Redisfindhotkey的示例分析-成都创新互联网站建设

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Redisfindhotkey的示例分析

这篇文章主要介绍了redis find hot key的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

目前成都创新互联已为超过千家的企业提供了网站建设、域名、虚拟主机、网站托管维护、企业网站设计、大姚网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。

Before

缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。

解决方案:

(一)给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。

(二)使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。

(三)双缓存。我们有两个缓存,缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟,缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

I 从缓存A读数据库,有则直接返回

II A没有数据,直接从B读数据,直接返回,并且异步启动一个更新线程。

III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

after

对任意突发性的无法预先感知的热点数据,包括并不限于热点数据(如突发大量请求同一个商品)、热用户(如恶意爬虫刷子)、热接口(突发海量请求同一个接口)等,进行毫秒级精准探测到。然后对这些热数据、热用户等,推送到所有服务端JVM内存中,以大幅减轻对后端数据存储层的冲击,并可以由使用者决定如何分配、使用这些热key(譬如对热商品做本地缓存、对热用户进行拒绝访问、对热接口进行熔断或返回默认值)。这些热数据在整个服务端集群内保持一致性,并且业务隔离,worker端性能强悍。

Redis find hot key的示例分析

该框架历经多次压测,8核单机worker端每秒可接收处理16万个key探测任务,16核单机至少每秒平稳处理30万以上,实际压测达到37万,CPU平稳支撑,框架无异常。

建议搭配公众号内容食用京东毫秒级热key探测框架设计与实践,已实战于618大促

核心功能:热数据探测并推送至集群各个服务器

适用场景:

1 MySQL热数据本地缓存

2 redis热数据本地缓存

3 黑名单用户本地缓存

4 爬虫用户限流

5 接口、用户维度限流

6 单机接口、用户维度限流限流

7 集群用户维度限流

8 集群接口维度限流

该开源项目战略意义重大,经历百万级并发,参与京东开源中间件项目建设,一直在等你。

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