Redis分散式快取與秒殺

2023-04-04 06:01:45

一、單點Redis的問題

1、資料丟失問題

Redis資料持久化。

2、並行能力問題

大家主從叢集，實現讀寫分離。

3、故障恢復問題

利用Redis哨兵，實現健康檢測和自動恢復。

4、儲存能力問題

搭建分片叢集，利用插槽機制實現動態擴容。

二、RDB

RDB全稱Redis Database Backup file（Redis資料備份檔案），也被叫做Redis資料快照。簡單來說就是把記憶體中的所有資料都記錄到磁碟中。當Redis範例故障重啟後，從磁碟讀取快照檔案，恢復資料。
快照檔案稱為RDB檔案，預設是儲存在當前執行目錄。

Redis內部有觸發RDB的機制，可以在redis.conf檔案中找到，格式如下：

bgsave開始時會fork主程序得到子程序，子程序共用主程序的記憶體資料。完成fork後讀取記憶體資料並寫入 RDB 檔案。

fork採用的是copy-on-write技術：

當主程序執行讀操作時，存取共用記憶體；
當主程序執行寫操作時，則會拷貝一份資料，執行寫操作；

RDB方式bgsave的基本流程？

fork主程序得到一個子程序，共用記憶體空間；
子程序讀取記憶體資料並寫入新的RDB檔案；
用新RDB檔案替換舊的RDB檔案；

RDB會在什麼時候執行？save 60 1000代表什麼含義？

預設是服務停止時；
代表60秒內至少執行1000次修改則觸發RDB；

RDB的缺點？

RDB執行間隔時間長，兩次RDB之間寫入資料有丟失的風險；
fork子程序、壓縮、寫出RDB檔案都比較耗時；

AOF的命令記錄的頻率也可以通過redis.conf檔案來配：

三、AOF

AOF全稱為Append Only File（追加檔案）。Redis處理的每一個寫命令都會記錄在AOF檔案，可以看做是命令紀錄檔檔案。

AOF預設是關閉的，需要修改redis.conf組態檔來開啟AOF：

AOF的命令記錄的頻率也可以通過redis.conf檔案來配：

設定項	刷盤時機	優點	缺點
Always	同步刷盤	可靠性高，幾乎不丟資料	效能影響大
everysec	每秒刷盤	效能適中	最多丟失一分鐘的資料
no	作業系統控制	效能最好	可靠性較差，可能丟失大量資料

因為是記錄命令，AOF檔案會比RDB檔案大的多。而且AOF會記錄對同一個key的多次寫操作，但只有最後一次寫操作才有意義。通過執行bgrewriteaof命令，可以讓AOF檔案執行重寫功能，用最少的命令達到相同效果。

set id 1
set name nezha
set id 2

bgrewriteaof

mset name nezha id 2

Redis也會在觸發閾值時自動去重寫AOF檔案。閾值也可以在redis.conf中設定：

# AOF檔案比上次檔案增長超過多少百分比則觸發重寫auto-aof-rewrite-percentage 100# AOF檔案體積最小多大以上才觸發重寫 auto-aof-rewrite-min-size 64mb

RDB和AOF各有自己的優缺點，如果對資料安全性要求較高，在實際開發中往往會結合兩者來使用。

	RDB	AOF
持久化方式	定時對整個記憶體做快照	記錄每一次執行的命令
資料完整性	不完整，兩次備份之間會丟失	相對完整，取決於刷盤策略
檔案大小	會有壓縮，檔案體積小	記錄命令，檔案體積很大
宕機恢復速度	很快	慢
資料恢復優先順序	低，因為資料完整性不低	高，因為資料完整性更高
系統資源佔用	高，大量CPU和記憶體消耗	低，主要是磁碟IO資源，但AOF重寫時會佔用大量CPU和記憶體資源
使用場景	可以容忍數分鐘的資料丟失，追求更快的啟動速度	對資料安全性要求較高常見

四、Redis優化秒殺流程

1、秒殺步驟：

查詢優惠券；
判斷秒殺商品庫存；
查詢訂單
校驗一人一單；
減庫存；
建立訂單；

2、Redis優化秒殺步驟：

新增秒殺的優惠券，將優惠券資訊儲存到Redis中；
基於Lua指令碼，判斷秒殺商品庫存，一人一單，決定使用者是否秒殺成功；
如果秒殺成功，將優惠券id、使用者id、商品id封裝到阻塞佇列中；
開啟非同步任務，不斷從阻塞佇列中讀取資訊，實現非同步下單功能；

3、秒殺的lua指令碼

4、呼叫秒殺的lua指令碼

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
     Long userId = UserHolder.getUser().getId();
     long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
     // 1.執行lua指令碼
     Long result = stringRedisTemplate.execute(
             SECKILL_SCRIPT,
             Collections.emptyList(),
             voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
     );
     int r = result.intValue();
     // 2.判斷結果是否為0
     if (r != 0) {
         // 2.1.不為0 ，代表沒有購買資格
         return Result.fail(r == 1 ? "庫存不足" : "不能重複下單");
     }
     // 3.返回訂單id
     return Result.ok(orderId);
 }

5、通過執行緒池，操作阻塞佇列

// 執行緒池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

/**
* 在類初始化完成後執行
*/
@PostConstruct
private void init() {
    SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}

// 阻塞佇列
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
private class OrderHandler implements Runnable{

    @Override
    public void run() {
        while (true){
            try {
                doSomething();
            } catch (Exception e) {
                log.error("處理訂單異常", e);
            }
        }
    }
}

五、基於Redis實現共用session登入

基於session實現登入

基於Redis實現共用session登入

public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1、獲取請求頭中的token
        String token = request.getHeader("authorization");
        if (StrUtil.isBlank(token)) {
            return true;
        }
        // 2、基於TOKEN獲取redis中的使用者
        String key  = LOGIN_USER_KEY + token;
        Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 3、判斷使用者是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        // 5、將查詢到的hash資料轉為UserDTO
        UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        // 6、存在，儲存使用者資訊到 ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        // 7、重新整理token有效期
        stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 8、放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 移除使用者
        UserHolder.removeUser();
    }
}