Redis几个认识误区

标签: data key value store redis | 发表时间:2010-12-04 02:29 | 作者:Tim Class4
出处:http://timyang.net

前几天微博发生了一起大的系统故障,很多技术的朋友都比较关心,其中的原因不会超出James Hamilton在On Designing and Deploying Internet-Scale Service(1)概括的那几个范围,James第一条经验“Design for failure”是所有互联网架构成功的一个关键。互联网系统的工程理论其实非常简单,James paper中内容几乎称不上理论,而是多条实践经验分享,每个公司对这些经验的理解及执行力决定了架构成败。

题外话说完,最近又研究了Redis。去年曾做过一个MemcacheDB, Tokyo Tyrant, Redis performance test,到目前为止,这个benchmark结果依然有效。这1年我们经历了很多眼花缭乱的key value存储产品的诱惑,从Cassandra的淡出(Twitter暂停在主业务使用)到HBase的兴起(Facebook新的邮箱业务选用HBase(2)),当再回头再去看Redis,发现这个只有1万多行源代码的程序充满了神奇及大量未经挖掘的特性。Redis性能惊人,国内前十大网站的子产品估计用1台Redis就可以满足存储及Cache的需求。除了性能印象之外,业界其实普遍对Redis的认识存在一定误区。本文提出一些观点供大家探讨。

1. Redis是什么

这个问题的结果影响了我们怎么用Redis。如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL;如果认为它是一个可以持久化的cache, 可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。Redis是REmote DIctionary Server的缩写,在Redis在官方网站的的副标题是A persistent key-value database with built-in net interface written in ANSI-C for Posix systems,这个定义偏向key value store。还有一些看法则认为Redis是一个memory database,因为它的高性能都是基于内存操作的基础。另外一些人则认为Redis是一个data structure server,因为Redis支持复杂的数据特性,比如List, Set等。对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式。

互联网数据目前基本使用两种方式来存储,关系数据库或者key value。但是这些互联网业务本身并不属于这两种数据类型,比如用户在社会化平台中的关系,它是一个list,如果要用关系数据库存储就需要转换成一种多行记录的形式,这种形式存在很多冗余数据,每一行需要存储一些重复信息。如果用key value存储则修改和删除比较麻烦,需要将全部数据读出再写入。Redis在内存中设计了各种数据类型,让业务能够高速原子的访问这些数据结构,并且不需要关心持久存储的问题,从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题。

2. Redis不可能比Memcache快

很多开发者都认为Redis不可能比Memcached快,Memcached完全基于内存,而Redis具有持久化保存特性,即使是异步的,Redis也不可能比Memcached快。但是测试结果基本是Redis占绝对优势。一直在思考这个原因,目前想到的原因有这几方面。

  • Libevent。和Memcached不同,Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epoll event loop(4)。业界不少开发者也建议Redis使用另外一个libevent高性能替代libev,但是作者还是坚持Redis应该小巧并去依赖的思路。一个印象深刻的细节是编译Redis之前并不需要执行./configure。
  • CAS问题。CAS是Memcached中比较方便的一种防止竞争修改资源的方法。CAS实现需要为每个cache key设置一个隐藏的cas token,cas相当value版本号,每次set会token需要递增,因此带来CPU和内存的双重开销,虽然这些开销很小,但是到单机10G+ cache以及QPS上万之后这些开销就会给双方相对带来一些细微性能差别(5)。

3. 单台Redis的存放数据必须比物理内存小

Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能,但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户,如果这些资料要用Redis来存储,内存的容量必须能够容纳这100万用户。但是业务实际情况是100万用户只有5万活跃用户,1周来访问过1次的也只有15万用户,因此全部100万用户的数据都放在内存有不合理之处,RAM需要为冷数据买单。

这跟操作系统非常相似,操作系统所有应用访问的数据都在内存,但是如果物理内存容纳不下新的数据,操作系统会智能将部分长期没有访问的数据交换到磁盘,为新的应用留出空间。现代操作系统给应用提供的并不是物理内存,而是虚拟内存(Virtual Memory)的概念。

基于相同的考虑,Redis 2.0也增加了VM特性。让Redis数据容量突破了物理内存的限制。并实现了数据冷热分离。

4. Redis的VM实现是重复造轮子

Redis的VM依照之前的epoll实现思路依旧是自己实现。但是在前面操作系统的介绍提到OS也可以自动帮程序实现冷热数据分离,Redis只需要OS申请一块大内存,OS会自动将热数据放入物理内存,冷数据交换到硬盘,另外一个知名的“理解了现代操作系统(3)”的Varnish就是这样实现,也取得了非常成功的效果。

作者antirez在解释为什么要自己实现VM中提到几个原因(6)。主要OS的VM换入换出是基于Page概念,比如OS VM1个Page是4K, 4K中只要还有一个元素即使只有1个字节被访问,这个页也不会被SWAP, 换入也同样道理,读到一个字节可能会换入4K无用的内存。而Redis自己实现则可以达到控制换入的粒度。另外访问操作系统SWAP内存区域时block进程,也是导致Redis要自己实现VM原因之一。

5. 用get/set方式使用Redis

作为一个key value存在,很多开发者自然的使用set/get方式来使用Redis,实际上这并不是最优化的使用方法。尤其在未启用VM情况下,Redis全部数据需要放入内存,节约内存尤其重要。

