最近項目上出現了一個無法理解的BUG,用戶默認每天享有一定次數的權限,使用完畢則無法享用,第二天才能再繼續。本質就是redis緩存過期嘛,讓它凌晨12點失效就好了。
但是問題發生了,它就是沒失效...深究其原因,竟是由于零界點沒處理好的鍋,服務器時間與request時間是有些許時間差的,key的expire到了一定數量處理也是需要時間噠,就這倆主因。加個存在判斷,失效給他提前個10秒留個準備就好了~
所以吸取教訓,好好了解一下這個失效機理,同時也提醒各位別范這種低級錯誤。
一。如何才能觸發key的失效?
除了調用PERSIST命令外,還有沒有其他情況會撤銷一個主鍵的失效時間?答案是肯定的。
1.在通過 DEL 命令刪除一個主鍵時
2.在一個設置了失效時間的主鍵被更新覆蓋時,該主鍵的失效時間也會被撤銷。
3.特殊的命令就是 RENAME,當我們使用 RENAME 對一個主鍵進行重命名后,之前關聯的失效時間會自動傳遞給新的主鍵,但是如果一個主鍵是被RENAME所覆蓋的話(如主鍵 hello 可能會被命令 RENAME world hello 所覆蓋),這時被覆蓋主鍵的失效時間會被自動撤銷,而新的主鍵則繼續保持原來主鍵的特性。
注意,這里所說的是主鍵被更新覆蓋,而不是主鍵對應的 Value 被更新覆蓋,因此 SET、MSET 或者是 GETSET 可能會導致主鍵被更新覆蓋,而像 INCR、DECR、LPUSH、HSET 等都是更新主鍵對應的值,這類操作是不會觸碰主鍵的失效時間的。
二。Redis是如何管理和維護主鍵的
1).Redis的存儲結構
typedef struct redisDb {
dict *dict;//存儲主鍵和值的映射
dict *expires;//存儲主鍵和過期時間的映射
dict *blocking_keys;
dict *ready_keys;
dict *watched_keys;
int id;
} redisDb;
主要看前兩個結構就好,
dict:用來維護一個 Redis 數據庫中包含的所有 Key-Value 對(其結構可以理解為 dict[key]:value,即主鍵與值之間的映射)
expires:用于維護一個 Redis 數據庫中設置了失效時間的主鍵(其結構可以理解為 expires[key]:timeout,即主鍵與失效時間的映射)。
設置了失效時間的主鍵和具體的失效時間全部都維護在 expires 這個字典表中
當我們使用 EXPIRE、EXPIREAT、PEXPIRE 和 PEXPIREAT 命令設置一個主鍵的失效時間時,
Redis 首先到 dict 這個字典表中查找要設置的主鍵是否存在,如果存在就將這個主鍵和失效時間添加到 expires 這個字典表。
2).消極方法
1.expireIfNeeded函數
觸發:這個函數在任何訪問數據的函數中都會被調用,Redis 在實現 GET、MGET、HGET、LRANGE 等所有涉及到讀取數據的命令時都會調用它
意義:在讀取數據之前先檢查一下該key有沒有失效,如果失效了就刪除它。
2.propagateExpire函數(在上邊一個函數中調用) 主要函數
觸發:執行上一個函數時,它在其里邊
意義:用來在正式刪除失效主鍵之前廣播這個主鍵已經失效的信息
操作:
(1).一個是發送到 AOF文件,將刪除失效主鍵的這一操作以 DEL Key 的標準命令格式記錄下來;
