2022-10-27 468
近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布,这是 Redis 历史上最大的一次版本更新,包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
我们今天就依次聊一下客户端缓存的必要性、具体使用、原理分析和实现。
为什么需要客户端缓存
我们都知道,使用 Redis 进行数据的缓存主要目的是减少对 MySQL 等数据库的访问,提供更快的访问速度,毕竟 《Redis in Action》中提到的, Redis 的性能大致是普通关系型数据库的 10 ~ 100 倍。
所以,如下图所示,Redis 用来存储热点数据,Redis 未命中,再去访问数据库,这样可以应付大多数情况下的性能要求。
但是,Redis 也有其性能上限,并且访问 Redis 必然有一定的网络 I/O 以及序列化反序列化损耗。所以,往往会引入进程缓存,将最热的数据存储在本地,进一步加快访问速度。
如上图所示(示意图,细节不必过度在意,下同),Guava Cache 等进程缓存作为一级缓存,Redis 作为二级缓存:
只使用 Redis 分布式缓存时,遇到数据更新时,应用程序更新完 MySQL 中的数据,可以直接将 Redis 中对应缓存失效掉,保持数据的一致性。
而进程内缓存的数据一致性比分布式的缓存面临更大的挑战。数据更新的时候,如何通知其他进程也更新自己的缓存呢?
如果按照分布式缓存的思路,我们可以设置极短的缓存失效时间,这样不必实现复杂的通知机制。
但是不同进程内的数据依然会面临不一致的问题,并且不同进程缓存失效时间不统一,同一个请求到了不同的进程,可能出现反复幻读的情况。
Ben 在 RedisConf18 给出了一个方案(视频和 PPT 链接在文末),通过 Redis 的 Pub/Sub,可以通知其他进程缓存对此缓存进行删除。如果 Redis 挂了或者订阅机制不靠谱,依靠超时设定,依然可以做兜底处理。
Antirez(Redis 的作者)也正是听取 Ben 这个方案后,才决定在 Redis Server 支持客户端缓存的,因为在有服务端参与的情况下可以更好的处理上述这些问题。
功能介绍和演示
下面使用 Docker 安装 Redis 6.0.1,然后使用 telnet 来简单演示一下 Redis 6.0 的客户端缓存功能。所有相关的功能如下图所示,分别是使用RESP3 协议版本的普通模式和广播模式,以及使用 RESP2 协议版本的转发模式。我们先来看普通模式。
普通模式
先使用 redis-cli 设置缓存值 test=111,使用 telnet 连接上 Redis,然后发送 hello 3 开启 RESP3 协议。
[root@VM_0_3_centos~]#telnet127.0.0.16379 Trying127.0.0.1... Connectedto127.0.0.1. Escapecharacteris'^]'. hello3 //telnet输出结果格式化标准化后如下,否则换行太多并且是RESP3格式,不需要了解格式。 >HELLO3 1#"server"=>"redis" 2#"version"=>"6.0.1" 3#"proto"=>(integer)3 4#"id"=>(integer)10 5#"mode"=>"standalone" 6#"role"=>"master" 7#"modules"=>(emptyarray)
这里需要注意,Redis 服务端只会 track 客户端在一个连接生命周期内的获取的只读命令的 key值。Redis 客户端默认不开启 track 模式,需要使用命令开启,然后必须要先获取一次 test 的值,这样 Redis 服务器才会记录它。
clienttrackingon +OK gettest $3 111
当键被修改,或者因为失效时间(expire time)和内存上限 maxmemory 策略被驱除时,Redis 服务端会通知这些客户端。我们这里简单地更新 test 的值,telnet 则会收到如下通知:
>2//RESP3中的PUSH类型,标志为>符号 $10 invalidate *1 $4 test
如果你再一次更新 test 值,这次 telnet 就不会再收到失效(invalidate)消息。除非 telnet 再进行一次 get 操作,重新 tracking 对应的键值。
也就是说 Redis 服务端记录的客户端 track 信息只生效一次,发送过失效消息后就会删除,只有下次客户端再次执行只读命令被 track,才会进行下一次消息通知 。
取消 tracking 的命令如下所示:
clienttrackingoff +OK
广播模式
Redis 还提供了一种广播模式(BCAST),它是另外一种客户端缓存的实现方式。这种方式下 Redis 服务端不再消耗过多内存存储信息,而是发送更多的失效消息给客户端。
这是服务端存储过多数据,消耗内存和客户端收到过多消息,消耗网络带宽之间的权衡(tradeoff)。
//已经hello3开启RESP3协议,不然无法收到失效消息,下同 clienttrackingonbcast +OK //此时设置key为a的键值,收到如下消息。 >2 $10 invalidate *1 $1 a
如果你不想所有的键值的失效消息都收到,则可以限制 key 的前缀,如下命令则表示只关注前缀为 test 的键值的消息。一般来说,业务的缓存 key 都是根据业务拥有统一的前缀,所以这一特性十分方便。
clienttrackingonbcastprefixtest
与普通模式必须获取一次键的规则不同,广播模式下,只要键被修改或删除,符合规则的客户端都会收到失效消息,而且是可以多次获取的。
与普通模式相比,虽然少存储了一些数据,但是由于需要对前缀规则进行匹配,会消耗一定的 CPU 资源,所以注意别使用过长的前缀。
转发模式
上述操作时客户端都需要先开启 RESP3,Redis 为了兼容 RESP2 协议提供了转发(Redirect)模式,不再使用 RESP3 原生支持 PUSH 消息,而是将消息通过 Pub/Sub 通知给另外一个客户端,具体流程如下图所示:
这里需要两个 telnet,其中一个 telnet 需要订阅 _redis_:invalidate 信道。然后另一个 telnet 开启 Redirect 模式,并制定将失效消息通过订阅信道发送给第一个 telnet。
