【愚公系列】2023年06月 Java教学课程 130-Redis的常见问题和解决方案
一、Redis的常见问题和解决方案
1.缓存预热
场景:“宕机”
服务器启动后迅速宕机
问题排查:
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
2.主从之间数据吞吐量较大,数据同步操作频度较高
解决方案:
• 前置准备工作:
1.日常例行统计数据访问记录,统计访问频度较高的热点数据
2.利用LRU数据删除策略,构建数据留存队列例如:storm与kafka配合
• 准备工作:
1.将统计结果中的数据分类,根据级别,redis优先加载级别较高的热点数据
2.利用分布式多服务器同时进行数据读取,提速数据加载过程
3.热点数据主从同时预热
• 实施:
4.使用脚本程序固定触发数据预热过程
5.如果条件允许,使用了CDN(内容分发网络),效果会更好
总的来说:缓存预热就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
2.缓存雪崩
场景:数据库服务器崩溃,一连串的场景会随之儿来
1.系统平稳运行过程中,忽然数据库连接量激增
2.应用服务器无法及时处理请求
3.大量408,500错误页面出现
4.客户反复刷新页面获取数据
5.数据库崩溃
6.应用服务器崩溃
7.重启应用服务器无效
8.Redis服务器崩溃
9.Redis集群崩溃
10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒
问题排查:
1.在一个较短的时间内,缓存中较多的key集中过期
2.此周期内请求访问过期的数据,redis未命中,redis向数据库获取数据
3.数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4.Redis大量请求被积压,开始出现超时现象
5.数据库流量激增,数据库崩溃
6.重启后仍然面对缓存中无数据可用
7.Redis服务器资源被严重占用,Redis服务器崩溃
8.Redis集群呈现崩塌,集群瓦解
9.应用服务器无法及时得到数据响应请求,来自客户端的请求数量越来越多,应用服务器崩溃
10.应用服务器,redis,数据库全部重启,效果不理想
总而言之就两点:短时间范围内,大量key集中过期
解决方案
• 思路:
1.更多的页面静态化处理
2.构建多级缓存架构
Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3.检测Mysql严重耗时业务进行优化
对数据库的瓶颈排查:例如超时查询、耗时较高事务等
4.灾难预警机制
监控redis服务器性能指标
CPU占用、CPU使用率
内存容量
查询平均响应时间
线程数
5.限流、降级
短时间范围内牺牲一些客户体验,限制一部分请求访问,降低应用服务器压力,待业务低速运转后再逐步放开访问
• 落地实践:
1.LRU与LFU切换
2.数据有效期策略调整
根据业务数据有效期进行分类错峰,A类90分钟,B类80分钟,C类70分钟
过期时间使用固定时间+随机值的形式,稀释集中到期的key的数量
3.超热数据使用永久key
4.定期维护(自动+人工)
对即将过期数据做访问量分析,确认是否延时,配合访问量统计,做热点数据的延时
5.加锁:慎用!
总的来说:缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大,导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中,可以有效解决雪崩现象的 出现(约40%),配合其他策略一起使用,并监控服务器的运行数据,根据运行记录做快速调整。
3.缓存击穿
场景:还是数据库服务器崩溃,但是跟之前的场景有点不太一样
1.系统平稳运行过程中
2.数据库连接量瞬间激增
3.Redis服务器无大量key过期
4.Redis内存平稳,无波动
5.Redis服务器CPU正常
6.数据库崩溃
问题排查:
1.Redis中某个key过期,该key访问量巨大
2.多个数据请求从服务器直接压到Redis后,均未命中
3.Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问
总而言之就两点:单个key高热数据,key过期
解决方案:
1.预先设定
以电商为例,每个商家根据店铺等级,指定若干款主打商品,在购物节期间,加大此类信息key的过期时长 注意:购物节不仅仅指当天,以及后续若干天,访问峰值呈现逐渐降低的趋势
2.现场调整
监控访问量,对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3.后台刷新数据
启动定时任务,高峰期来临之前,刷新数据有效期,确保不丢失
4.二级缓存
设置不同的失效时间,保障不会被同时淘汰就行
5.加锁
分布式锁,防止被击穿,但是要注意也是性能瓶颈,慎重!
