分享一個(gè)簡單的小需求應(yīng)該怎么設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)以及有關(guān)Redis的使用
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在實(shí)際應(yīng)用中使用的非常廣泛,本篇文章就從一個(gè)簡單的需求說起,為你講述一個(gè)需求是如何從頭到尾開始做的,又是如何一步步完善的。之前寫過一篇《如何實(shí)現(xiàn)頁面廣告隨時(shí)上下線、過期自動(dòng)下線及到時(shí)自動(dòng)上線》,也涉及到了Redis
在項(xiàng)目中的實(shí)際應(yīng)用,有興趣的可以看一下。
設(shè)定,現(xiàn)在我們有一個(gè)APP,產(chǎn)品新提出一個(gè)叫“程序員樹洞”的功能,具體功能就不說了,其中這個(gè)功能有一點(diǎn)需要做的是在使用該功能時(shí),如果是首次進(jìn)入會(huì)展示一個(gè)協(xié)議頁面,用戶需要勾選后點(diǎn)確定才能進(jìn)入功能,此后再進(jìn)該功能,不再顯示協(xié)議頁直接進(jìn)入該功能。如下圖所示,
需求分析
需求就是這么的簡單,我們來分析一下。
1、用戶點(diǎn)擊該功能時(shí)前端需要知道該給用戶顯示哪個(gè)頁面,這一步需要請求后端接口,后臺(tái)告訴前端這個(gè)用戶有沒有同意過協(xié)議。
2、用戶勾選協(xié)議點(diǎn)確定,后端需要記錄這步操作(記錄用戶已經(jīng)同意協(xié)議),這一步需在點(diǎn)確定時(shí)前端請求后端接口。
概要設(shè)計(jì)
前面需求分析里說了,后端需要告訴前端用戶有沒有統(tǒng)一過協(xié)議,所以后端需要把這個(gè)信息記錄下來,最好是記錄到數(shù)據(jù)庫保存,那就需要一張表來記錄同意過協(xié)議的用戶。表結(jié)構(gòu)大致是:id,客戶號(hào),插入時(shí)間。
詳細(xì)設(shè)計(jì)
1、記錄客戶是否已同意過協(xié)議并提供查詢功能(查詢是否同意過協(xié)議)
2、沒有同意過的和同意過的用戶信息怎么存儲(chǔ)
3、如何高效的查詢是否同意過
4、怎么保證高并發(fā)下服務(wù)的可用性,數(shù)據(jù)庫的可用性
功能實(shí)現(xiàn)后端提供兩個(gè)接口,
1、hasAgree(),查詢該用戶是否已同意協(xié)議
2、recordAgree(),記錄用戶已同意協(xié)議
第一版 Just DB很容易嘛!不就是CRUD嗎,小意思。用戶進(jìn)來先查數(shù)據(jù)庫有沒有記錄,沒有返回用戶沒有同意過協(xié)議,前端給用戶展示協(xié)議頁,否則展示功能頁;用戶點(diǎn)同意后,后臺(tái)記錄用戶已點(diǎn)了同意協(xié)議,記錄到庫。一個(gè)查詢一個(gè)插入,5分鐘搞定嘛。
第二版 引入Redis緩存
考慮到每次查庫很浪費(fèi),那我們使用緩存好不好? 進(jìn)來先查緩存有沒有對應(yīng)的數(shù)據(jù),緩存里有就直接返回,沒有則查庫,庫里有就存緩存。這樣redis就分擔(dān)了一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫的壓力。
第三版 解決緩存穿透
隨著客戶量的增加,點(diǎn)擊這個(gè)功能的次數(shù)、頻率越來越高,假如有人頻繁點(diǎn)擊該功能,彈出協(xié)議后,退出,再點(diǎn),再退出…就是不點(diǎn)確定
這樣的話后臺(tái)緩存中沒有,數(shù)據(jù)庫中也沒有,每次都會(huì)走數(shù)據(jù)庫,繞過了緩存,直接都走數(shù)據(jù)庫,這類請求量多了也是個(gè)問題,這就是緩存穿透。所以第三版,我們來解決緩存穿透的問題。
解決緩存穿透:因?yàn)槭菙?shù)據(jù)庫和緩存都沒有,我們可以讓數(shù)據(jù)庫沒有的也存到redis。需要改變r(jià)edis的數(shù)據(jù)類型,由set改為map,目的是記錄狀態(tài)值。
第四版 緩存預(yù)熱防止緩存擊穿
另一個(gè)關(guān)于緩存的問題,那就是緩存擊穿。
何為緩存擊穿?假如該功能在前期宣傳力度比較大,或預(yù)計(jì)該功能上線后點(diǎn)擊量比較大的話,那么在功能上線后很可能就會(huì)一瞬間大量用戶來點(diǎn)擊這個(gè)功能,因?yàn)槲覀兦懊娴倪壿嬍鞘状芜M(jìn)入該功能的用戶展示協(xié)議頁,我們的后臺(tái)處理雖然加了redis緩存,但是新上的功能所有用戶都沒有點(diǎn)過,那么redis里就沒有緩存,是不是所有用戶的請求都落到數(shù)據(jù)庫了?一旦瞬間流量非常大,數(shù)據(jù)庫安全性就存在隱患,有被搞垮的可能。
所以怎么解決呢?我們可以在該功能上線前,提前將需要做緩存的數(shù)據(jù)放入redis,即緩存預(yù)熱。
