Redis基本工作原理
- Redis实现数据持久化的原理：AOF/RDB
- Redis单线程处理命令的概念
Redis应用案例
- 掘金连续签到，需要了解GET/SET，Key过期
package example
import (
"context"
"fmt"
"strconv"
"time"
)
var ctx = context.Background()
const continuesCheckKey = "cc_uid_%d"
// Ex01 连续签到天数
func Ex01(ctx context.Context, params []string) {
if userID, err := strconv.ParseInt(params[0], 10, 64); err == nil {
addContinuesDays(ctx, userID)
} else {
fmt.Printf("参数错误, params=%v, error: %v\n", params, err)
}
}
// addContinuesDays 为用户签到续期
func addContinuesDays(ctx context.Context, userID int64) {
key := fmt.Sprintf(continuesCheckKey, userID)
// 1. 连续签到数+1
err := RedisClient.Incr(ctx, key).Err()
if err != nil {
fmt.Errorf("用户[%d]连续签到失败", userID)
} else {
expAt := beginningOfDay().Add(48 * time.Hour)
// 2. 设置签到记录在后天的0点到期
if err := RedisClient.ExpireAt(ctx, key, expAt).Err(); err != nil {
panic(err)
} else {
// 3. 打印用户续签后的连续签到天数
day, err := getUserCheckInDays(ctx, userID)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("用户[%d]连续签到：%d(天), 过期时间:%s", userID, day, expAt.Format("2006-01-02 15:04:05"))
}
}
}
// getUserCheckInDays 获取用户连续签到天数
func getUserCheckInDays(ctx context.Context, userID int64) (int64, error) {
key := fmt.Sprintf(continuesCheckKey, userID)
days, err := RedisClient.Get(ctx, key).Result()
if err != nil {
return 0, err
}
if daysInt, err := strconv.ParseInt(days, 10, 64); err != nil {
panic(err)
} else {
return daysInt, nil
}
}
// beginningOfDay 获取今天0点时间
func beginningOfDay() time.Time {
now := time.Now()
y, m, d := now.Date()
return time.Date(y, m, d, 0, 0, 0, 0, time.Local)
}
- 掘金用户计数，使用到HASH
package example
import (
"context"
"fmt"
"os"
"strconv"
"github.com/go-redis/redis/v9"
)
const Ex05UserCountKey = "ex05_user_count"
// Ex05 hash数据结果的运用（参考掘金应用）
// go run main.go init 初始化用户计数值
// go run main.go get 1556564194374926 // 打印用户(1556564194374926)的所有计数值
// go run main.go incr_like 1556564194374926 // 点赞数+1
// go run main.go incr_collect 1556564194374926 // 点赞数+1
// go run main.go decr_like 1556564194374926 // 点赞数-1
// go run main.go decr_collect 1556564194374926 // 点赞数-1
func Ex05(ctx context.Context, args []string) {
if len(args) == 0 {
fmt.Printf("args can NOT be empty\n")
os.Exit(1)
}
arg1 := args[0]
switch arg1 {
case "init":
Ex06InitUserCounter(ctx)
case "get":
userID, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
GetUserCounter(ctx, userID)
case "incr_like":
userID, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
IncrByUserLike(ctx, userID)
case "incr_collect":
userID, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
IncrByUserCollect(ctx, userID)
case "decr_like":
userID, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
DecrByUserLike(ctx, userID)
case "decr_collect":
userID, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
DecrByUserCollect(ctx, userID)
}
}
func Ex06InitUserCounter(ctx context.Context) {
