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深入理解redis_memcached失效原理(小结)

(编辑:jimmy 日期: 2024/12/28 浏览:3 次 )

最近项目上出现了一个无法理解的BUG,用户默认每天享有一定次数的权限,使用完毕则无法享用,第二天才能再继续。本质就是redis缓存过期嘛,让它凌晨12点失效就好了。

但是问题发生了,它就是没失效...深究其原因,竟是由于零界点没处理好的锅,服务器时间与request时间是有些许时间差的,key的expire到了一定数量处理也是需要时间哒,就这俩主因。加个存在判断,失效给他提前个10秒留个准备就好了~

所以吸取教训,好好了解一下这个失效机理,同时也提醒各位别范这种低级错误。

 一。如何才能触发key的失效?

除了调用PERSIST命令外,还有没有其他情况会撤销一个主键的失效时间"color: #ff0000">二。Redis是如何管理和维护主键的

1).Redis的存储结构

typedef struct redisDb {
  dict *dict;//存储主键和值的映射
  dict *expires;//存储主键和过期时间的映射
  dict *blocking_keys;
  dict *ready_keys;
  dict *watched_keys;
  int id;
} redisDb;

主要看前两个结构就好,
dict:用来维护一个 Redis 数据库中包含的所有 Key-Value 对(其结构可以理解为 dict[key]:value,即主键与值之间的映射)

expires:用于维护一个 Redis 数据库中设置了失效时间的主键(其结构可以理解为 expires[key]:timeout,即主键与失效时间的映射)。

设置了失效时间的主键和具体的失效时间全部都维护在 expires 这个字典表中

当我们使用 EXPIRE、EXPIREAT、PEXPIRE 和 PEXPIREAT 命令设置一个主键的失效时间时,
Redis 首先到 dict 这个字典表中查找要设置的主键是否存在,如果存在就将这个主键和失效时间添加到 expires 这个字典表。

2).消极方法

1.expireIfNeeded函数

触发:这个函数在任何访问数据的函数中都会被调用,Redis 在实现 GET、MGET、HGET、LRANGE 等所有涉及到读取数据的命令时都会调用它

意义:在读取数据之前先检查一下该key有没有失效,如果失效了就删除它。

2.propagateExpire函数(在上边一个函数中调用) 主要函数

触发:执行上一个函数时,它在其里边

意义:用来在正式删除失效主键之前广播这个主键已经失效的信息

操作:
    (1).一个是发送到 AOF文件,将删除失效主键的这一操作以 DEL Key 的标准命令格式记录下来;
    (2).发送到当前 Redis 服务器的所有 Slave,同样将删除失效主键的这一操作以 DEL Key 的标准命令格式告知这些 Slave 删除各自的失效主键。

以上我们了解了 Redis 是如何以一种消极的方式删除失效主键的,但是仅仅通过这种方式显然是不够的,因为如果某些失效的主键迟迟等不到再次访问的话,Redis 就永远不会知道这些主键已经失效,也就永远也不会删除它们了,这无疑会导致内存空间的浪费。所以有了下边的方法。

3).积极方法:(该方法利用 Redis 的时间事件来实现,即每隔一段时间就中断一下完成一些指定操作)

1.serverCron函数:

触发:它在 Redis 服务器启动时创建

作用:这个回调函数不仅要进行失效主键的检查与删除,还要进行统计信息的更新、客户端连接超时的控制、BGSAVE 和 AOF 的触发等等

2.activeExpireCycle函数:

触发:执行上一个函数时,它在其里边每秒的执行次数由宏定义 【REDIS_DEFAULT_HZ】 来指定,默认每秒钟执行10次。

操作:
    a).遍历处理 Redis 服务器中每个数据库的 expires 字典表中,从中尝试着随机抽样【REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON】(默认 值为10)个设置了失效时间的主键,
    b).检查它们是否已经失效并删除掉失效的主键,
    c).如果失效的主键个数占本次抽样个数的比例超过25%,Redis 会认为当前数据库中的失效主键依然很多,所以它会继续进行下一轮的随机抽样和删除,
    d).直到刚才的比例低于25%才停止对当前数据库的处理,转向下一个数据库。

其他:activeExpireCycle 函数避免失效主键删除占用过多的CPU资源,所以其不会试图一次性处理Redis中的所有数据库,而是最多只处理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL(默认值为16)个库,有处理时间上的限制

三。Memcached 删除失效主键的方法与 Redis 有何异同"color: #ff0000">四。总结:

redis每秒执行10次过期检查,每次中,随机从某个库的expire表中抽取10个key,检测他是否失效,若失效则删除。当失效比例超过1/4,本次重新执行随机抽取10key,不计入10次中的1次,直到这一秒的10次都执行完。

问:

那么有人问了,万一,万一!失效的key做足够的多,1秒的这10次都没执行完又到下一秒了,咋整?

