10 | 第1~9讲课后思考题答案及常见问题答疑

10 | 第1~9讲课后思考题答案及常见问题答疑

第 1 讲

问题:和跟 Redis 相比,SimpleKV 还缺少什么?
@曾轼麟、@Kaito 同学给出的答案都非常棒。他们从数据结构到功能扩展,从内存效率到
事务性,从高可用集群再到高可扩展集群,对 SimpleKV 和 Redis 进行了详细的对比。而
且,他们还从运维使用的角度进行了分析。我先分享一下两位同学的答案。
@曾轼麟同学:
@Kaito 同学:
SimpleKV 所缺少的有:丰富的数据类型、支持数据压缩、过期机制、数据淘汰策略、
主从复制、集群化、高可用集群等,另外,还可以增加统计模块、通知模块、调试模
块、元数据查询等辅助功能。
我也给个答案总结。还记得我在开篇词讲过的“两大维度”“三大主线”吗?这里我们
也可以借助这个框架进行分析,如下表所示。此外,在表格最后,我还从键值数据库开发
和运维的辅助工具上,对 SimpleKV 和 Redis 做了对比。

 

 

第 2 讲

问题:整数数组和压缩列表作为底层数据结构的优势是什么?
整数数组和压缩列表的设计,充分体现了 Redis“又快又省”特点中的“省”,也就是节
省内存空间。整数数组和压缩列表都是在内存中分配一块地址连续的空间,然后把集合中
的元素一个接一个地放在这块空间内,非常紧凑。因为元素是挨个连续放置的,我们不用
再通过额外的指针把元素串接起来,这就避免了额外指针带来的空间开销。
我画一张图,展示下这两个结构的内存布局。整数数组和压缩列表中的 entry 都是实际的
集合元素,它们一个挨一个保存,非常节省内存空间。

 

 

Redis 之所以采用不同的数据结构,其实是在性能和内存使用效率之间进行的平衡。

第 3 讲

问题:Redis 基本 IO 模型中还有哪些潜在的性能瓶颈?
这个问题是希望你能进一步理解阻塞操作对 Redis 单线程性能的影响。在 Redis 基本 IO
模型中,主要是主线程在执行操作,任何耗时的操作,例如 bigkey、全量返回等操作,都
是潜在的性能瓶颈。

第 4 讲

问题 1:AOF 重写过程中有没有其他潜在的阻塞风险?
这里有两个风险。
风险一:Redis 主线程 fork 创建 bgrewriteaof 子进程时,内核需要创建用于管理子进程
的相关数据结构,这些数据结构在操作系统中通常叫作进程控制块(Process Control
Block,简称为 PCB)。内核要把主线程的 PCB 内容拷贝给子进程。这个创建和拷贝过程
由内核执行,是会阻塞主线程的。而且,在拷贝过程中,子进程要拷贝父进程的页表,这
个过程的耗时和 Redis 实例的内存大小有关。如果 Redis 实例内存大,页表就会大,fork
执行时间就会长,这就会给主线程带来阻塞风险。
风险二:bgrewriteaof 子进程会和主线程共享内存。当主线程收到新写或修改的操作时,
主线程会申请新的内存空间,用来保存新写或修改的数据,如果操作的是 bigkey,也就是
数据量大的集合类型数据,那么,主线程会因为申请大空间而面临阻塞风险。因为操作系
统在分配内存空间时,有查找和锁的开销,这就会导致阻塞。
问题 2:AOF 重写为什么不共享使用 AOF 本身的日志?
如果都用 AOF 日志的话,主线程要写,bgrewriteaof 子进程也要写,这两者会竞争文件
系统的锁,这就会对 Redis 主线程的性能造成影响。

