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redis缓解数据库io

发布时间:2024-10-23 17:46:50

『壹』 看完这20道Redis面试题,阿里面试可以约起来了(1~4道)

了解Redis及面试技巧,让你的阿里面试更加从容。Redis,全称Remote Dictionary Server,是一种内存驱动的、支持多种数据结构的存储系统,常用于缓存、事件处理和高效队列等场景。它的核心特性包括:

1. 多样化的数据结构:尽管基于键值对,Redis支持字符串、哈希、列表、集合和有序集合五种数据结构,允许根据问题选择最合适的结构,极大地提高了问题解决的灵活性。

2. 内存存储:Redis的全部数据存储在内存中,显著提升了数据读写速度,避免了硬盘数据库在频繁读写时的IO性能瓶颈。

3. 持久化:通过将内存中的数据定期同步到硬盘,Redis确保了数据的安全性,方便数据备份和恢复。

Redis的数据结构包括:String(二进制安全,最大512MB)、哈希(键值对映射,适合存储对象)、List(有序,可重复)、Set(无序,不重复)和Sorted Set(有序且无重复,通过分数排序)。例如,String常用于缓存计数和分布式锁,哈希适用于购物车的存储,List用于定时排行榜,Set用于收藏夹,Sorted Set则适用于实时排行榜。

关于容量,String类型的值最大可存储512MB。在实际应用中,例如记录用户访问次数、缓存用户信息和实现分布式session,每个数据结构都有其特定的使用场景,如使用哈希存储商品信息、List用于存储定时刷新的排行榜等。

掌握这些知识点,你将更有信心面对Redis面试,展示你的技术实力。现在,准备迎接阿里的面试挑战吧!

『贰』 数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql

通常来说,当数据多、并发量大的时候,架构中可以引入Redis,帮助提升架构的整体性能,减少Mysql(或其他数据库)的压力,但不是使用Redis,就不用MySQL。

因为Redis的性能十分优越,可以支持每秒十几万此的读/写操作,并孙唯高且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等,Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性,所以它经常用于两个场景:

缓存

判断数据是否适合缓存到Redis中,可以从几个方面考虑: 会经常查询么?命中率如何?写操作多么?数据大小?

我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中:查询的请求过来,现在Redis中查询,如果查询不到,就查询数据库拿到数据,再放到缓存中,这样第二次相同的查询请求过来,就可以直接在Redis中拿到数据;不过要注意【缓存穿透】的问题。

缓存的刷新会比较复杂,通常是修改完数据库之后,还需要对Redis中的数据进行操作;代码很简单,但是需要保证这两步为同一事务,或最终的事务一致性。

高速读写

常见的就是计数器,比如一篇文章的阅读量,不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。

高并发的场景很适合使用Redis,比如双11秒杀,库存一共就一千件,到了秒杀的时间,通常会在极为短暂的时间内,有数万级的请求达到服务器,如果使用数据库的话,很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃,所以通常会使用Redis(秒杀的场景会比较复杂,Redis只是其中之一,例如如果请求超过某个数量的时候,多余的请求就会被限流)。

这种高并发的场景,是当请求达到服务器的时候,直接山或在Redis上读写,请求不会访问到数据库;程序会在合适的时间,比如一千件库存都被秒杀,再将数据批量写到数据库中。


所以通常来说,在必要的时候引入Redis,可以减少MySQL(或其他)数据库的压力,两者不是替代的关系 。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。

Redis和MySQL的应用场景是不同的。

通常来说,没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。

因为Redis是一种非关系型数据库(NoSQL),而MySQL是一种关系型数据库。

和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache(其实并没有持久化数据)

那关系型数据库现在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle。

我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。

1.存储方式

关系型数据库是表格式的,因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储,提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反,他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。

2.存储结构

关系型数据库对应的是结构化数据,数据表都预先定义了结构(列的定义),结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要,虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性,但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构,使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构,可以很容易适应数据类型和结构的变化。

3.存储规范

关系型数据库的数据存储为了更高的规范性,把数据分割为最小的关系表以避免重复,获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰,但是单个操作设计到多张表的时候,数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中,数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开,而是存储成了一个整体,这样整块数据更加便于读写

4.存储扩展

这可能是两者之间最大的区别,关系型数据库是纵向扩展,也就是说想要提高处理能力,要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及到多个表,需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间,但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的,它的存储天然就是分布式的,可以通过给资源池添加更多的普通数据库则尺服务器来分担负载。

5.查询方式

关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库(就是我们通常说的SQL)。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大,是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操作数据,使用的是非结构化查询语言(UnQl),它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式(比如索引)来加快查询操作,而Nosql更简单更精确的数据访问模式。

6.事务

关系型数据库遵循ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)),而Nosql数据库遵循BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软/柔性事务(Soft-state )、最终一致性(Eventual Consistency))。由于关系型数据库的数据强一致性,所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP(一致性、可用性、分区容忍度)中任选两项,因为基于节点的分布式系统中,很难全部满足,所以对事务的支持不是很好,虽然也可以使用事务,但是并不是Nosql的闪光点。

7.性能

关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价,读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差,面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的,并且存储在内存中,非常容易存储,而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析,提高了读写性能。

8.授权方式

大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵,成本较大(MySQL是开源的,所以应用的场景最多),而Nosql数据库通常都是开源的。

所以,在实际的应用环境中,我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据,因为这些数据之间的关系比较复杂,我们常常会需要在查询一个表的数据时候,将其他关系表的数据查询出来,例如,查询某个用户的订单,那至少是需要用户表和订单表的数据。

查询某个商品的销售数据,那可能就会需要用户表,订单表,订单明细表,商品表等等。

而在这样的使用场景中,我们使用Redis来存储的话,也就是KeyValue形式存储的话,其实并不能满足我们的需要。

即使Redis的读取效率再高,我们也没法用。

但,对于某些没有关联少,且需要高频率读写,我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。

例如商品的库存信息,我们虽然在MySQL中会有这样的字段,但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写,因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高,从而影响整个体统的效率。

所以,对于这样的数据,且有没有什么复杂逻辑关系(就只是隶属于SKU)的数据,我们就可以放在Redis里面,下单直接在Redis中减掉库存,这样,我们的订单的并发能力就能够提高了。

个人觉得应该站出来更正一下,相反的数据量大,更不应该用redis。


为什么?

因为redis是内存型数据库啊,是放在内存里的。

设想一下,假如你的电脑100G的资料,都用redis来存储,那么你需要100G以上的内存!

使用场景

Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据,或者具有过期的cache。

例如facebook,使用Memcached来作为其会话缓存。



总之,没有见过哪个大公司数据量大了,换掉mysql用redis的。


题主你错了,不是用redis代替MySQL,而是引入redis来优化。

BAT里越来越多的项目组已经采用了redis+MySQL的架构来开发平台工具

如题主所说,当数据多的时候,MySQL的查询效率会大打折扣。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话,返回是毫秒级别的。但是在实际工作中,我曾经遇到过一张包含10个字段的表,1800万+条数据,当某种场景下,我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候,单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上,就更别提如果用like这种模糊查询的话,其效率将会多么低下。

我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决,但是面对千万级别的数据量,我们也不敢贸然加索引,因为一旦数据库hang住,期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中,如果请求是通过http请求发过来的,很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应。

经过一番调研,最终敲定的解决方案是引入redis作为缓存。redis具有运行效率高,数据查询速度快,支持多种存储类型以及事务等优势,我们把经常读取,而不经常改动的数据放入redis中,服务器读取这类数据的时候时候,直接与redis通信,极大的缓解了MySQL的压力。

然而,我在上面也说了,是redis+MySQL结合的方式,而不是替代。原因就是redis虽然读写很快,但是不适合做数据持久层,主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的,即每隔制定的时间,redis就要去进行数据备份/落盘,这对于单线程的它来说,势必会因“分心”而影响效率,结果得不偿失。

楼主你好,首先纠正下,数据多并不是一定就用Redis,Redis归属于NoSQL数据库中,其特点拥有高性能读写数据速度,主要解决业务效率瓶颈。下面就详细说下Redis的相比MySQL优点。( 关于Redis详细了解参见我近期文章:https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ )

读写异常快

Redis非常快,每秒可执行大约10万次的读写速度。

丰富的数据类型

Redis支持丰富的数据类型,有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题,因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作,这确保如果两个客户端并发访问,Redis服务器能接收更新的值。

