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文章目录
- Redis集群崩溃时如何保证秒杀系统高可用
- Redis主从切换导致库存同步异常以及超卖问题
- 秒杀链路中Redis与MQ如何保证事务一致性
- 如何用Redis高效实现12306的复杂售票业务
- 新浪微博突发事件如何做好Redis缓存的高可用
- 高并发场景缓存穿透&失效&雪崩如何解决
- Redis集群架构如何抗住12306与双11的洪峰流量
- Redis缓存与数据库双写不一致如何解决
- 双十一亿级用户日活统计如何用Redis快速计算
- 双十一电商推荐系统如何用Redis实现
- 类似微信的社交App朋友圈关注模型如何用Redis设计实现
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- 超大并发的分布式锁架构该如何设计
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Redis集群崩溃时如何保证秒杀系统高可用
当Redis集群崩溃时，保证秒杀系统高可用性主要依赖于事前的架构设计、故障检测与恢复机制、以及适当的降级策略。以下是一些关键步骤和建议：
1. 冗余与备份
- 多集群部署：在不同的数据中心或可用区内部署多个Redis集群，通过负载均衡器将流量分发到健康集群。
- 热备和冷备：每个集群都应有热备（至少一个从节点）和冷备（定期备份数据）。
2. 故障检测与自动切换
- 使用Redis Sentinel：Sentinel可以监控主从节点状态，自动进行故障转移，将从节点提升为主节点。
- 健康检查：定期对集群进行健康检查，一旦发现异常立即启动切换机制。
3. 降级策略
- 数据库降级：在Redis集群不可用时，可以降级到关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如MongoDB）进行库存扣减和订单确认。
- 限流与排队：启用限流机制，避免降级数据库过载；使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来暂存请求，待Redis恢复后再处理。
4. 数据一致性
- 事务处理：在降级到其他数据源时，确保所有操作在一个事务中完成，避免数据不一致。
- 最终一致性：对于非关键操作，可以接受最终一致性，通过定时任务或事件驱动机制在Redis恢复后更新数据。
5. 客户端缓存
- 客户端缓存：在客户端实现简单的缓存逻辑，比如使用浏览器缓存或应用程序本地缓存，减少对Redis的依赖。
6. 异常处理与通知
- 错误处理：设计良好的错误处理机制，确保在Redis集群崩溃时，系统能够优雅地处理错误，避免服务完全不可用。
- 通知与监控：一旦检测到Redis集群问题，立即通知运维团队，同时通过监控系统观察系统状态和性能指标。
7. 测试与演练
- 故障注入测试：定期进行故障注入测试，模拟Redis集群崩溃场景，检验系统的健壮性和恢复能力。
- 恢复演练：制定详细的恢复流程，并定期进行演练，确保运维团队熟悉应急响应步骤。
8. 服务降级与回滚
- 服务降级：在高负载下，关闭非核心服务或功能，优先保证核心业务流程。
- 快速回滚：一旦Redis集群恢复，迅速回滚到正常服务模式，同时清理降级期间产生的数据差异。
通过这些策略，可以确保即使在Redis集群出现故障的情况下，秒杀系统仍然能够提供基本服务，保持系统的高可用性和用户体验。然而，实现这些策略需要在设计阶段就充分考虑，并通过持续的监控、测试和优化来维持系统的健壮性。
Redis主从切换导致库存同步异常以及超卖问题
Redis的主从复制机制在高可用架构中非常关键，它不仅可以分担读取压力，还能在主节点故障时快速切换到从节点，从而保持服务的连续性。然而，在主从切换过程中，确实存在一些风险，尤其是对于需要强一致性的场景，如库存管理系统中的秒杀活动，很容易出现库存同步异常和超卖问题。
主从切换导致的库存同步异常原因：
同步延迟：Redis主从复制是异步的，这意味着主节点上的写操作不会立即反映到从节点上。在主从切换时，如果切换发生在写操作尚未完全同步完成的时刻，那么从节点上的数据将是旧的，这可能导致数据不一致。