第 5 讲

问题:使用一个 2 核 CPU、4GB 内存、500GB 磁盘的云主机运行 Redis,Redis 数据库
的数据量大小差不多是 2GB。当时 Redis 主要以修改操作为主,写读比例差不多在 8:2 左
右,也就是说,如果有 100 个请求,80 个请求执行的是修改操作。在这个场景下,用
RDB 做持久化有什么风险吗?
@Kaito 同学的回答从内存资源和 CPU 资源两方面分析了风险,非常棒。我稍微做了些完
善和精简,你可以参考一下。
内存不足的风险:Redis fork 一个 bgsave 子进程进行 RDB 写入,如果主线程再接收到写
操作,就会采用写时复制。写时复制需要给写操作的数据分配新的内存空间。本问题中写
的比例为 80%,那么,在持久化过程中,为了保存 80% 写操作涉及的数据,写时复制机
制会在实例内存中,为这些数据再分配新内存空间,分配的内存量相当于整个实例数据量
的 80%,大约是 1.6GB,这样一来,整个系统内存的使用量就接近饱和了。此时,如果实
例还有大量的新 key 写入或 key 修改,云主机内存很快就会被吃光。如果云主机开启了
Swap 机制,就会有一部分数据被换到磁盘上,当访问磁盘上的这部分数据时,性能会急
剧下降。如果云主机没有开启 Swap,会直接触发 OOM,整个 Redis 实例会面临被系统
kill 掉的风险。
主线程和子进程竞争使用 CPU 的风险:生成 RDB 的子进程需要 CPU 核运行,主线程本
身也需要 CPU 核运行,而且,如果 Redis 还启用了后台线程,此时,主线程、子进程和后
台线程都会竞争 CPU 资源。由于云主机只有 2 核 CPU,这就会影响到主线程处理请求的
速度。

第 6 讲

问题:为什么主从库间的复制不使用 AOF?
答案:有两个原因。
RDB 文件是二进制文件,无论是要把 RDB 写入磁盘,还是要通过网络传输 RDB,IO
效率都比记录和传输 AOF 的高。
1.RDB 文件是二进制文件,无论是要把 RDB 写入磁盘,还是要通过网络传输 RDB,IO
效率都比记录和传输 AOF 的高。
2. 在从库端进行恢复时,用 RDB 的恢复效率要高于用 AOF。
第 7 讲
问题 1:在主从切换过程中,客户端能否正常地进行请求操作呢?
主从集群一般是采用读写分离模式,当主库故障后,客户端仍然可以把读请求发送给从
库,让从库服务。但是,对于写请求操作,客户端就无法执行了。
问题 2:如果想要应用程序不感知服务的中断,还需要哨兵或客户端再做些什么吗?
一方面,客户端需要能缓存应用发送的写请求。只要不是同步写操作(Redis 应用场景一
般也没有同步写),写请求通常不会在应用程序的关键路径上,所以,客户端缓存写请求
后,给应用程序返回一个确认就行。
另一方面,主从切换完成后,客户端要能和新主库重新建立连接,哨兵需要提供订阅频
道,让客户端能够订阅到新主库的信息。同时,客户端也需要能主动和哨兵通信,询问新
主库的信息。

第 8 讲

问题 1:5 个哨兵实例的集群,quorum 值设为 2。在运行过程中,如果有 3 个哨兵实例
都发生故障了,此时,Redis 主库如果有故障,还能正确地判断主库“客观下线”吗?如
果可以的话,还能进行主从库自动切换吗?
因为判定主库“客观下线”的依据是,认为主库“主观下线”的哨兵个数要大于等于
quorum 值,现在还剩 2 个哨兵实例,个数正好等于 quorum 值,所以还能正常判断主库
是否处于“客观下线”状态。如果一个哨兵想要执行主从切换,就要获到半数以上的哨兵
投票赞成,也就是至少需要 3 个哨兵投票赞成。但是,现在只有 2 个哨兵了,所以就无法
进行主从切换了。
问题 2:哨兵实例是不是越多越好呢?如果同时调大 down-after-milliseconds 值,对
减少误判是不是也有好处?
哨兵实例越多,误判率会越低,但是在判定主库下线和选举 Leader 时,实例需要拿到的赞
成票数也越多,等待所有哨兵投完票的时间可能也会相应增加,主从库切换的时间也会变
长,客户端容易堆积较多的请求操作,可能会导致客户端请求溢出,从而造成请求丢失。
如果业务层对 Redis 的操作有响应时间要求,就可能会因为新主库一直没有选定,新操作
无法执行而发生超时报警。
调大 down-after-milliseconds 后,可能会导致这样的情况:主库实际已经发生故障了,
但是哨兵过了很长时间才判断出来,这就会影响到 Redis 对业务的可用性。