pipe := RedisClient.Pipeline()
userCounters := []map[string]interface{}{
{"user_id": "1556564194374926", "got_digg_count": 10693, "got_view_count": 2238438, "followee_count": 176, "follower_count": 9895, "follow_collect_set_count": 0, "subscribe_tag_count": 95},
{"user_id": "1111", "got_digg_count": 19, "got_view_count": 4},
{"user_id": "2222", "got_digg_count": 1238, "follower_count": 379},
}
for _, counter := range userCounters {
uid, err := strconv.ParseInt(counter["user_id"].(string), 10, 64)
key := GetUserCounterKey(uid)
rw, err := pipe.Del(ctx, key).Result()
if err != nil {
fmt.Printf("del %s, rw=%d\n", key, rw)
}
_, err = pipe.HMSet(ctx, key, counter).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("设置 uid=%d, key=%s\n", uid, key)
}
// 批量执行上面for循环设置好的hmset命令
_, err := pipe.Exec(ctx)
if err != nil { // 报错后进行一次额外尝试
_, err = pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
panic(err)
}
}
}
func GetUserCounterKey(userID int64) string {
return fmt.Sprintf("%s_%d", Ex05UserCountKey, userID)
}
func GetUserCounter(ctx context.Context, userID int64) {
pipe := RedisClient.Pipeline()
GetUserCounterKey(userID)
pipe.HGetAll(ctx, GetUserCounterKey(userID))
cmders, err := pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
panic(err)
}
for _, cmder := range cmders {
counterMap, err := cmder.(*redis.MapStringStringCmd).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
for field, value := range counterMap {
fmt.Printf("%s: %s\n", field, value)
}
}
}
// IncrByUserLike 点赞数+1
func IncrByUserLike(ctx context.Context, userID int64) {
incrByUserField(ctx, userID, "got_digg_count")
}
// IncrByUserCollect 收藏数+1
func IncrByUserCollect(ctx context.Context, userID int64) {
incrByUserField(ctx, userID, "follow_collect_set_count")
}
// DecrByUserLike 点赞数-1
func DecrByUserLike(ctx context.Context, userID int64) {
decrByUserField(ctx, userID, "got_digg_count")
}
// DecrByUserCollect 收藏数-1
func DecrByUserCollect(ctx context.Context, userID int64) {
decrByUserField(ctx, userID, "follow_collect_set_count")
}
func incrByUserField(ctx context.Context, userID int64, field string) {
change(ctx, userID, field, 1)
}
func decrByUserField(ctx context.Context, userID int64, field string) {
change(ctx, userID, field, -1)
}
func change(ctx context.Context, userID int64, field string, incr int64) {
redisKey := GetUserCounterKey(userID)
before, err := RedisClient.HGet(ctx, redisKey, field).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
beforeInt, err := strconv.ParseInt(before, 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
if beforeInt+incr < 0 {
fmt.Printf("禁止变更计数，计数变更后小于0. %d + (%d) = %d\n", beforeInt, incr, beforeInt+incr)
return
}
fmt.Printf("user_id: %d\n更新前\n%s = %s\n--------\n", userID, field, before)
_, err = RedisClient.HIncrBy(ctx, redisKey, field, incr).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
