Redis热点Key发现及常见解决方案

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1、SLB 层做负载均衡

在日常工作生活中而且 突发的的事件,累似 :双十一期间而且 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是因为购买时,会形成另有有另2个 较大的需求量,你这个 情况报告下就会造成热点什么的问题。

3、Master 负责写请求

处理方案

2、缓存丢失,缓存构建什么的问题

4、热点 Key 遗漏

同理,被几滴 刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,有有哪些典型的读多写少的场景也会产生热点什么的问题。

Proxy 架构的主要有以下优点:

2、请求太多,缓存分片服务被打垮。

热点 key 处理

此外读写分离模式都都可以 存储更几滴 的热点数据,而基于 Proxy 的模式有成本上的优势。

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)。

3、基于版本号实现的不想重置初值统计办法

2、DB 节点定时计算热点数据集合

1、内存资源浪费

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,就会是因为热点 Key 什么的问题的产生。

原文发布时间为:2018-11-22

首先 Client 会将请求发送至 Server 上,而 Server 又是另有有另2个 系统进程池池的服务,本地就具有另有有另2个 基于 Cache LRU 策略的缓存空间。

2、Proxy 层做读写分离自动路由

当 Server 一种就拥堵时,Server 不想将请求进一步发送给 DB 要是我直接返回,也能当 Server 一种畅通时才会将 Client 请求发送至 DB,要是我将该数据重新写入到缓存中。

在热点 Key 的处理上主要分为写入跟读取一种形式,在数据写入过程当 SLB 收到数据 K1 并将其通过某另有有另2个 Proxy 写入另有有另2个 Redis,完成数据的写入。

3、不一致性时间增长

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。

4、ReadOnly 节点负责读请求

通过上述对比分析都都可以 看出,在处理热点 Key 上较传统办法相比后该较大的提高,无论是基于读写分离方案还是热点数据处理方案,在实际处理环境中都都都可以 做灵活的水平能力扩充、都对客户端透明、后该一定的数据不一致性。

热点Key什么的问题的危害

2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。

3、脏读什么的问题

4、对客户端完正透明,不需做任何兼容

该种处理方案具有就近访问、强度快、如此强度限制的优点,要是我同去也趋于稳定以下什么的问题。

假若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,都都可以 不经 Redis。

1、流量集中,达到物理网卡上限。

此时就完成了缓存的访问跟重建。



对于 db 上热点数据的发现,首先会在另有有另2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 装到另有有另2个 小的 LRU 链表内,在通过 Proxy 请求进行访问时,若 Redis 发现待访点是另有有另2个 热点,就会进入另有有另2个 反馈阶段,同去对该数据进行标记。

热点数据的发现

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



热点Key什么的问题产生的是因为大致有以下一种

5、Slave 节点和 Master 节点做高可用

首先 Client 也会访问 SLB,要是我通过 SLB 将各种请求挂接至 Proxy 中,Proxy 会按照基于路由的办法将请求转发至后端的 Redis 中。

2、使用 Memcache、Redis 方案

通常的处理方案主要集中在对客户端和 Server 端进行相应的改造。

使用本地缓存则趋于稳定以下什么的问题:

1、基于统计阀值的热点统计

架构中各节点的作用如下:

该方案通过主动发现热点并对其进行存储来处理热点 Key 的什么的问题。

2、缓存容量有限

1、缓存失效,系统进程池池构建缓存什么的问题

DB 计算热点时,主要运用的办法和优势有:

传统的热点处理方案都趋于稳定各种各样的什么的问题,如此究竟该怎么处理热点什么的问题呢?

具体来说要是我在 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。

最后是因为 proxy 是都都可以 水平扩充的,要是我都都可以 任意增强热点数据的访问能力。

在热点 key 的处理上是采用在服务端增加缓存的办法进行。

该方案通过在客户端单独部署缓存的办法来处理热点 Key 什么的问题。

方案对比

而模块中的只读节点都都可以 进一步扩充,从而有效处理热点读的什么的问题。



3、DB 击穿,引起业务雪崩。

4、DB 计算同去具有对性能影响极其微小、内存占用极其微小等优点

但该方案也趋于稳定以下什么的问题:

是因为热点过于集中,热点 Key 的缓存太多,超过目前的缓存容量时,就会是因为缓存分片服务被打垮什么的问题的产生。

5、热点数据处理方案

读写分离同去具有都都可以 灵活扩容读热点能力、都都可以 存储几滴 热点Key、对客户端友好等优点。

2、基于统计周期的热点统计

热点数据的读取

3、DB 反馈 Proxy 热点数据

1、服务端缓存方案

累似 ,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。

3、使用本地缓存方案

1、都要提前获知热点

当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,会缓存到后台 DB 上,是因为DB 一种性能较弱,在面临大请求时很容易趋于稳定请求穿透什么的问题,会进一步是因为雪崩什么的问题,严重影响设备的性能。

1、Proxy 本地缓存热点,读能力可水平扩展

4、读写分离方案处理热读

本文来自云栖社区战略媒体合作伙伴“Java架构沉思录”,了解相关信息都都可以 关注“Java架构沉思录”。

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,是因为流量的过度集中,会是因为服务器中其它服务无法进行。

2、脏读什么的问题