从节点可写：默认情况下，从节点也处理写请求。如果在主从切换期间，客户端向从节点（此时的新的主节点）写入数据，而这个数据还没有在之前的主节点上被同步，那么数据就会出现不一致。
缺乏业务校验：从节点在处理写请求时，如果没有考虑到主从数据可能存在时间窗口的不一致，直接使用旧数据，可能会导致逻辑错误，如库存超卖。
解决方案：
只读标记：确保从节点在主从切换前被打上只读标记，避免直接写入，直到数据完全同步。
延迟切换：在主节点故障后，不要立即进行切换，而是等待一段时间，确保从节点上的数据已经尽可能同步完毕再切换。
使用半同步复制：半同步复制机制可以确保主节点在接收到从节点的ACK确认之前不会处理下一个写请求，这样可以减少数据不一致的可能性。
使用更高级别的复制组：如Redis Cluster或Redis Sentinel，它们提供了更复杂的故障检测和自动切换机制，能够更好地处理主从切换过程中的数据同步问题。
事务处理：在业务层面，可以使用事务来确保库存操作的原子性，即使在切换期间，也能尽量避免超卖。
库存预留：在秒杀等高并发场景下，可以使用库存预留机制，即先锁定库存，再进行后续操作，确保库存不会超卖。
监控与报警：建立完善的监控系统，一旦发现主从数据不一致或主节点故障，立即报警并采取措施。
数据校验与修复：在主从切换后，进行数据校验，如果发现不一致，立即进行数据修复，避免影响业务。
通过上述方法，可以显著降低主从切换过程中库存同步异常和超卖的风险，提高系统的稳定性和可靠性。
秒杀链路中Redis与MQ如何保证事务一致性
在秒杀场景中，系统的高并发特性和瞬时大流量对事务一致性的要求非常高。Redis和消息队列（MQ）是秒杀系统中常用的技术组件，它们各自有着独特的性能优势，但也带来了事务一致性方面的挑战。以下是Redis与MQ如何在秒杀链路中保证事务一致性的几种方法：
1. 使用Redis事务
Redis事务可以将一组操作视为一个整体，确保这些操作要么全部成功，要么全部失败。在秒杀场景中，可以使用Redis事务来锁定库存，然后提交一个事务，其中包含库存减一和生成订单的命令。然而，由于Redis事务不具备ACID特性中的隔离性，不能防止其他客户端在这段事务期间对相同资源的并发修改，因此在高并发环境下，还需要结合其他技术。
2. 基于MQ的最终一致性
在秒杀链路中，可以通过MQ来实现Redis与数据库之间的最终一致性。流程如下：
- 用户发起秒杀请求。
- 系统首先尝试在Redis中减少库存。
- 如果Redis中的库存足够，系统将库存减少的指令应用到Redis，并将一条消息推送到MQ，指示数据库也要减少库存。
- MQ的消费者监听到这条消息后，会在数据库中执行库存减少操作。
- 如果数据库操作成功，事务被视为成功；如果失败，可以有重试机制或者回滚机制。
3. 两阶段提交（2PC）
两阶段提交是一种经典的分布式事务协议，适用于需要跨服务保证一致性的场景。在秒杀链路中，可以将Redis和MQ视作两个参与者：
- 准备阶段：Redis减库存，MQ预备发送消息，两者都向协调者报告是否准备好。
- 提交阶段：如果所有参与者都准备好，协调者会发出提交指令；否则，发出回滚指令。
4. 乐观锁
在秒杀场景中，可以使用乐观锁来防止并发冲突。当Redis减库存时，可以使用版本号或时间戳作为乐观锁的依据，确保数据在修改过程中没有被其他事务更改。
5. 事务补偿机制
在数据库端，如果由于某种原因导致数据库的库存减少操作失败，可以设计一个补偿机制来恢复Redis和数据库的一致性。这通常涉及到事务补偿逻辑，即在数据库中重新执行库存减少操作，或者在Redis中增加库存，以抵消未完成的事务。
6. 事务日志
在MQ中，可以记录事务日志，包括事务的状态、操作的详细信息等，以便在事务失败时进行诊断和恢复。事务日志也可以用于审计和追踪事务的生命周期。
7. 监控与报警
设置监控和报警机制，一旦检测到事务一致性问题，立即通知运维人员，以便及时处理。
8. 测试与验证
在上线前，进行充分的测试，包括压力测试和故障注入测试，验证系统在各种异常情况下的表现，确保事务一致性得到保障。
通过上述方法的组合使用，可以在秒杀链路中有效地保证事务一致性，从而提高系统的稳定性和用户体验。然而，实现这些策略需要仔细的设计和测试，以确保在高并发环境下系统的健壮性和性能。
如何用Redis高效实现12306的复杂售票业务