总的来说:缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间,数据访问量较大,未命中redis后,发起了大量对同一数据的数据库访问,导致对数 据库服务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行,配合运行监控测试与即时调整策略,毕竟单个key的过 期监控难度较高,配合雪崩处理策略即可。
4.缓存穿透
场景:数据库服务器又崩溃了,跟之前的一样吗?
1.系统平稳运行过程中
2.应用服务器流量随时间增量较大
3.Redis服务器命中率随时间逐步降低
4.Redis内存平稳,内存无压力
5.Redis服务器CPU占用激增
6.数据库服务器压力激增
7.数据库崩溃
问题排查:
1.Redis中大面积出现未命中
2.出现非正常URL访问
问题分析:
• 获取的数据在数据库中也不存在,数据库查询未得到对应数据
• Redis获取到null数据未进行持久化,直接返回
• 下次此类数据到达重复上述过程
• 出现黑客攻击服务器
解决方案:
1.缓存null
对查询结果为null的数据进行缓存(长期使用,定期清理),设定短时限,例如30-60秒,最高5分钟
2.白名单策略
提前预热各种分类数据id对应的bitmaps,id作为bitmaps的offset,相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时放行,加载异常数据时直接拦截(效率偏低)
使用布隆过滤器(有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略)
2.实施监控
实时监控redis命中率(业务正常范围时,通常会有一个波动值)与null数据的占比
非活动时段波动:通常检测3-5倍,超过5倍纳入重点排查对象
活动时段波动:通常检测10-50倍,超过50倍纳入重点排查对象
根据倍数不同,启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控(运营)
4.key加密
问题出现后,临时启动防灾业务key,对key进行业务层传输加密服务,设定校验程序,过来的key校验
例如每天随机分配60个加密串,挑选2到3个,混淆到页面数据id中,发现访问key不满足规则,驳回数据访问
总的来说:缓存击穿是指访问了不存在的数据,跳过了合法数据的redis数据缓存阶段,每次访问数据库,导致对数据库服务器造成压力。通常此类数据的出现量是一个较低的值,当出现此类情况以毒攻毒,并及时报警。应对策略应该在临时预案防范方面多做文章。
无论是黑名单还是白名单,都是对整体系统的压力,警报解除后尽快移除。
5.性能指标监控
redis中的监控指标如下:
• 性能指标:Performance
响应请求的平均时间:
latency
平均每秒处理请求总数
instantaneous_ops_per_sec
缓存查询命中率(通过查询总次数与查询得到非nil数据总次数计算而来)
hit_rate(calculated)
• 内存指标:Memory
当前内存使用量
used_memory
内存碎片率(关系到是否进行碎片整理)
mem_fragmentation_ratio
为避免内存溢出删除的key的总数量
evicted_keys
基于阻塞操作(BLPOP等)影响的客户端数量
blocked_clients
• 基本活动指标:Basic_activity
当前客户端连接总数
connected_clients
当前连接slave总数
connected_slaves
最后一次主从信息交换距现在的秒
master_last_io_seconds_ago
key的总数
keyspace
• 持久性指标:Persistence
当前服务器最后一次RDB持久化的时间
rdb_last_save_time
当前服务器最后一次RDB持久化后数据变化总量
rdb_changes_since_last_save
• 错误指标:Error
被拒绝连接的客户端总数(基于达到最大连接值的因素)
rejected_connections
key未命中的总次数
keyspace_misses
主从断开的秒数
master_link_down_since_seconds
要对redis的相关指标进行监控,我们可以采用一些用具:
• CloudInsight Redis
• Prometheus
• Redis-stat
• Redis-faina
• RedisLive
• zabbix
也有一些命令工具:
• benchmark
测试当前服务器的并发性能
redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n <requests]> [-k ]
范例1:50个连接,10000次请求对应的性能
redis-benchmark
范例2:100个连接,5000次请求对应的性能
redis-benchmark -c 100 -n 5000
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5xFVqxvu-1680317665463)(./img/29.png)]
• redis-cli
monitor:启动服务器调试信息
monitor
slowlog:慢日志
获取慢查询日志
slowlog [operator]
get :获取慢查询日志信息
len :获取慢查询日志条目数
reset :重置慢查询日志
相关配置
slowlog-log-slower-than 1000 #设置慢查询的时间下线,单位:微妙
slowlog-max-len 100 #设置慢查询命令对应的日志显示长度,单位:命令数
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