本文主要給大家分享一下 Redis 在單數(shù)據(jù)多源超高并發(fā)訪問下的解決思路和方案。

前言

Redis 主要解決兩個(gè)問題：

當(dāng)遇到日活千萬，同時(shí)百萬在線的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，前端訪問直接加載到后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的話，可能順間壓垮底層數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)停擺。又或者隨著查詢條件變多，結(jié)合條件復(fù)雜化，查詢結(jié)果的響應(yīng)時(shí)間也無法得到保證，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降，用戶流失。為了解決高并發(fā)，低延遲的業(yè)務(wù)場(chǎng)景， Redis 應(yīng)運(yùn)而生。

下面我們來看兩個(gè)場(chǎng)景

這是一個(gè)線上找房的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，超多的查詢條件導(dǎo)致后臺(tái)必然是一個(gè)復(fù)雜的查詢 SQL，這種場(chǎng)景下是否必須使用 Redis 呢？

答案是否定的，由于線上找房業(yè)務(wù)并發(fā)量低，客戶對(duì)于業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)間要求也沒有那么苛刻，大部分的請(qǐng)求可以直接通過動(dòng)態(tài) SQL 臨時(shí)查詢。當(dāng)然為了提升用戶體驗(yàn)，可以將一些熱點(diǎn)的查詢結(jié)果預(yù)緩存到 Redis 里提升用戶體驗(yàn)。

我們?cè)賮砜聪逻@個(gè)場(chǎng)景

視頻應(yīng)用的查片系統(tǒng)，跟找房系統(tǒng)幾乎是一模一樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，但是并發(fā)量要高幾個(gè)數(shù)量級(jí)，這個(gè)場(chǎng)景就非常適合使用 Redis 作為緩存提升并發(fā)訪問量，降低響應(yīng)時(shí)間，滿足幾十萬甚至上百萬的并發(fā)訪問需求。由此可見決定是否使用 Redis 的根本要素就是并發(fā)量和延遲要求。

下面我們來看一下 Redis 是如何解決互聯(lián)網(wǎng)極端場(chǎng)景下的并發(fā)訪問需求的。

超高并發(fā)訪問下的緩存解決方案

這是一個(gè)典型的媒體類緩存架構(gòu)圖，發(fā)文系統(tǒng)不定期更新媒體庫(kù)，通過分布式緩存服務(wù)將各個(gè)最新文章同步到 Redis 緩存，前端應(yīng)用通過路由層找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)源訪問。各個(gè)緩存服務(wù)數(shù)據(jù)不同步。當(dāng)發(fā)生熱點(diǎn)事件時(shí)，路由層可能將不通地區(qū)的訪問路由到熱點(diǎn)數(shù)據(jù)所在的緩存服務(wù)器，帶來瞬間的流量暴漲，極端情況下可能導(dǎo)致服務(wù)器宕機(jī)，業(yè)務(wù)受損。那么這種不定期突發(fā)流量的場(chǎng)景要如何解決呢？

這里有幾個(gè)思路：

將熱點(diǎn) Key 加前綴打散，實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)復(fù)制

路由層追加本地緩存，通過多級(jí)緩存提升緩存能力

緩存層提供數(shù)據(jù)副本，提高并發(fā)訪問能力

第一種方案，可以有效打散熱數(shù)據(jù)，但是熱點(diǎn)事件是不定期隨機(jī)發(fā)生，運(yùn)維壓力大，成本高，這只是個(gè)頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳的方案。

第二種方案，可以通過追加本地緩存提升緩存能力，但是本地緩存設(shè)置多大，刷新頻率多高，業(yè)務(wù)是否能容忍臟讀，這些都是無法繞開的問題。

第三種方案，可以追加只讀副本來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復(fù)制，但是同樣也會(huì)帶來成本高企，主庫(kù)負(fù)載高等問題。

上面這個(gè)架構(gòu)圖是一個(gè)優(yōu)化的解決方案，通過主庫(kù)拉取多個(gè)只讀從庫(kù)的分支，對(duì)不同的請(qǐng)求源，劃分獨(dú)立的緩存服務(wù)。比如手機(jī)應(yīng)用就固定路由到APP數(shù)據(jù)資源組，WEB 訪問就路由到WEB 數(shù)據(jù)資源組等，并且每個(gè)資源組可以提供N個(gè)只讀副本，提高同源訪問下的并發(fā)訪問能力。這種架構(gòu)可以提升不同訪問源的資源隔離能力，提升多源訪問下業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和可用性。

這個(gè)方案的問題也比較明顯：

主庫(kù)讀寫性能差

只讀副本多，成本高

只讀鏈路過長(zhǎng)，管理維護(hù)難，運(yùn)維成本高

我們的客戶里最夸張的用到過 1主40只讀的架構(gòu)，來滿足類似的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

阿里云Redis是如何解決這種超高并發(fā)訪問的問題呢？

阿里云重磅推出Redis性能增強(qiáng)版本，通過提升網(wǎng)絡(luò)IO的并發(fā)處理能力，極大的提升了Redis單節(jié)點(diǎn)的讀寫性能，對(duì)比社區(qū)版本，性能提升3倍。由于保持單 Worker 的處理模式，100% 兼容 Redis 協(xié)議。上面的單數(shù)據(jù)百萬QPS 的訪問能力輕松達(dá)成。本文介紹的媒體類場(chǎng)景可以通過開通性能增強(qiáng)版1主5只讀實(shí)例實(shí)現(xiàn)單數(shù)據(jù)200w+ QPS，有效緩解突發(fā)熱點(diǎn)事件帶來的流量激增，超高并發(fā)訪問等行業(yè)痛點(diǎn)問題。相比較自建1主40只讀的社區(qū)版本，同樣性能標(biāo)準(zhǔn)的阿里云Redis性能增強(qiáng)版1主5只讀架構(gòu)更穩(wěn)定，管理更便捷，使用也更方便。

以上就是Redis 單數(shù)據(jù)多源超高并發(fā)下的解決方案的詳細(xì)內(nèi)容，更多請(qǐng)關(guān)注 其它相關(guān)文章！

鄭重聲明：本文版權(quán)歸原作者所有，轉(zhuǎn)載文章僅為傳播更多信息之目的，如作者信息標(biāo)記有誤，請(qǐng)第一時(shí)間聯(lián)系我們修改或刪除，多謝。