// fmt.Printf("更新记录[%d]:%d\n", userID, num)
count, err := RedisClient.HGet(ctx, redisKey, field).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("user_id: %d\n更新后\n%s = %s\n--------\n", userID, field, count)
}
- 排行榜ZSET
package example
import (
"context"
"fmt"
"strconv"
"time"
"github.com/go-redis/redis/v9"
)
const Ex06RankKey = "ex06_rank_zset"
type Ex06ItemScore struct {
ItemNam string
Score float64
}
// Ex06 排行榜
// go run main.go init // 初始化积分
// go run main.go Ex06 rev_order // 输出完整榜单
// go run main.go Ex06 order_page 0 // 逆序分页输出，offset=1
// go run main.go Ex06 get_rank user2 // 获取user2的排名
// go run main.go Ex06 get_score user2 // 获取user2的分数
// go run main.go Ex06 add_user_score user2 10 // 为user2设置为10分
// zadd ex06_rank_zset 15 andy
// zincrby ex06_rank_zset -9 andy // andy 扣9分，排名掉到最后一名
func Ex06(ctx context.Context, args []string) {
arg1 := args[0]
switch arg1 {
case "init":
Ex06InitUserScore(ctx)
case "rev_order":
GetRevOrderAllList(ctx, 0, -1)
case "order_page":
pageSize := int64(2)
if len(args[1]) > 0 {
offset, err := strconv.ParseInt(args[1], 10, 64)
if err != nil {
panic(err)
}
GetOrderListByPage(ctx, offset, pageSize)
}
case "get_rank":
GetUserRankByName(ctx, args[1])
case "get_score":
GetUserScoreByName(ctx, args[1])
case "add_user_score":
if len(args) < 3 {
fmt.Printf("参数错误，可能是缺少需要增加的分值。eg：go run main.go Ex06 add_user_score user2 10\n")
return
}
score, err := strconv.ParseFloat(args[2], 64)
if err != nil {
panic(err)
}
AddUserScore(ctx, args[1], score)
}
return
}
func Ex06InitUserScore(ctx context.Context) {
initList := []redis.Z{
{Member: "user1", Score: 10}, {Member: "user2", Score: 232}, {Member: "user3", Score: 129},
{Member: "user4", Score: 232},
}
// 清空榜单
if err := RedisClient.Del(ctx, Ex06RankKey).Err(); err != nil {
panic(err)
}
nums, err := RedisClient.ZAdd(ctx, Ex06RankKey, initList...).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("初始化榜单Item数量:%d\n", nums)
}
// 榜单逆序输出
// ZRANGE ex06_rank_zset +inf -inf BYSCORE rev WITHSCORES
// 正序输出
// ZRANGE ex06_rank_zset 0 -1 WITHSCORES
func GetRevOrderAllList(ctx context.Context, limit, offset int64) {
resList, err := RedisClient.ZRevRangeWithScores(ctx, Ex06RankKey, 0, -1).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("\n榜单:\n")
for i, z := range resList {
fmt.Printf("第%d名 %s\t%f\n", i+1, z.Member, z.Score)
}
}
func GetOrderListByPage(ctx context.Context, offset, pageSize int64) {
// zrange ex06_rank_zset 300 0 byscore rev limit 1 2 withscores // 取300分到0分之间的排名
// zrange ex06_rank_zset -inf +inf byscore withscores 正序输出
// ZRANGE ex06_rank_zset +inf -inf BYSCORE REV WITHSCORES 逆序输出所有排名
// zrange ex06_rank_zset +inf -inf byscore rev limit 0 2 withscores 逆序分页输出排名
zRangeArgs := redis.ZRangeArgs{
Key: Ex06RankKey,
ByScore: true,
Rev: true,
Start: "-inf",
