就会原因 热点 Key 问题报告 的产生。



原文发布时间为:2018-11-22

5、Slave 节点和 Master 节点做高可用

假如经以前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,都后能 不经 Redis。

DB 计算热点时,主要运用的土依据和优势有:

热点 key 防止

2、Proxy 层做读写分离自动路由

使用本地缓存则处在以下问题报告 :

首先 Client 会将请求发送至 Server 上,而 Server 又是另还还有一个守护线程的服务,本地就具另还还有一个基于 Cache LRU 策略的缓存空间。

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

1、服务端缓存方案

1、Proxy 本地缓存热点,读能力可水平扩展

对于 db 上热点数据的发现,首先会在另还还有一个周期内对 Key 进行请求统计,在达到请求量级都在对热点 Key 进行热点定位,并将所有的热点 Key 插进另还还有一个小的 LRU 链表内,在通过 Proxy 请求进行访问时,若 Redis 发现待访点是另还还有一个热点,就会进入另还还有一个反馈阶段,一齐对该数据进行标记。

2、脏读问题报告

3、使用本地缓存方案

5、热点数据防止方案

1、内存资源浪费

3、Master 负责写请求

可能性热点过于集中,热点 Key 的缓存太满,超过目前的缓存容量时,就会原因 缓存分片服务被打垮问题报告 的产生。

1、基于统计阀值的热点统计

当 Server 并都在就拥堵时,Server 不需要将请求进一步发送给 DB 也不直接返回,只有当 Server 并都在畅通时才会将 Client 请求发送至 DB,已经 将该数据重新写入到缓存中。

热点Key问题报告 的危害

首先 Client 也会访问 SLB,已经 通过 SLB 将各种请求派发至 Proxy 中,Proxy 会按照基于路由的土依据将请求转发至后端的 Redis 中。

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。

2、请求太满,缓存分片服务被打垮。