前言
Redis作为一个非常成功的数据库,提供了非常丰富的数据类型和命令,使用这些,我们可以轻易而高效地完成很多缓存操作,可是总有一些比较特殊的问题或需求需要解决,这时候可能就需要我们自己定制自己的 Redis 数据结构和命令。
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Redis命令问题
线程安全
问题
我们都知道 Redis 是单线程的,可是它怎么会有 线程安全 问题呢?
我们正常理解的线程安全问题是指单进程多线程
模型内部多个线程操作进程内共享内存
导致的数据资源充突。而 Redis 的线程安全问题的产生,并不是来自于 Redis 服务器内部。
Redis 作为数据服务器,就相当于多个客户端的共享内存,多个客户端就相当于同一进程下的多个线程,如果多个客户端之间没有良好的数据同步策略,就会产生类似线程安全的问题。
典型场景是:
- Redis 内存储了一个用户的状态:
user5277=idle
; - 客户端连接 A 读取了用户状态,获取到用户的空闲状态
status = get("user5277")
; - 客户端连接 B 也同样读取了用户状态;
- 客户端连接 A 给用户安排了一个任务,并将 Redis 内用户状态置为忙碌
set("user5277", "busy")
; - 客户端连接 B 同样设置用户为忙碌状态。
- 可是此时用户却被同时分配了两个任务。
导致这个问题的原因就是虽然 Redis 是单线程的,能保证命令的序列化,但由于其执行效率很高,多个客户端的命令之间不做好请求同步,同样会造成命令的顺序错乱。
当然这个问题也很好解决,给用户状态加锁就行了,使同一时间内只能有一个客户端操作用户状态。不过加锁我们就需要考虑锁粒度、死锁等问题了,无疑添加了程序的复杂性,不利于维护。
效率问题
Redis 作为一个极其高效的内存数据服务器,其命令执行速度极快,之前看过阿里云 Redis 的一个压测结果,执行效率可以达到 10W写QPS, 60W读QPS,那么,它的效率问题又来自何处呢?
答案是网络,做 Web 的都知道,效率优化要从网络做起,服务端又是优化代码,又是优化数据库,不如网络连接的一次优化,而网络优化最有效的就是减少请求数。我们要知道执行一次内存访问的耗时约是 100ns
,而不同机房之间来回一次约需要 500000ns
,其中的差距可想而知。
Redis在单机内效率超高,但工业化部署总不会把服务器和 Redis 放在同一台机器上,如果触碰到效率瓶颈的话,那就是网络。
典型场景就是我们从 Redis 里读出一条数据,再使用这条数据做键,读取另外一条数据。这样来来回回,便有两次网络往返。
导致这种问题的原因就是 Redis 的普通命令没有服务端计算的能力,无法在服务器进行复合命令操作,虽然有 Redis 也提供了 pipeline
的特性,但它需要多个命令的请求和响应之间没有依赖关系。想简化多个相互依赖的命令就只能将数据拉回客户端,由客户端处理后再请求 Redis。
综上,我们要更高效更方便的使用 Redis 就需要自己“定制”一些命令了。
内嵌Lua的执行
万幸 Redis 内嵌了 Lua 执行环境,支持 Lua 脚本的执行,通过执行 Lua 脚本,我们可以把多个命令复合为一个 Lua 脚本,通过 Lua 脚本来实现上文中提到的 Redis 命令的次序性和 Redis 服务端计算。
Lua
Lua 是一个简洁、轻量、可扩展的脚本语言,它的特性有:
- 轻量:源码包只有核心库,编译后体积很小。
- 高效:由 ANSI C 写的,启动快、运行快。
- 内嵌:可内嵌到各种编程语言或系统中运行,提升静态语言的灵活性。如 OpenResty 就是将 Lua 嵌入到 nginx 中执行。
而且完全不需要担心语法问题,Lua 的语法很简单,分分钟使用不成问题。
执行步骤
Redis 在 2.6 版本后,启动时会创建 Lua 环境、载入 Lua 库、定义 Redis 全局表格、存储 redis.pcall
等 Redis 命令,以准备 Lua 脚本的执行。
一个典型的 Lua 脚本执行步骤如下:
- 检查脚本是否执行过,没执行过使用脚本的 sha1 校验和生成一个 Lua 函数;
- 为函数绑定超时、错误处理勾子;
- 创建一个伪客户端,通过这个伪客户端执行 Lua 中的 Redis 命令;
- 处理伪客户端的返回值,最终返回给客户端;
交互时序如图
虽然 Lua 脚本使用的是伪客户端,但 Redis 处理它会跟普通客户端一样,也会将执行的 Redis 命令进行 rdb aof 主从复制等操作。
使用
Lua 脚本的使用可以通过 Redis 的 EVAL
和 EVALSHA
命令。
EVAL