Stop: "+inf",
Offset: offset,
Count: pageSize,
}
resList, err := RedisClient.ZRangeArgsWithScores(ctx, zRangeArgs).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("\n榜单(offest=%d, pageSize=%d):\n", offset, pageSize)
offNum := int(pageSize * offset)
for i, z := range resList {
rank := i + 1 + offNum
fmt.Printf("第%d名 %s\t%f\n", rank, z.Member, z.Score)
}
fmt.Println()
}
// GetUserRankByName 获取用户排名
func GetUserRankByName(ctx context.Context, name string) {
rank, err := RedisClient.ZRevRank(ctx, Ex06RankKey, name).Result()
if err != nil {
fmt.Errorf("error getting name=%s, err=%v", name, err)
return
}
fmt.Printf("name=%s, 排名=%d\n", name, rank+1)
}
// GetUserScoreByName 获取用户分值
func GetUserScoreByName(ctx context.Context, name string) {
score, err := RedisClient.ZScore(ctx, Ex06RankKey, name).Result()
if err != nil {
fmt.Errorf("error getting name=%s, err=%v", name, err)
return
}
fmt.Println(time.Now().UnixMilli())
fmt.Printf("name=%s, 分数=%f\n", name, score)
}
// AddUserScore 排名用户
func AddUserScore(ctx context.Context, name string, score float64) {
num, err := RedisClient.ZIncrBy(ctx, Ex06RankKey, score, name).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("name=%s, add_score=%f, score=%f\n", name, score, num)
}
- 使用SETNX实现分布式锁
并发场景，要求一次只能有一个协程执行。执行完成后.其它等待中的协程才能执行。
可以使用redis的setnx实现，利用了两个特性:
Redis是单线程执行命令
setnx只有未设置过才能执行成功
package example
// setnx 分布式锁
import (
"context"
"fmt"
"strconv"
"time"
"gitee.com/wedone/redis_course/example/common"
)
const resourceKey = "syncKey" // 分布式锁的key
const exp = 800 * time.Millisecond // 锁的过期时间，避免死锁
// EventLog 搜集日志的结构
type EventLog struct {
eventTime time.Time
log string
}
// Ex02Params Ex02的自定义函数
type Ex02Params struct {
}
// Ex02 只是体验SetNX的特性，不是高可用的分布式锁实现
// 该实现存在的问题:
// (1) 业务超时解锁，导致并发问题。业务执行时间超过锁超时时间
// (2) redis主备切换临界点问题。主备切换后，A持有的锁还未同步到新的主节点时，B可在新主节点获取锁，导致并发问题。
// (3) redis集群脑裂，导致出现多个主节点
func Ex02(ctx context.Context) {
eventLogger := &common.ConcurrentEventLogger{}
// new一个并发执行器
cInst := common.NewConcurrentRoutine(10, eventLogger)
// 并发执行用户自定义函数work
cInst.Run(ctx, Ex02Params{}, ex02Work)
// 按日志时间正序打印日志
eventLogger.PrintLogs()
}
func ex02Work(ctx context.Context, cInstParam common.CInstParams) {
routine := cInstParam.Routine
eventLogger := cInstParam.ConcurrentEventLogger
defer ex02ReleaseLock(ctx, routine, eventLogger)
for {
// 1. 尝试获取锁
// exp - 锁过期设置,避免异常死锁
acquired, err := RedisClient.SetNX(ctx, resourceKey, routine, exp).Result() // 尝试获取锁
if err != nil {
eventLogger.Append(common.EventLog{
EventTime: time.Now(), Log: fmt.Sprintf("[%s] error routine[%d], %v", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine, err),
})
panic(err)
}
if acquired {
// 2. 成功获取锁
eventLogger.Append(common.EventLog{
EventTime: time.Now(), Log: fmt.Sprintf("[%s] routine[%d] 获取锁", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine),
})