#telentB clientid :368 subscribe_redis_:invalidate #telnetA,开启track并指定转发给B clienttrackingonbcastredirect368 #telentB此时有键值被修改,收到__redis__:invalidate信道的消息 message $20 __redis__:invalidate *1 $1 a
你会发现,转发模式和文章开始提到的多级缓存中的更新机制很类似了,只不过那个方案中是业务系统修改完 key 后发送消息通知,而这里是 Redis 服务端代替业务系统发送消息通知。
OPTIN和OPTOUT选项
使用 OPTIN 可以选择性的开启 tracking。只有你发送 client caching yes (Redis 文档中是 CACHING 命令,但是实验时发现无效)之后的下一条的只读命令的 key 才会 tracking,否则其他的只读命令的 key 不会被 tracking。
clienttrackingonoptin clientcachingyes geta getb //此时修改a和b的值,发现只收到a的失效消息 >2 $10 invalidate *1 $1 a
而 OPTOUT 参数与之相反,你可以有选择的退出 tracking。发送 client caching off 之后的下一条只读命令的 key 不会被 tracking,其他只读命令都会被 tracking。
OPTIN 和 OPTOUT 是针对非 BCAST 模式,也就是只有发送了某个 key 的只读命令后,才会追踪相应的 key。而 BCAST 模式是无论你是否发送某个 key 的只读命令,只有 Redis 修改了 key,都会发送相应的 key 的失效消息(前缀匹配的)。
NOLOOP选项
默认情况下,失效消息会发送给所有需要的 Redis 客户端,但是有些情况下触发失效消息也就是更新 key 的客户端不需要收到该消息。
设置 NOLOOP,可以避免这种情况,更新 Key 的客户端将不再收到消息,该选项在普通模式和广播模式下都适用。
trackingtablemax_keys
最大 tracking 上限 trackingtablemax_keys。
由上文可以知道,普通模式下需要存储大量的被 tracking 的 key 和客户端信息(具体存储的数据下文中会讲解),所以当 10k 客户端使用该模式处理百万个键时,会消耗大量的内存空间,所以 Redis 引入了 trackingtablemax_keys 配置,默认为无,不限制。
当有一个新的键被 tracking 时,如果当前 tracking 的 key 的数量大于 trackingtablemax_keys,则会随机删除之前 tracking 的 key,并且向对应的客户端发送失效消息。
原理和源码实现
普通模式原理
我们也先讲解普通模式的原理,Redis 服务端使用 TrackingTable 存储普通模式的客户端数据,它的数据类型是基数树(radix tree)。
基数树是针对稀疏的长整型数据查找的多叉搜索树,能快速且节省空间的完映射,一般用于解决 Hash冲突和 Hash表大小的设计问题,Linux 的内存管理就使用了它。
Redis 用它存储键的指针和客户端 ID 的映射关系。因为键对象的指针就是内存地址,也就是长整型数据。客户端缓存的相关操作就是对该数据的增删改查:
广播模式原理
广播模式与普通模式类似,Redis 同样使用 PrefixTable 存储广播模式下的客户端数据,它存储前缀字符串指针和(需要通知的key和客户端ID)的映射关系。它和广播模式最大的区别就是真正发送失效消息的时机不同:
处理最大tracking上限
Redis 会在每次执行过命令后(processCommand方法)调用 trackingLimitUsedSlots 来判断是否需要进行清理:
具体源码
关于源码,在 tracking.c 文件下,我们这里只看一下最为关键的 trackingInvalidateKey 函数和 sendTrackingMessage 函数,理解了这两个函数,广播模式和处理最大 tracking 上限等相关函数都与之类似。
voidtrackingInvalidateKey(client*c,robj*keyobj){ if(TrackingTable==NULL)return; sdssdskey=keyobj->ptr; //省略,如果广播模式的记录基数树不为空,则先处理广播模式 //1根据键的指针去TrackingTable查找 rax*ids=raxFind(TrackingTable,(unsignedchar*)sdskey,sdslen(sdskey)); if(ids==raxNotFound)return; //2使用迭代器遍历 raxIteratorri;raxStart(&ri,ids);raxSeek(&ri,"^",NULL,0); while(raxNext(&ri)){ //3根据clientId查找client实例 client*target=lookupClientByID(id); //4如果未开启track或者是广播模式则跳过。 if(target==NULL|| !(target->flags&CLIENT_TRACKING)|| target->flags&CLIENT_TRACKING_BCAST) {continue;} //5如果开启了NOLOOP并且是导致key发生变化的client则跳过。 if(target->flags&CLIENT_TRACKING_NOLOOP&& target==c) {continue;} //6发送失效消息 sendTrackingMessage(target,sdskey,sdslen(sdskey),0); } //7减少数据统计,根据sdskey删除对应的记录 TrackingTableTotalItems-=raxSize(ids); raxFree(ids); raxRemove(TrackingTable,(unsignedchar*)sdskey,sdslen(sdskey),NULL); }
源码如上所示,trackingInvalidateKey 方法主要做了 7 件事情:
下面来看真正发送消息的 sendTrackingMessage 函数,它主要做了6件事:
原文链接:https://77isp.com/post/9969.html
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