答:

redis有检测机制的,不会让它把CPU拖死的:

a.每次处理数据库个数的限制、

b.activeExpireCycle 函数在一秒钟内执行次数的限制、

c.分配给 activeExpireCycle函数CPU时间的限制、

d.继续删除主键的失效主键数百分比的限制,Redis 已经大大降低了主键失效机制对系统整体性能的影响,

所以由此也可得,设置失效时间的原则:尽可能避免在同一时间点的大批量key失效,它是需要处理时间的。

消极失效主要函数.propagateExpire函数:

void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
  robj *argv[2];
  //shared.del是在Redis服务器启动之初就已经初始化好的一个常用Redis对象,即DEL命令
  argv[0] = shared.del;
  argv[1] = key;
  incrRefCount(argv[0]);
  incrRefCount(argv[1]);
  //检查Redis服务器是否开启了AOF,如果开启了就为失效主键记录一条DEL日志
  if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
    feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
  //检查Redis服务器是否拥有Slave,如果是就向所有Slave发送DEL失效主键的命令,这就是
  //上面expireIfNeeded函数中发现自己是Slave时无需主动删除失效主键的原因了,因为它
  //只需听从Master发送过来的命令就OK了
  if (listLength(server.slaves))
    replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
  decrRefCount(argv[0]);
  decrRefCount(argv[1]);
}

积极失效主要函数.activeExpireCycle函数:

void activeExpireCycle(void) {
  //因为每次调用activeExpireCycle函数不会一次性检查所有Redis数据库,所以需要记录下
  //每次函数调用处理的最后一个Redis数据库的编号,这样下次调用activeExpireCycle函数
  //还可以从这个数据库开始继续处理,这就是current_db被声明为static的原因,而另外一
  //个变量timelimit_exit是为了记录上一次调用activeExpireCycle函数的执行时间是否达
  //到时间限制了,所以也需要声明为static
  static unsigned int current_db = 0;
  static int timelimit_exit = 0;
  unsigned int j, iteration = 0;
  //每次调用activeExpireCycle函数处理的Redis数据库个数为REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
  unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
  long long start = ustime(), timelimit;
  //如果当前Redis服务器中的数据库个数小于REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL,则处理全部数据库,
  //如果上一次调用activeExpireCycle函数的执行时间达到了时间限制,说明失效主键较多,也
  //会选择处理全部数据库
  if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
    dbs_per_call = server.dbnum;
  //执行activeExpireCycle函数的最长时间(以微秒计),其中REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC
  //是单位时间内能够分配给activeExpireCycle函数执行的CPU时间比例,默认值为25,server.hz
  //即为一秒内activeExpireCycle的调用次数,所以这个计算公式更明白的写法应该是这样的,即
  (1000000 * (REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC / 100)) / server.hz
  timelimit = 1000000*REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC/server.hz/100;
  timelimit_exit = 0;
  if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
  //遍历处理每个Redis数据库中的失效数据
  for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
    int expired;
    redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
    //此处立刻就将current_db加一,这样可以保证即使这次无法在时间限制内删除完所有当前
    //数据库中的失效主键,下一次调用activeExpireCycle一样会从下一个数据库开始处理,
    //从而保证每个数据库都有被处理的机会
    current_db++;
    //开始处理当前数据库中的失效主键
    do {
      unsigned long num, slots;
      long long now;
      //如果expires字典表大小为0,说明该数据库中没有设置失效时间的主键,直接检查下
      //一数据库
      if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) break;
      slots = dictSlots(db->expires);
      now = mstime();
      //如果expires字典表不为空,但是其填充率不足1%,那么随机选择主键进行检查的代价
      //会很高,所以这里直接检查下一数据库
      if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
        (num*100/slots < 1)) break;
      expired = 0;
      //如果expires字典表中的entry个数不足以达到抽样个数,则选择全部key作为抽样样本
      if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)
        num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;
      while (num--) {
        dictEntry *de;
        long long t;
        //随机获取一个设置了失效时间的主键,检查其是否已经失效
        if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
        t = dictGetSignedIntegerVal(de);
        if (now > t) {
          //发现该主键确实已经失效,删除该主键
          sds key = dictGetKey(de);
          robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
          //同样要在删除前广播该主键的失效信息
          propagateExpire(db,keyobj);
          dbDelete(db,keyobj);
          decrRefCount(keyobj);
          expired++;
          server.stat_expiredkeys++;
        }
      }
      //每进行一次抽样删除后对iteration加一,每16次抽样删除后检查本次执行时间是否
      //已经达到时间限制,如果已达到时间限制,则记录本次执行达到时间限制并退出
      iteration++;
      if ((iteration & 0xf) == 0 &&
        (ustime()-start) > timelimit)
      {
        timelimit_exit = 1;
        return;
      }
    //如果失效的主键数占抽样数的百分比大于25%,则继续抽样删除过程
    } while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);
  }
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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