// 3. sleep 模拟业务逻辑耗时
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
eventLogger.Append(common.EventLog{
EventTime: time.Now(), Log: fmt.Sprintf("[%s] routine[%d] 完成业务逻辑", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine),
})
return
} else {
// 没有获得锁，等待后重试
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}
}
}
func ex02ReleaseLock(ctx context.Context, routine int, eventLogger *common.ConcurrentEventLogger) {
routineMark, _ := RedisClient.Get(ctx, resourceKey).Result()
if strconv.FormatInt(int64(routine), 10) != routineMark {
// 其它协程误删lock
panic(fmt.Sprintf("del err lock[%s] can not del by [%d]", routineMark, routine))
}
set, err := RedisClient.Del(ctx, resourceKey).Result()
if set == 1 {
eventLogger.Append(common.EventLog{
EventTime: time.Now(), Log: fmt.Sprintf("[%s] routine[%d] 释放锁", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine),
})
} else {
eventLogger.Append(common.EventLog{
EventTime: time.Now(), Log: fmt.Sprintf("[%s] routine[%d] no lock to del", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine),
})
}
if err != nil {
fmt.Errorf("[%s] error routine=%d, %v", time.Now().Format(time.RFC3339Nano), routine, err)
panic(err)
}
}
在字节跳动，使用Redis有哪些注意事项
- 大Key：Value大于10KB就是大Key，使用大Key将导致Redis系统不稳定
消除大Key的方法
1.拆分
将大key拆分为小key。例如一个String拆分成多个String
2压缩
将value压缩后写入redis，读取时解压后再使用。压缩算法可以是gzip、snappy、lz4等。通常情况下，一个压缩算法压缩率高、则解压耗时就长。需要对实际数据进行测试后，选择一个合适的算法。如果存储的是JSON字符串，可以考虑使用MessagePack进行序列化。
3.集合类结构hash、list、set、set
(1)拆分:可以用hash取余、位掩码的方式决定放在哪个key中
(2)区分冷热:如榜单列表场景使用zset，只缓存前10页数据，后续数据走db
- 热Key：一个Key的QPS特别高，将导致Redis实例出现负载突增，负责均衡流量不均的情况。导致单实例故障
解决热Key的方法
1.设置Localcache
在访问Redis前，在业务服务侧设置Localcache,降低访问Redis的QPS。LocalCache中缓存过期或未命中，则从Redis中将数据更新到LocalCache。Java的Guava、Golang的Bigcache就是这类LocalCache
2拆分
将key:value这一个热Key复制写入多份，例如key1.value, key2value,访问的时候访问多个key，但value是同一个.以此将qps分散到不同实例上，降低负载。代价是，更新时需要更新多个key，存在数据短暂不一致的风险
3.使用Redis代理的热Key承载能力
字节跳动的Redis访问代理就具备热Key承载能力。本质上是结合了"热Key发现"、"LocalCache"两个功能
- 慢查询：大Key、热Kye的读写；一次操作过多的Key（mset/hmset/sadd/zadd）
容易导致redis慢查询的操作
(1)批量操作一次性传入过多的key/value，如mset/hmset/sadd/zadd等O(n)操作 建议单批次不要超过100，超过100之后性能下降明显。
(2)zset大部分命令都是O(log(n))，当大小超过5k以上时，简单的zadd/zrem也可能导致慢查询
(3)操作的单个value过大，超过10KB。也即，避免使用大Key
(4)对大key的deletelexpire操作也可能导致慢查询，Redis4.0之前不支持异步删除unlink，大key删除会阻塞Redis
- 导致缓存穿透、缓存雪崩的场景及避免方案
缓存穿透:热点数据查询绕过缓存，直接查询数据库
缓存雪崩:大量缓存同时过期
缓存穿透的危害
(1)查询一个一定不存在的数据
通常不会缓存不存在的数据，这类查询请求都会直接打到db，如果有系统bug或人为攻击， 那么容易导致db响应慢甚至宕机B229
(2)缓存过期时
在高并发场景下，一个热key如果过期，会有大量请求同时击穿至db，容易影响db性能和稳定。 同一时间有大量key集中过期时，也会导致大量请求落到db上，导致查询变慢，甚至出现db无法响应新的查询
如何减少缓存穿透
(1)缓存空值
如一个不存在的userlD。这个id在缓存和数据库中都不存在。则可以缓存一个空值,下次再查缓存直接反空值。
(2)布隆过滤器
通过bloom filter算法来存储合法Key，得益于该算法超高的压缩率，只需占用极小的空间就能存储大量key值
如何避免缓存雪崩
(1缓存空值
将缓存失效时间分散开，比如在原有的失效时间基础上增加一个随机值，例如不同Key过期时间， 可以设置为10分1秒过期,10分23秒过期,10分8秒过期。单位秒部分就是随机时间，这样过期时间就分散了。对于热点数据，过期时间尽量设置得长一些，冷门的数据可以相对设置过期时间短一些。
(2)使用缓存集群,避免单机宕机造成的缓存雪崩。
