怎样用 Redis 缓存微博的评论列表
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解决时间 2021-02-09 04:07
- 提问者网友:藍了天白赴美
- 2021-02-08 07:36
怎样用 Redis 缓存微博的评论列表
最佳答案
- 五星知识达人网友:七十二街
- 2021-02-08 08:30
Redis 在新浪微博中的应用
Redis简介
1. 支持5种数据结构
支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存储方式,用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒;
2. K-V 存储 vs K-V 缓存
新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用,2%的是缓存,用到了600+服务器
Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大:
非持久化的为8-9万tps,那么持久化在7-8万tps左右;
当使用持久化时,需要考虑到持久化和写性能的配比,也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算;
3. 社区活跃
Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简,有很多巧妙的实现,作者有技术洁癖
Redis的社区活跃度很高,这是衡量开源软件质量的重要指标,开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持,如果没有活跃社区做支撑,一旦发生问题都无处求救;
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file:
写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小
1. 单实例单进程
Redis使用的是单进程,所以在配置时,一个实例只会用到一个CPU;
在配置时,如果需要让CPU使用率最大化,可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:
单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps;
2. Replication
过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。
存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.
Master-slave下第一次同步是全传,后面是增量同步;、
3. 数据一致性
长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性;
开发两个工具程序:
1.对于数据量大的数据,会周期性的全量检查;
2.实时的检查增量数据,是否具有一致性;
对于主库未及时同步从库导致的不一致,称之为延时问题;
对于一致性要求不是那么严格的场景,我们只需要要保证最终一致性即可;
对于延时问题,需要根据业务场景特点分析,从应用层面增加策略来解决这个问题;
例如:
1.新注册的用户,必须先查询主库;
2.注册成功之后,需要等待3s之后跳转,后台此时就是在做数据同步。
第四:分布式缓存的架构设计
1.架构设计
由于redis是单点,项目中需要使用,必须自己实现分布式。基本架构图如下所示:
2.分布式实现
通过key做一致性哈希,实现key对应redis结点的分布。
一致性哈希的实现:
l hash值计算:通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式,默认是采用MurmurHash,高效的hash计算。
l 一致性的实现:通过java的TreeMap来模拟环状结构,实现均匀分布
3.client的选择
对于jedis修改的主要是分区模块的修改,使其支持了跟据BufferKey进行分区,跟据不同的redis结点信息,可以初始化不同的ShardInfo,同时也修改了JedisPool的底层实现,使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法,跟据不同ShardInfos,创建不同的jedis连接客户端,达到分区的效果,供应用层调用
4.模块的说明
l 脏数据处理模块,处理失败执行的缓存操作。
l 屏蔽监控模块,对于jedis操作的异常监控,当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。
整个分布式模块通过hornetq,来切除异常redis结点。对于新结点的增加,也可以通过reload方法实现增加。(此模块对于新增结点也可以很方便实现)
对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点,设定特定的优先级。另外对于缓存接口的设计,也可以跟据需求,实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作,以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。(参考我以前写的redis事物介绍)
Redis简介
1. 支持5种数据结构
支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存储方式,用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒;
2. K-V 存储 vs K-V 缓存
新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用,2%的是缓存,用到了600+服务器
Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大:
非持久化的为8-9万tps,那么持久化在7-8万tps左右;
当使用持久化时,需要考虑到持久化和写性能的配比,也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算;
3. 社区活跃
Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简,有很多巧妙的实现,作者有技术洁癖
Redis的社区活跃度很高,这是衡量开源软件质量的重要指标,开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持,如果没有活跃社区做支撑,一旦发生问题都无处求救;
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file:
写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小
1. 单实例单进程
Redis使用的是单进程,所以在配置时,一个实例只会用到一个CPU;
在配置时,如果需要让CPU使用率最大化,可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:
单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps;
2. Replication
过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。
存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.
Master-slave下第一次同步是全传,后面是增量同步;、
3. 数据一致性
长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性;
开发两个工具程序:
1.对于数据量大的数据,会周期性的全量检查;
2.实时的检查增量数据,是否具有一致性;
对于主库未及时同步从库导致的不一致,称之为延时问题;
对于一致性要求不是那么严格的场景,我们只需要要保证最终一致性即可;
对于延时问题,需要根据业务场景特点分析,从应用层面增加策略来解决这个问题;
例如:
1.新注册的用户,必须先查询主库;
2.注册成功之后,需要等待3s之后跳转,后台此时就是在做数据同步。
第四:分布式缓存的架构设计
1.架构设计
由于redis是单点,项目中需要使用,必须自己实现分布式。基本架构图如下所示:
2.分布式实现
通过key做一致性哈希,实现key对应redis结点的分布。
一致性哈希的实现:
l hash值计算:通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式,默认是采用MurmurHash,高效的hash计算。
l 一致性的实现:通过java的TreeMap来模拟环状结构,实现均匀分布
3.client的选择
对于jedis修改的主要是分区模块的修改,使其支持了跟据BufferKey进行分区,跟据不同的redis结点信息,可以初始化不同的ShardInfo,同时也修改了JedisPool的底层实现,使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法,跟据不同ShardInfos,创建不同的jedis连接客户端,达到分区的效果,供应用层调用
4.模块的说明
l 脏数据处理模块,处理失败执行的缓存操作。
l 屏蔽监控模块,对于jedis操作的异常监控,当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。
整个分布式模块通过hornetq,来切除异常redis结点。对于新结点的增加,也可以通过reload方法实现增加。(此模块对于新增结点也可以很方便实现)
对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点,设定特定的优先级。另外对于缓存接口的设计,也可以跟据需求,实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作,以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。(参考我以前写的redis事物介绍)
全部回答
- 1楼网友:动情书生
- 2021-02-08 10:36
直接用hash存,id content根据需求,自己控制缓存的field,评论时写redis缓存,修改、删除先操作缓存,将数据库修改、删除丢给消息队列处理。实现了异步。
- 2楼网友:渡鹤影
- 2021-02-08 09:05
可以使用两个集合分别保存关注我(gzw)的,和我关注(wgz)的人的id。 如下,张三zs 李四ls关注我: 127.0.0.1:6379[1]> sadd gzw zs ls (integer) 2 查看下关注我的人都有谁: 127.0.0.1:6379[1]> smembers gzw 1) "ls" 2) "zs" 我关注了韩梅梅hanmeimei,杨幂yangmi 和张三: 127.0.0.1:6379[1]> sadd wgz hanmeimei yangmi zs (integer) 3 查看下我关注的人都有谁: 127.0.0.1:6379[1]> smembers wgz 1) "zs" 2) "yangmi" 3) "hanmeimei"这样就可以保存关注我和我关注的人了。 而且还可以做一些其他的集合计算,比如 还可以查看和我相互关注的人: 127.0.0.1:6379[1]> sinter gzw wgz 1) "zs"不幸啊,韩梅梅和杨幂都没有关注你,只有张三和您互相关注。 当然这两个集合都要加上你的id,这样还可以和指定用户比较下看共同关注的人,很多可以使用redis的集合做的操作。
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