第 9 讲

问题:为什么 Redis 不直接用一个表,把键值对和实例的对应关系记录下来?
如果使用表记录键值对和实例的对应关系,一旦键值对和实例的对应关系发生了变化(例
如实例有增减或者数据重新分布),就要修改表。如果是单线程操作表,那么所有操作都
要串行执行,性能慢;如果是多线程操作表,就涉及到加锁开销。此外,如果数据量非常
大,使用表记录键值对和实例的对应关系,需要的额外存储空间也会增加
基于哈希槽计算时,虽然也要记录哈希槽和实例的对应关系,但是哈希槽的个数要比键值
对的个数少很多,无论是修改哈希槽和实例的对应关系,还是使用额外空间存储哈希槽和
实例的对应关系,都比直接记录键值对和实例的关系的开销小得多。
好了,这些问题你都回答上来了吗?如果你还有其他想法,也欢迎多多留言,跟我和其他
同学进行交流讨论。

典型问题讲解

接下来,我再讲一些代表性问题,包括 Redis rehash 的时机和执行机制,主线程、子进
程和后台线程的联系和区别,写时复制的底层实现原理,以及 replication buffer 和
repl_backlog_buffer 的区别。
问题 1:rehash 的触发时机和渐进式执行机制
我发现,很多同学对 Redis 的哈希表数据结构都很感兴趣,尤其是哈希表的 rehash 操
作,所以,我再集中回答两个问题。

1.Redis 什么时候做 rehash?

Redis 会使用装载因子(load factor)来判断是否需要做 rehash。装载因子的计算方式
是,哈希表中所有 entry 的个数除以哈希表的哈希桶个数。Redis 会根据装载因子的两种
情况,来触发 rehash 操作:
装载因子≥1,同时,哈希表被允许进行 rehash;
装载因子≥5
在第一种情况下,如果装载因子等于 1,同时我们假设,所有键值对是平均分布在哈希表
的各个桶中的,那么,此时,哈希表可以不用链式哈希,因为一个哈希桶正好保存了一个
键值对。
但是,如果此时再有新的数据写入,哈希表就要使用链式哈希了,这会对查询性能产生影
响。在进行 RDB 生成和 AOF 重写时,哈希表的 rehash 是被禁止的,这是为了避免对
RDB 和 AOF 重写造成影响。如果此时,Redis 没有在生成 RDB 和重写 AOF,那么,就
可以进行 rehash。否则的话,再有数据写入时,哈希表就要开始使用查询较慢的链式哈希
了。
在第二种情况下,也就是装载因子大于等于 5 时,就表明当前保存的数据量已经远远大于
哈希桶的个数,哈希桶里会有大量的链式哈希存在,性能会受到严重影响,此时,就立马
开始做 rehash。
刚刚说的是触发 rehash 的情况,如果装载因子小于 1,或者装载因子大于 1 但是小于 5,
同时哈希表暂时不被允许进行 rehash(例如,实例正在生成 RDB 或者重写 AOF),此
时,哈希表是不会进行 rehash 操作的。
 

2. 采用渐进式 hash 时,如果实例暂时没有收到新请求,是不是就不做 rehash 了?

其实不是的。Redis 会执行定时任务,定时任务中就包含了 rehash 操作。所谓的定时任
务,就是按照一定频率(例如每 100ms/ 次)执行的任务。
在 rehash 被触发后,即使没有收到新请求,Redis 也会定时执行一次 rehash 操作,而
且,每次执行时长不会超过 1ms,以免对其他任务造成影响。

问题 2:主线程、子进程和后台线程的联系与区别

我在课程中提到了主线程、主进程、子进程、子线程和后台线程这几个词,有些同学可能
会有疑惑,我再帮你总结下它们的区别。
首先,我来解释一下进程和线程的区别。
从操作系统的角度来看,进程一般是指资源分配单元,例如一个进程拥有自己的堆、栈、
虚存空间(页表)、文件描述符等;而线程一般是指 CPU 进行调度和执行的实体。
了解了进程和线程的区别后,我们再来看下什么是主进程和主线程。
如果一个进程启动后,没有再创建额外的线程,那么,这样的进程一般称为主进程或主线
程。
举个例子,下面是我写的一个 C 程序片段,main 函数会直接调用一个 worker 函数,函数
worker 就是执行一个 for 循环计算。下面这个程序运行后,它自己就是一个主进程,同时
也是个主线程