假如一个key-value单元需要最小占用512字节,即使只存一个字节也占了512字节。这时候就有一个设计模式,可以把key复用,几个key-value放入一个key中,value再作为一个set存入,这样同样512字节就会存放10-100倍的容量。

这就是为了节约内存,建议使用hashset而不是set/get的方式来使用Redis,详细方法见参考文献(7)。

6. 使用aof代替snapshot

Redis有两种存储方式,默认是snapshot方式,实现方法是定时将内存的快照(snapshot)持久化到硬盘,这种方法缺点是持久化之后如果出现crash则会丢失一段数据。因此在完美主义者的推动下作者增加了aof方式。aof即append only mode,在写入内存数据的同时将操作命令保存到日志文件,在一个并发更改上万的系统中,命令日志是一个非常庞大的数据,管理维护成本非常高,恢复重建时间会非常长,这样导致失去aof高可用性本意。另外更重要的是Redis是一个内存数据结构模型,所有的优势都是建立在对内存复杂数据结构高效的原子操作上,这样就看出aof是一个非常不协调的部分。

其实aof目的主要是数据可靠性及高可用性,在Redis中有另外一种方法来达到目的:Replication。由于Redis的高性能,复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。

小结

要想成功使用一种产品,我们需要深入了解它的特性。Redis性能突出,如果能够熟练的驾驭,对国内很多大型应用具有很大帮助。希望更多同行加入到Redis使用及代码研究行列。

参考文献

  1. On Designing and Deploying Internet-Scale Service(PDF)
  2. Facebook’s New Real-Time Messaging System: HBase To Store 135+ Billion Messages A Month
  3. What’s wrong with 1975 programming
  4. Linux epoll is now supported(Google Groups)
  5. CAS and why I don’t want to add it to Redis(Google Groups)
  6. Plans for Virtual Memory(Google Groups)
  7. Full of keys(Salvatore antirez Sanfilippo)

-EOF-
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Redis 负载监控——redis-monitor

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redis-monitor是一个Web可视化的 redis 监控程序. 使用 Flask 来开发的,代码结构非常简单,适合移植到公司内网使用. redis 服务器信息,包括 redis 版本、上线时间、 os 系统信息等等. 实时的消息处理信息,例如处理 command 数量、连接总数量等. 内存占用、 cpu 消耗实时动态图表.

Redis 起步

- - 博客园_首页
Rdis和JQuery一样是纯粹为应用而产生的,这里记录的是在CentOS 5.7上学习入门文章:. Redis是一个key-value存储系统. 和Memcached类似,但是解决了断电后数据完全丢失的情况,而且她支持更多无化的value类型,除了和string外,还支持lists(链表)、sets(集合)和zsets(有序集合)几种数据类型.

redis 配置

- - 谁主沉浮
# 当配置中需要配置内存大小时,可以使用 1k, 5GB, 4M 等类似的格式,其转换方式如下(不区分大小写). # 内存配置大小写是一样的.比如 1gb 1Gb 1GB 1gB. # daemonize no 默认情况下,redis不是在后台运行的,如果需要在后台运行,把该项的值更改为yes. # 当redis在后台运行的时候,Redis默认会把pid文件放在/var/run/redis.pid,你可以配置到其他地址.

Cassandra代替Redis?

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最近用Cassandra的又逐渐多了,除了之前的360案例,在月初的QCon Shanghai 2013 篱笆网也介绍了其使用案例. 而这篇 百万用户时尚分享网站feed系统扩展实践文章则提到了Fashiolista和Instagram从Redis迁移到Cassandra的案例. 考虑到到目前仍然有不少网友在讨论Redis的用法问题,Redis是一个数据库、内存、还是Key value store?以及Redis和memcache在实际场景的抉择问题,因此简单谈下相关区别.

redis 部署

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一、单机部署 tar xvf redis-2.6.16.tar.gz cd redis-2.6.16 make make PREFIX=/usr/local/redis install  #指定安装目录为/usr/local/redis,默认安装安装到/usr/local/bin. # chkconfig: 2345 80 10       #添加redhat系列操作系统平台,开机启动需求项(运行级别,开机时服务启动顺序、关机时服务关闭顺序) # description:  Starts, stops redis server.

nagios 监控redis

- - C1G军火库
下载check_redis.pl. OK: REDIS 2.6.12 on 192.168.0.130:6379 has 1 databases (db0) with 49801 keys, up 3 days 14 hours - connected_clients is 1, blocked_clients is 0 | connected_clients=1 blocked_clients=0.

转 redis vs memcached

- - 数据库 - ITeye博客
传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题.   实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题:.   1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间.

Redis优化

- - 数据库 - ITeye博客
键名:尽量精简,但是也不能单纯为了节约空间而使用不易理解的键名. 键值:对于键值的数量固定的话可以使用0和1这样的数字来表示,(例如:male/female、right/wrong). 当业务场景不需要数据持久化时,关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能,不过一般都要持久化比较安全,而且是快照和aof同时使用比较安全.

笔记--redis

- - 移动开发 - ITeye博客
接着准备面试内容,今天学习了下redis,继续我的笔记加深印象. 1.为什么要使用redis.  答:主要是 性能和 并发两个方面,另外redis也可以做分布式锁和消息队列等其他功能. 但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis.