Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법-Redis-php.cn

1. 단일 포인트 Redis 문제

1. 데이터 손실 문제

Redis 데이터 지속성.

2. 동시성 문제

읽기와 쓰기를 분리하기 위해 마스터-슬레이브 클러스터를 사용합니다.

3. 장애 복구 문제

Redis Sentinel을 사용하여 상태 감지 및 자동 복구를 달성하세요.

4. 저장 용량 문제

샤딩된 클러스터를 구축하고 슬롯 메커니즘을 사용하여 동적 확장을 달성합니다.

2. RDB

RDB는 Redis 데이터베이스 백업 파일(Redis 데이터 백업 파일)을 의미하며 Redis 데이터 스냅샷이라고도 합니다. 간단히 말하면, 메모리에 있는 모든 데이터가 디스크에 기록됩니다. Redis 인스턴스가 실패하고 다시 시작되면 디스크에서 스냅샷 파일을 읽고 데이터가 복원됩니다.
스냅샷 파일은 RDB 파일이라고 하며 기본적으로 현재 실행 중인 디렉터리에 저장됩니다.

Redis에는 redis.conf 파일에서 찾을 수 있는 RDB를 트리거하는 내부 메커니즘이 있습니다. 형식은 다음과 같습니다.

Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법

bgsave 명령이 실행되면 포크 시스템 호출을 통해 하위 프로세스가 생성됩니다. , 이는 메인 프로세스 메모리 데이터와 공유됩니다. 포크가 완료된 후 메모리 데이터를 읽어 RDB 파일에 씁니다.

fork는 쓰기 시 복사 기술을 사용합니다.

메인 프로세스가 읽기 작업을 수행할 때 공유 메모리에 액세스합니다.
메인 프로세스가 쓰기 작업을 수행할 때 데이터 복사본이 복사됩니다. 그리고 쓰기 작업이 수행됩니다.

RDB 모드에서 bgsave의 기본 프로세스는 무엇인가요?

주 프로세스를 포크하여 하위 프로세스를 가져오고 메모리 공간을 공유합니다.
하위 프로세스는 메모리 데이터를 읽고 새 RDB 파일을 씁니다.
이전 RDB 파일을 새 RDB로 바꿉니다.

Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법

RDB는 언제 실행되나요? 세이브 60 1000은 무슨 뜻인가요?

기본값은 서비스가 중지되는 시점입니다.
60초 이내에 최소 1000번의 수정이 수행되면 RDB가 트리거된다는 의미입니다.

RDB의 단점은 무엇입니까?

RDB 실행 간격이 길고 두 RDB 쓰기 사이에 데이터 손실 위험이 있습니다.
포크 하위 프로세스, 압축 및 RDB 파일 쓰기에는 모두 시간이 많이 걸립니다. 기록 빈도는 redis.conf 파일을 통해 구성할 수도 있습니다.

AOF는 Append Only File을 의미합니다. Redis에서 처리되는 모든 쓰기 명령은 명령 로그 파일로 간주될 수 있는 AOF 파일에 기록됩니다.

AOF는 기본적으로 꺼져 있습니다. AOF를 켜려면 redis.conf 구성 파일을 수정해야 합니다.

AOF 명령 기록 빈도는 redis.conf 파일을 통해 구성할 수도 있습니다.

Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법

구성 항목 디스크 플래시 시간동기 플래싱깜박임 1초마다운영 체제 제어

장점

단점

항상

높은 신뢰성, 데이터 손실이 거의 없음

성능에 큰 영향

everysec

성능 보통

최대 1분의 데이터 손실

없음

최고의 성능

낮은 신뢰성, 대량의 데이터 손실 가능성

녹음 명령이기 때문에 AOF 파일은 RDB 파일보다 용량이 훨씬 커집니다. AOF는 동일한 키에 여러 쓰기 작업을 기록하지만 그중 마지막 쓰기 작업만 의미가 있습니다. bgrewriteaof 명령을 사용하면 최소한의 명령으로 AOF 파일 다시 쓰기 기능을 완료할 수 있습니다.