丰富实用工具 支持异机主从复制

Redis支持主从复制的配置,它可以实现主服务器的完全拷贝。

以上为开发者青睐Redis的主要几个可取之处。但是,请注意实际生产环境中企业都是结合Redis和MySQL的特定进行不同应用场景的取舍。 如缓存——热数据、计数器、消息队列(与ActiveMQ,RocketMQ等工具类似)、位操作(大数据处理)、分布式锁与单线程机制、最新列表(如新闻列表页面最新的新闻列表)以及排行榜等等 可以看见Redis大显身手的场景。可是对于严谨的数据准确度和复杂的关系型应用MySQL等关系型数据库依然不可替。

web应用中一般采用MySQL+Redis的方式,web应用每次先访问Redis,如果没有找到数据,才去访问MySQL。

本质区别

1、mysql:数据放在磁盘 redis:数据放在内存。

首先要知道mysql存储在磁盘里,redis存储在内存里,redis既可以用来做持久存储,也可以做缓存,而目前大多数公司的存储都是mysql + redis,mysql作为主存储,redis作为辅助存储被用作缓存,加快访问读取的速度,提高性能。

使用场景区别

1、mysql支持sql查询,可以实现一些关联的查询以及统计;

2、redis对内存要求比较高,在有限的条件下不能把所有数据都放在redis;

3、mysql偏向于存数据,redis偏向于快速取数据,但redis查询复杂的表关系时不如mysql,所以可以把热门的数据放redis,mysql存基本数据。

mysql的运行机制

mysql作为持久化存储的关系型数据库,相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时,都存在着I/O操作,如果反复频繁的访问数据库。第一:会在反复链接数据库上花费大量时间,从而导致运行效率过慢;第二:反复地访问数据库也会导致数据库的负载过高,那么此时缓存的概念就衍生了出来。

Redis持久化

由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时mp到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF(append only file)持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件)。

redis是放在内存的~!

数据量多少绝对不是选择redis和mysql的准则,因为无论是mysql和redis都可以集群扩展,约束它们的只是硬件(即你有没有那么多钱搭建上千个组成的集群),我个人觉得数据读取的快慢可能是选择的标准之一,另外工作中往往是两者同是使用,因为mysql存储在硬盘,做持久化存储,而redis存储在内存中做缓存提升效率。

关系型数据库是必不可少的,因为只有关系型数据库才能提供给你各种各样的查询方式。如果有一系列的数据会频繁的查询,那么就用redis进行非持久化的存储,以供查询使用,是解决并发性能问题的其中一个手段

『叁』 redis主要解决了什么问题

Redis 常见的性能问题和解决方法

1.Master写内存快照

save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

2.Master AOF持久化

如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。

3.Master调用BGREWRITEAOF

Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

下面是我的一个实际项目的情况,大概情况是这样的:一个Master,4个Slave,没有Sharding机制,仅是读写分离,Master负责写入操作和AOF日志备份,AOF文件大概5G,Slave负责读操作,当Master调用BGREWRITEAOF时,Master和Slave负载会突然陡增,Master的写入请求基本上都不响应了,持续了大概5分钟,Slave的读请求过也半无法及时响应,Master和Slave的服务器负载图如下:

Master Server load:

上面的情况本来不会也不应该发生的,是因为以前Master的这个机器是Slave,在上面有一个shell定时任务在每天的上午10点调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,后来由于Master机器down了,就把备份的这个Slave切成Master了,但是这个定时任务忘记删除了,就导致了上面悲剧情况的发生,原因还是找了几天才找到的。

将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题,设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

4.Redis主从复制的性能问题

第一次Slave向Master同步的实现是:Slave向Master发出同步请求,Master先mp出rdb文件,然后将rdb文件全量传输给slave,然后Master把缓存的命令转发给Slave,初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是:Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上,只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞,但由于Redis使用单线程服务,如果Master快照文件比较大,那么第一次全量传输会耗费比较长时间,且文件传输过程中Master可能无法提供服务,也就是说服务会中断,对于关键服务,这个后果也是很可怕的。

以上1.2.3.4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题,也就是硬盘读写速度不够快,主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。

5.单点故障问题

由于目前Redis的主从复制还不够成熟,所以存在明显的单点故障问题,这个目前只能自己做方案解决,如:主动复制,Proxy实现Slave对Master的替换等,这个也是Redis作者目前比较优先的任务之一,作者的解决方案思路简单优雅,详情可见 Redis Sentinel design draft

总结

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