如何預(yù)熱?將所有用戶的信息都放到redis.舉個(gè)栗子(也許不是最佳的),我們使用Redis的hash數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),key-field-value。key我們可以固定一個(gè)字符串如coderTreeHole_Agreement_Check,field我們可以用客戶號(hào)(唯一),value是個(gè)標(biāo)志位,用0代表沒同意過協(xié)議,1代表同意過。一般在電商大促前都會(huì)對熱點(diǎn)key進(jìn)行預(yù)熱,不然真的扛不住。
redis3.0上加入了cluster模式,實(shí)現(xiàn)的redis的分布式存儲(chǔ),也就是說每臺(tái)redis節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)不同的內(nèi)容。在redis的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上,都有這么兩個(gè)東西,一個(gè)是插槽(slot),它的的取值范圍是:0-16383。還有一個(gè)就是cluster,可以理解為是一個(gè)集群管理的插件。當(dāng)我們的存取的key到達(dá)的時(shí)候,redis會(huì)根據(jù)crc16的算法得出一個(gè)結(jié)果,然后把結(jié)果對16384求余數(shù),這樣每個(gè)key都會(huì)對應(yīng)一個(gè)編號(hào)在0-16383之間的哈希槽,通過這個(gè)值,去找到對應(yīng)的插槽所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn),然后直接自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到這個(gè)對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行存取操作。
看了上面這段話,明白了吧。那對于這個(gè)大key而且是熱點(diǎn)key的請求,是不是都落到某一個(gè)redis節(jié)點(diǎn)上了?大key會(huì)帶來很多問題,篇幅原因以后再來細(xì)說,跑題了。。。
針對這個(gè)需求,你還有什么方法防治緩存擊穿?
第五版 消息隊(duì)列削峰填谷可以看到我們上面的設(shè)計(jì)其實(shí)都是實(shí)時(shí)對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作的。
例如,當(dāng)用戶點(diǎn)了同意,前端就調(diào)后臺(tái)的recordAgree方法將該記錄記錄到數(shù)據(jù)庫,即這條記錄是立馬插入到數(shù)據(jù)庫的。
如果剛上線這個(gè)功能,大量用戶同時(shí)點(diǎn)這個(gè)功能,并發(fā)量大的話,請求走到后臺(tái),那么寫庫的操作就非常多,數(shù)據(jù)庫連接數(shù)突然激增,數(shù)據(jù)庫會(huì)頂不住吧。
所以為避免流量集中落到數(shù)據(jù)庫,此時(shí)我們可以使用消息隊(duì)列MQ。將插入操作的請求發(fā)往消息隊(duì)列,使插入操作以一定的速率到數(shù)據(jù)庫執(zhí)行,使得對數(shù)據(jù)庫的請求數(shù)盡量平滑,消息發(fā)給消息隊(duì)列立即返回給前端成功,不用等待插庫完成,用MQ實(shí)現(xiàn)了異步解耦,削峰填谷。
到這你是不是忍不住說設(shè)計(jì)的真贊~~
另外MQ的使用注意的點(diǎn)還是非常多的,如:消息隊(duì)列的消息重復(fù)消費(fèi)問題,順序問題,事務(wù)消息等。
總結(jié)對于這個(gè)需求設(shè)計(jì)到哪種程度取決于你的用戶量和并發(fā)量,如果是像雙十一那樣,肯定是要用消息隊(duì)列的,那一般小的例如,用戶量1千萬,日活10萬,請求最集中的也就是中午9-12點(diǎn),下午13-17點(diǎn)吧,差不多8個(gè)小時(shí),平均一個(gè)小時(shí)1.25萬,用戶都來點(diǎn)這個(gè)功能的話,每分鐘208,每秒3.5,算不上高并發(fā),數(shù)據(jù)庫完全扛得住。
總結(jié)一下,這個(gè)需求我們用到的知識(shí)點(diǎn)(敲黑板),redis數(shù)據(jù)緩存,redis緩存穿透,緩存擊穿,熱點(diǎn)key問題,redis大key問題(沒具體講),消息隊(duì)列異步解耦等。
畫圖碼字不易,如果覺得我寫的還可以,記得點(diǎn)贊鼓勵(lì)一下哦,如果覺得有問題歡迎指正。
好了,就給大家介紹這么多。
文章名稱:從一個(gè)小需求感受Redis的獨(dú)特魅力(需求設(shè)計(jì))-創(chuàng)新互聯(lián)
本文鏈接:http://vcdvsql.cn/article12/cdsjdc.html
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