(2).發送到當前 Redis 服務器的所有 Slave,同樣將刪除失效主鍵的這一操作以 DEL Key 的標準命令格式告知這些 Slave 刪除各自的失效主鍵。
以上我們了解了 Redis 是如何以一種消極的方式刪除失效主鍵的,但是僅僅通過這種方式顯然是不夠的,因為如果某些失效的主鍵遲遲等不到再次訪問的話,Redis 就永遠不會知道這些主鍵已經失效,也就永遠也不會刪除它們了,這無疑會導致內存空間的浪費。所以有了下邊的方法。
3).積極方法:(該方法利用 Redis 的時間事件來實現,即每隔一段時間就中斷一下完成一些指定操作)
1.serverCron函數:
觸發:它在 Redis 服務器啟動時創建
作用:這個回調函數不僅要進行失效主鍵的檢查與刪除,還要進行統計信息的更新、客戶端連接超時的控制、BGSAVE 和 AOF 的觸發等等
2.activeExpireCycle函數:
觸發:執行上一個函數時,它在其里邊每秒的執行次數由宏定義 【REDIS_DEFAULT_HZ】 來指定,默認每秒鐘執行10次。
操作:
a).遍歷處理 Redis 服務器中每個數據庫的 expires 字典表中,從中嘗試著隨機抽樣【REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON】(默認 值為10)個設置了失效時間的主鍵,
b).檢查它們是否已經失效并刪除掉失效的主鍵,
c).如果失效的主鍵個數占本次抽樣個數的比例超過25%,Redis 會認為當前數據庫中的失效主鍵依然很多,所以它會繼續進行下一輪的隨機抽樣和刪除,
d).直到剛才的比例低于25%才停止對當前數據庫的處理,轉向下一個數據庫。
其他:activeExpireCycle 函數避免失效主鍵刪除占用過多的CPU資源,所以其不會試圖一次性處理Redis中的所有數據庫,而是最多只處理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL(默認值為16)個庫,有處理時間上的限制
三。Memcached 刪除失效主鍵的方法與 Redis 有何異同?
首先,Memcached 在刪除失效主鍵時也是采用的消極方法,即 Memcached 內部也不會監視主鍵是否失效,而是在通過 Get 訪問主鍵時才會檢查其是否已經失效。
其次,Memcached 與 Redis 在主鍵失效機制上的最大不同是,Memcached 不會像 Redis 那樣真正地去刪除失效的主鍵,而只是簡單地將失效主鍵占用的空間回收。這樣當有新的數據寫入到系統中時,Memcached 會優先使用那些失效主鍵的空間。如果失效主鍵的空間用光了,Memcached 還可以通過 LRU 機制來回收那些長期得不到訪問的空間,
因此 Memcached 并不需要像 Redis 中那樣的周期性刪除操作,這也是由 Memcached 使用的內存管理機制決定的。同時,這里需要指出的是 Redis 在出現 OOM 時同樣可以通過配置 maxmemory-policy 這個參數來決定是否采用 LRU 機制來回收內存空間
四。總結:
redis每秒執行10次過期檢查,每次中,隨機從某個庫的expire表中抽取10個key,檢測他是否失效,若失效則刪除。當失效比例超過1/4,本次重新執行隨機抽取10key,不計入10次中的1次,直到這一秒的10次都執行完。
問:
那么有人問了,萬一,萬一!失效的key做足夠的多,1秒的這10次都沒執行完又到下一秒了,咋整?
