Redis和消息队列使用实战

Posted 2021-04-26 程序之心

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消息队列是在乐视这边非常普遍使用的技术。在我们部门内部，不同的项目使用的消息队列实现也不一样。下面是支付系统的流转图

从图中可以看到，里面用到了kafka消息队列。作用是做数据库分库分表后的聚合，异步汇总到一张总表。里面也用到了redis，用来处理高并发下的订单重复提交。我们这边还使用了公司统一集群的apache qpid消息队列，是AMQP的一个实现，主要用于不同部门间的通信。一般的大公司都会有一些公司统一的集群，但是这种统一集群对开发者来说相对透明，所以部门间相互合作的时候用的多，自己部门内部用，避免采坑，大家宁愿自己搭一套。redis用处就更多了。阿里的阳哥自己做了一个异常日志监控平台，主要就是用redis做数据传输和存储。

从图中可以看到处理过程基本都是在和redis打交道。Redis的基本数据结构是跳跃表。像这种跟存储打交道的，数据结构是必须要了解的。比如lucene搜索最初的版本也是用的跳跃表，后来改成基于图的有限自动机了，像一些java写的框架，比如dubbo，spring IoC里，一提到注册，要注册到一个地方，在JVM的数据结构一般是hashmap。准确的说：spring IoC里是通过一个hashmap来持有载入的BeanDefinition对象实现注册的。

Redis持久化原理

Redis提供了两种方式对数据进行持久化，分别是RDB(Redis DataBase)和AOF(APPEND ONLY FILE)。RDB持久化方式能够在指定的时间间隔对数据进行快照存储。AOF持久化方式记录每次服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以redis协议追加保存每次写操作到文件末尾。Redis还能对AOF文件进行后台重写，使得AOF文件的体积不至于过大。不过，我问过很多部门，出于性能考虑，他们的持久化都是不开启的。如果同时开启两种持久化方式，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

了解一下持久化的C语言实现。Redis需要执行RDB的时候，服务器会执行以下操作：redis调用系统函数fork(),创建一个子进程。子进程将数据集写入到一个临时RDB文件中。当子进程完成对临时RDB文件的写入时，redis用新的临时RDB文件替换原来的RDB文件，并删除旧RDB文件。在执行fork时linux操作系统（一般大公司的服务器都是这个系统）会使用写时复制(copy-on-write)策略，即fork函数发生的一刻父子进程共享同一内存数据，当父进程要更新其中某片数据时，操作系统会将该片数据复制一份以保证子进程的数据不收影响，所以新的RDB文件存储的是之执行fork那一刻的内存数据。RDB文件是经过压缩的二进制格式，所以占用的空间会小于内存的数据大小。但是压缩操作很占CPU，所以可以通过配置文件配置禁止压缩。

了解一下对应的redis命令。除了自动快照，还可以手动发送save或者bgsave命令让redis直行快照。save命令是在主进程上进行的，会阻塞其他请求。后者会fork子进程进行快照操作。

和mysql存储比较。RDB方式比较类似于mysql的mysqldump命令备份。而AOF更接近于binlog。

Redis内存优化

redis配置文件中有个maxmemory参数设置，如果没有设置会继续分配内存，因此可以逐渐吃掉所有可用内存。因此，通常建议配置一些限制和策略。这样做的优点是：不会导致因为内存饥饿而整机死亡。缺点是：Redis可能会返回内存不足的错误写命令。redis有6种过期策略。

1>volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU

2>allkeys-lur:对所有的key进行LRU

3>volatile-random:随机删除即将过期的key

4>allkeys-random:从所有的key中随时删除

5>volatile-ttl:删除即将过期的，ttl（tiime to live）剩余生存时间

6>noeviction:永不过期，返回错误

参数的设置可以采用命令方式，也可以采用配置文件方式(所有的配置都支持这两种)，配置命令如

config set maxmemory-policy volatile-lru

还可以设置随机抽样数，如

config set maxmemory-samples 5 就是说每次进行淘汰的时候，会随机抽取5个key从里面淘汰最不经常使用的。

redis压缩列表(ziplist)。压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量表项，并且每个列表要么是小整数，要么是较短的字符串，那么redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。当一个哈席键只包含少量key-value对，且每个key和value要么是小整数，要么是较短字符串，那么redis就会使用ziplist作为哈希键的底层实现。

我在介绍自己的epiphany框架的时候（在上面流程图里也有体现），如果一个key里的结构是个hash，在小于1k的hash键的情况下我直接用hash，而大于1k，考虑到写入性能差，我就直接将hash打包压缩成一个大value来存储。考虑使用这两种策略的其中一个原因是小散列表使用的内存非常小，节省存储空间。

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