适用于单次执行 Lua 脚本,执行脚本前会由脚本内容生成 sha1 校验和,在函数表内查询函数是否已定义,如未定义执行成功后 Redis 会在全局表里缓存这个脚本的校验和为函数名,后续再次执行此命令就不会再创建新的函数了。
而要使用 EVALSHA
命令,就得先使用 SCRIPT LOAD
命令先将函数加载到 Redis,Redis 会返回此函数的 sha1 校验和, 后续就可以直接使用这个校验和来执行命令了。
以下是使用上述命令的例子:
127.0.0.1:6379> EVAL "return 'hello'" 0 0
"hello"
127.0.0.1:6379> SCRIPT LOAD "return redis.pcall('GET', ARGV[1])"
"20b602dcc1bb4ba8fca6b74ab364c05c58161a0a"
127.0.0.1:6379> EVALSHA 20b602dcc1bb4ba8fca6b74ab364c05c58161a0a 0 test
"zbs"
EVAL 命令的原型是 EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]
,在 Lua 函数内部可以使用 KEYS[N]
和 ARGV[N]
引用键和参数,需要注意 KEYS 和 ARGV 的参数序号都是从 1
开始的。
还需要注意在 Lua 脚本中,Redis 返回为空时,结果是 false
,而 不是 nil
;
Lua 脚本实例
下面写几个 Lua 脚本的实例,用来介绍语法的,仅供参考。
- Redis 里 hashSet A 的 字段 B 的值是 C,取出 Redis 里键为 C 的值。
// 使用: EVAL script 2 A B
local tmpKey = redis.call('HGET', KEYS[1], KEYS[2]);
return redis.call('GET', tmpKey);
- 一次 lpop 出多个值,直到值为 n,或 list 为空(pipeline 也可轻易实现);
// 使用: EVAL script 2 list count
local list = {};
local item = false;
local num = tonumber(KEYS[2]);
while (num > 0)
do
item = redis.call('LPOP', KEYS[1]);
if item == false then
break;
end;
table.insert(list, item);
num = num - 1;
end;
return list;
- 获取 zset 内 score 最多的 n 个元素 对应 hashset 中的详细信息;
local elements = redis.call('ZRANK', KEYS[1], 0, KEY[2]);
local detail = {};
for index,ele in elements do
local info = redis.call('HGETALL', ele);
table.insert(detail, info);
end;
return detail;
基本使用语法就是如此,更多应用就看各个具体场景了。
一些思考
实现之外,还要一些东西要思考:
使用场景
首先来总结一下 Redis 中 Lua 的使用场景:
- 可以使用 Lua 脚本实现原子性操作,避免不同客户端访问 Redis 服务器造成的数据冲突。
- 在前后多次请求的结果有依赖时,可以使用 Lua 脚本把多个请求整合为一个请求。
注意点
使用 Lua 脚本,我们还需要注意:
- 要保证安全性,在 Lua 脚本中不要使用全局变量,以免污染 Lua 环境,虽然使用全局变量全报错,Lua 脚本停止执行,但还是在定义变量时添加
local
关键字。 - 要注意 Lua 脚本的时间复杂度,Redis 的单线程同样会阻塞在 Lua 脚本的执行中。
- 使用 Lua 脚本实现原子操作时,要注意如果 Lua 脚本报错,之前的命令同样无法回滚。
- 一次发出多个 Redis 请求,但请求前后无依赖时,使用
pipeline
,比 Lua 脚本方便。
小结
最近工作有了较大的变动,从业务到技术栈都跟原来完全不同了,所有代码和业务都脱离了自己掌控的感觉真的很不爽,工作中全是“开局一个搜索引擎,语法全靠查”,每天还要熬到很晚熟悉新的东西,有点小累,果然换工作就是找罪受啊。不过走出舒适区后的充实感也在提醒自己正在不停进步,倒也挺有成就感的。
刚接触新的东西没什么沉淀,又不想写一些《带你三天精通 Java》这种水文,工作之余的时间都被拿去补充工作需要的技术栈了,也没时间研究些自己觉得有意思的东西,写文章需要素材啊,为了不自砸招牌,最近可能会少更。。
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