答:
redis有檢測機制的,不會讓它把CPU拖死的:
a.每次處理數據庫個數的限制、
b.activeExpireCycle 函數在一秒鐘內執行次數的限制、
c.分配給 activeExpireCycle函數CPU時間的限制、
d.繼續刪除主鍵的失效主鍵數百分比的限制,Redis 已經大大降低了主鍵失效機制對系統整體性能的影響,
所以由此也可得,設置失效時間的原則:盡可能避免在同一時間點的大批量key失效,它是需要處理時間的。
消極失效主要函數.propagateExpire函數:
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
robj *argv[2];
//shared.del是在Redis服務器啟動之初就已經初始化好的一個常用Redis對象,即DEL命令
argv[0] = shared.del;
argv[1] = key;
incrRefCount(argv[0]);
incrRefCount(argv[1]);
//檢查Redis服務器是否開啟了AOF,如果開啟了就為失效主鍵記錄一條DEL日志
if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
//檢查Redis服務器是否擁有Slave,如果是就向所有Slave發送DEL失效主鍵的命令,這就是
//上面expireIfNeeded函數中發現自己是Slave時無需主動刪除失效主鍵的原因了,因為它
//只需聽從Master發送過來的命令就OK了
if (listLength(server.slaves))
replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
decrRefCount(argv[0]);
decrRefCount(argv[1]);
}
積極失效主要函數.activeExpireCycle函數:
void activeExpireCycle(void) {
//因為每次調用activeExpireCycle函數不會一次性檢查所有Redis數據庫,所以需要記錄下
//每次函數調用處理的最后一個Redis數據庫的編號,這樣下次調用activeExpireCycle函數
//還可以從這個數據庫開始繼續處理,這就是current_db被聲明為static的原因,而另外一
//個變量timelimit_exit是為了記錄上一次調用activeExpireCycle函數的執行時間是否達
//到時間限制了,所以也需要聲明為static
static unsigned int current_db = 0;
static int timelimit_exit = 0;
unsigned int j, iteration = 0;
//每次調用activeExpireCycle函數處理的Redis數據庫個數為REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
long long start = ustime(), timelimit;
//如果當前Redis服務器中的數據庫個數小于REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL,則處理全部數據庫,
//如果上一次調用activeExpireCycle函數的執行時間達到了時間限制,說明失效主鍵較多,也
//會選擇處理全部數據庫
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum;
//執行activeExpireCycle函數的最長時間(以微秒計),其中REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC
//是單位時間內能夠分配給activeExpireCycle函數執行的CPU時間比例,默認值為25,server.hz
//即為一秒內activeExpireCycle的調用次數,所以這個計算公式更明白的寫法應該是這樣的,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;
//遍歷處理每個Redis數據庫中的失效數據
for (j = 0; j dbs_per_call; j++) {
int expired;
redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
//此處立刻就將current_db加一,這樣可以保證即使這次無法在時間限制內刪除完所有當前
//數據庫中的失效主鍵,下一次調用activeExpireCycle一樣會從下一個數據庫開始處理,
//從而保證每個數據庫都有被處理的機會
current_db++;
//開始處理當前數據庫中的失效主鍵
do {
unsigned long num, slots;
long long now;
//如果expires字典表大小為0,說明該數據庫中沒有設置失效時間的主鍵,直接檢查下
//一數據庫
if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) break;
slots = dictSlots(db->expires);
now = mstime();
//如果expires字典表不為空,但是其填充率不足1%,那么隨機選擇主鍵進行檢查的代價
//會很高,所以這里直接檢查下一數據庫
if (num slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE
(num*100/slots 1)) break;
expired = 0;
//如果expires字典表中的entry個數不足以達到抽樣個數,則選擇全部key作為抽樣樣本
if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)
num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;
while (num--) {
dictEntry *de;
long long t;
//隨機獲取一個設置了失效時間的主鍵,檢查其是否已經失效
if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
t = dictGetSignedIntegerVal(de);
if (now > t) {
//發現該主鍵確實已經失效,刪除該主鍵
sds key = dictGetKey(de);
robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
//同樣要在刪除前廣播該主鍵的失效信息
propagateExpire(db,keyobj);
dbDelete(db,keyobj);
decrRefCount(keyobj);
expired++;
server.stat_expiredkeys++;
}
}
//每進行一次抽樣刪除后對iteration加一,每16次抽樣刪除后檢查本次執行時間是否
//已經達到時間限制,如果已達到時間限制,則記錄本次執行達到時間限制并退出
iteration++;
if ((iteration 0xf) == 0
(ustime()-start) > timelimit)
{
timelimit_exit = 1;
return;
}
//如果失效的主鍵數占抽樣數的百分比大于25%,則繼續抽樣刪除過程
} while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);
}
}
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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