 

 

和这段代码类似,Redis 启动以后,本身就是一个进程,它会接收客户端发送的请求,并
处理读写操作请求。而且,接收请求和处理请求操作是 Redis 的主要工作,Redis 没有再
依赖于其他线程,所以,我一般把完成这个主要工作的 Redis 进程,称为主进程或主线
程。
在主线程中,我们还可以使用 fork 创建子进程,或是使用 pthread_create 创建线程。下
面我先介绍下 Redis 中用 fork 创建的子进程有哪些。
创建 RDB 的后台子进程,同时由它负责在主从同步时传输 RDB 给从库;
通过无盘复制方式传输 RDB 的子进程;
bgrewriteaof 子进程。

 

然后,我们再看下 Redis 使用的线程。从 4.0 版本开始,Redis 也开始使用
pthread_create 创建线程,这些线程在创建后,一般会自行执行一些任务,例如执行异步
删除任务。相对于完成主要工作的主线程来说,我们一般可以称这些线程为后台线程。关
于 Redis 后台线程的具体执行机制,我会在第 16 讲具体介绍。
为了帮助你更好地理解,我画了一张图,展示了它们的区别。

 

 

问题 3:写时复制的底层实现机制

Redis 在使用 RDB 方式进行持久化时,会用到写时复制机制。我在第 5 节课讲写时复制的
时候,着重介绍了写时复制的效果:bgsave 子进程相当于复制了原始数据,而主线程仍然
可以修改原来的数据。
今天,我再具体讲一讲写时复制的底层实现机制。
对 Redis 来说,主线程 fork 出 bgsave 子进程后,bgsave 子进程实际是复制了主线程的
页表。这些页表中,就保存了在执行 bgsave 命令时,主线程的所有数据块在内存中的物
理地址。这样一来,bgsave 子进程生成 RDB 时,就可以根据页表读取这些数据,再写入
磁盘中。如果此时,主线程接收到了新写或修改操作,那么,主线程会使用写时复制机
制。具体来说,写时复制就是指,主线程在有写操作时,才会把这个新写或修改后的数据
写入到一个新的物理地址中,并修改自己的页表映射。
我来借助下图中的例子,具体展示一下写时复制的底层机制。
bgsave 子进程复制主线程的页表以后,假如主线程需要修改虚页 7 里的数据,那么,主
线程就需要新分配一个物理页(假设是物理页 53),然后把修改后的虚页 7 里的数据写到
物理页 53 上,而虚页 7 里原来的数据仍然保存在物理页 33 上。这个时候,虚页 7 到物
理页 33 的映射关系,仍然保留在 bgsave 子进程中。所以,bgsave 子进程可以无误地把
虚页 7 的原始数据写入 RDB 文件

 

 

问题 4:replication buffer 和 repl_backlog_buffer 的区别

在进行主从复制时,Redis 会使用 replication buffer 和 repl_backlog_buffer,有些同学
可能不太清楚它们的区别,我再解释下。
总的来说,replication buffer 是主从库在进行全量复制时,主库上用于和从库连接的客户
端的 buffer,而 repl_backlog_buffer 是为了支持从库增量复制,主库上用于持续保存写
操作的一块专用 buffer。
Redis 主从库在进行复制时,当主库要把全量复制期间的写操作命令发给从库时,主库会
先创建一个客户端,用来连接从库,然后通过这个客户端,把写操作命令发给从库。在内
存中,主库上的客户端就会对应一个 buffer,这个 buffer 就被称为 replication buffer。
Redis 通过 client_buffer 配置项来控制这个 buffer 的大小。主库会给每个从库建立一个
客户端,所以 replication buffer 不是共享的,而是每个从库都有一个对应的客户端。
repl_backlog_buffer 是一块专用 buffer,在 Redis 服务器启动后,开始一直接收写操作
命令,这是所有从库共享的。主库和从库会各自记录自己的复制进度,所以,不同的从库
在进行恢复时,会把自己的复制进度(slave_repl_offset)发给主库,主库就可以和它独
立同步

 

 

posted @ 2022-04-07 17:32  CS408  阅读(68)  评论(0编辑  收藏  举报