set id 1
set name nezha
set id 2

bgrewriteaof

mset name nezha id 2

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Redis는 임계값이 트리거되면 자동으로 AOF 파일을 다시 작성합니다. 임계값은 redis.conf에서도 구성할 수 있습니다:

# 마지막 파일과 비교하여 AOF 파일이 증가하는 백분율은 다시 쓰기를 트리거합니다 auto-aof-rewrite-percentage 100# AOF 파일의 최소 크기는 자동 다시 쓰기를 트리거합니다 aof.-rewrite-min-size 64mb

RDB와 AOF는 각각 장단점이 있습니다. 데이터 보안 요구 사항이 높을 경우 실제 개발에서는 함께 사용되는 경우가 많습니다.

	RDB	AOF
지속성 방법	전체 메모리의 정기적인 스냅샷	실행된 모든 명령 기록
데이터 무결성	불완전 , 두 개의 백업이 손실됩니다	디스크 브러싱 전략에 따라 상대적으로 완료됨
파일 크기	압축됨, 파일 크기가 작음	기록 명령, 파일 크기가 큼
가동 중지 시간 복구 속도	매우 빠름	느림
데이터 복구 우선순위	낮음, 데이터 무결성이 낮지 않기 때문에	높음, 데이터 무결성이 높기 때문에 높음
시스템 리소스 사용량	높음, 많은 CPU 및 메모리 소비	낮음, 주로 디스크 IO 리소스 , 그러나 AOF 재작성은 많은 CPU 및 메모리 리소스를 차지합니다
사용 시나리오	몇 분 동안 데이터 손실을 허용하고 더 빠른 시작 속도를 추구할 수 있습니다	더 높은 데이터 보안 요구 사항 공통

4. Redis 최적화 플래시 세일 과정

1. 플래시 세일 단계:

플래시 세일 제품 재고 확인
각 사람 주문 확인;
재고를 줄입니다.
주문 생성
2. Redis 최적화 플래시 판매 단계:
플래시 세일 쿠폰을 추가하고 쿠폰 정보를 Redis에 저장합니다. 플래시 세일 제품의 재고, 한 사람이 하나를 주문하고 사용자의 플래시 세일이 성공했는지 확인합니다.

플래시 세일이 성공하면 쿠폰 ID, 사용자 ID 및 제품 ID가 차단 대기열에 캡슐화됩니다. Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법

비동기 작업을 활성화하고, 차단 대기열에서 정보를 지속적으로 읽고, 비동기 주문 기능을 구현합니다.

3. 플래시 세일을 위한 Lua 스크립트

4. 플래시 세일을 위한 Lua 스크립트 호출

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
     Long userId = UserHolder.getUser().getId();
     long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
     // 1.执行lua脚本
     Long result = stringRedisTemplate.execute(
             SECKILL_SCRIPT,
             Collections.emptyList(),
             voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
     );
     int r = result.intValue();
     // 2.判断结果是否为0
     if (r != 0) {
         // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
         return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
     }
     // 3.返回订单id
     return Result.ok(orderId);
 }

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// 线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

/**
* 在类初始化完成后执行
*/
@PostConstruct
private void init() {
    SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}

// 阻塞队列
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
private class OrderHandler implements Runnable{

    @Override
    public void run() {
        while (true){
            try {
                doSomething();
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常", e);
            }
        }
    }
}

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5. Redis 기반 공유 세션 로그인

Redis 분산 캐시 및 플래시 판매 구현 방법

Redis 기반 공유 세션 로그인

public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 1、获取请求头中的token
        String token = request.getHeader("authorization");
        if (StrUtil.isBlank(token)) {
            return true;
        }
        // 2、基于TOKEN获取redis中的用户
        String key  = LOGIN_USER_KEY + token;
        Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);
        // 3、判断用户是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        // 5、将查询到的hash数据转为UserDTO
        UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        // 6、存在，保存用户信息到 ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        // 7、刷新token有效期
        stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 8、放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 移除用户
        UserHolder.removeUser();
    }
}

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