使用Redis高效地实现类似12306这样的复杂售票业务，主要涉及几个关键点：库存管理、并发控制、事务处理以及数据一致性。下面是一些具体的策略和技术细节：
1. 库存管理
- Bitmaps or Sorted Sets: 可以使用Redis的
Bitmaps数据结构来存储每趟列车的座位状态，每一位代表一个座位，0表示未售出，1表示已售出。这样可以非常节省内存空间，同时利用位运算进行高效的读写操作。 - Sorted Sets for Availability: 另一种方式是使用
Sorted Sets，每个元素代表一个座位，分数可以是座位编号，这样可以快速查找并删除可用座位。
2. 并发控制
- Redlock算法: 为了处理并发购票，可以使用分布式锁，如Redlock算法，它提供了更高的可用性和容错性，避免了单点故障。
- Lua脚本: 利用Redis的Lua脚本功能，在服务器端执行原子操作，减少网络往返次数，提高效率。
- 乐观锁: 使用版本号或时间戳作为乐观锁，确保在多线程环境下的数据一致性。
3. 事务处理
- Watch-Lua-Exec模式: 在Redis中使用
WATCH命令监视库存键，然后执行Lua脚本来进行事务操作。如果监视的键在执行前被修改，则整个脚本会被取消，从而保证了数据的一致性。
4. 数据一致性
- 消息队列: 结合消息队列如RabbitMQ或Kafka，用于异步更新数据库或其他持久化存储，确保数据最终一致性。
- 双写机制: 在Redis中更新库存的同时，通过消息队列发送更新事件到后端数据库，确保两者的最终一致性。
5. 性能优化
- 预加载库存: 在高峰期前，可以预先将库存数据加载到Redis中，减少对后端数据库的依赖。
- 缓存更新策略: 使用LRU（Least Recently Used）算法自动淘汰不常用的缓存数据，保持缓存的有效性。
- 限流与熔断: 实施限流策略，如令牌桶或漏桶算法，以及熔断机制，防止突发流量导致系统崩溃。
6. 集群与分片
- Redis Cluster: 使用Redis Cluster进行数据分片和故障转移，提高系统的可扩展性和可用性。
- 哨兵与主从复制: 实施哨兵监控和主从复制，确保在单个节点故障时，系统仍然可以继续运行。
7. 故障恢复
- 定期快照与备份: 定期对Redis数据进行快照和备份，以便在发生故障时可以快速恢复。
- 热备方案: 设计热备方案，确保在主节点不可用时，可以从备用节点无缝切换。
通过上述策略，可以构建一个高效且稳定的售票系统，即使在高并发情况下也能保持良好的响应时间和数据一致性。然而，实际部署时需要根据具体业务场景和资源条件调整和优化这些策略。
新浪微博突发事件如何做好Redis缓存的高可用
新浪微博作为一个高流量的社交平台，在面对突发事件时，其系统需要能够迅速响应大量的用户请求，同时保持服务的稳定性和数据的一致性。在这种情况下，Redis作为高性能的缓存解决方案，起着至关重要的作用。为了确保在突发事件下Redis缓存的高可用性，以下是一些关键的策略：
主从复制：
- 使用Redis的主从复制架构，确保数据的冗余和读写分离。从节点可以承担读取请求，减轻主节点的负担，而主节点负责写入操作。
- 实现自动故障转移，例如使用Redis Sentinel，它可以监控主节点的健康状况并在主节点失败时自动将从节点升级为主节点。
集群架构：
- 部署Redis Cluster，它提供了一种内置的分片机制，可以将数据分布在多个节点上，提高系统的吞吐量和可用性。
- Redis Cluster还支持故障转移和数据迁移，增强了系统的弹性和数据的持久性。
缓存穿透、击穿与雪崩的防护：
- 缓存穿透：对于不存在的数据查询，使用布隆过滤器预先判断，避免无效查询直接到达数据库。
- 缓存击穿：对热点数据设置过期时间时，使用延时策略，避免大量数据在同一时间过期，引发数据库压力。
- 缓存雪崩：分散缓存数据的过期时间，避免大量数据同时过期导致的数据库压力，可以使用随机过期时间策略。
限流与熔断：
- 对于API接口，使用限流策略来控制单位时间内处理的请求数量，防止系统过载。
- 实施熔断机制，当检测到Redis服务出现异常时，暂时停止向Redis发送请求，避免雪崩效应。
数据持久化：
- 定期进行数据快照（RDB）或使用Append Only File (AOF)日志&
