好的，现在开始我们的技术讲座，主题是“Redis Pipeline与Lua脚本原子性冲突？Script Load与EVALSHA哈希缓存性能权衡”。 大家好，今天我们要深入探讨Redis中两个重要的概念：Pipeline和Lua脚本，以及它们在原子性上的差异，以及Lua脚本的两种执行方式：SCRIPT LOAD 和 EVALSHA 之间性能的权衡。理解这些概念对于构建高性能、可靠的Redis应用至关重要。 Pipeline：批量操作，但非原子 Pipeline是Redis提供的一种批量执行命令的机制。客户端可以将多个命令打包发送给Redis服务器，服务器依次执行这些命令，并将结果一次性返回给客户端。这样做可以显著减少客户端与服务器之间的网络往返次数(Round Trip Time, RTT)，从而提高整体性能。 工作原理： 客户端将多个命令放入一个队列中，然后一次性发送给Redis服务器。服务器接收到命令队列后，逐个执行这些命令，并将结果按照相同的顺序放入一个响应队列中。最后，服务器将整个响应队列发送给客户端。 性能优势： 减少网络RTT是Pipeline最主要的优势。假设执行一个命令 …
Redisson RRateLimiter滑动窗口精度不足？Redis Lua脚本原子操作与令牌桶算法改造
Redisson RRateLimiter滑动窗口精度不足？Redis Lua脚本原子操作与令牌桶算法改造 大家好，今天我们来聊聊Redisson RRateLimiter在使用滑动窗口算法时可能存在的精度问题，以及如何利用Redis Lua脚本原子操作和令牌桶算法进行改造，提升限流的精确性和性能。 Redisson RRateLimiter 的滑动窗口实现及其潜在问题 Redisson 提供的 RRateLimiter 基于 Redis 实现，提供了多种限流算法，其中就包括滑动窗口算法。滑动窗口算法的核心思想是将时间窗口划分为多个小格子（buckets），每个格子记录一段时间内的请求数量。通过维护这些格子的请求计数，并在滑动过程中累加当前窗口内的请求总数，从而实现限流。 Redisson 的滑动窗口实现，通常是将每个格子作为一个 Redis Hash 的 field，Key 是一个固定的限流器的 Key，Value 是当前格子的请求计数。 示例代码（简化）： // Redisson配置 Config config = new Config(); config.useSingleSer …
MyBatis二级缓存与Redis集成脏读？CacheRef装饰器与事务同步管理器改造
MyBatis二级缓存与Redis集成脏读：CacheRef装饰器与事务同步管理器改造 大家好，今天我们来深入探讨一个在实际项目中经常遇到的问题：MyBatis二级缓存与Redis集成时可能出现的脏读问题，以及如何通过改造CacheRef装饰器和事务同步管理器来解决这个问题。 一、MyBatis二级缓存与Redis集成架构 首先，我们明确一下MyBatis二级缓存与Redis集成的基本架构。在这种架构下，我们通常会使用Redis作为MyBatis的二级缓存存储介质，以提高查询性能，减轻数据库压力。 UserMapper.xml： 定义了SQL映射，包括查询、更新、删除等操作。 MyBatis Configuration： 配置了二级缓存，指定使用RedisCache实现。 RedisCache： 自定义的RedisCache实现，负责与Redis进行交互，包括缓存的读取、写入、删除等操作。 Redis Server： Redis服务器，用于存储缓存数据。 整个流程大致如下： 应用程序发起查询请求。 MyBatis首先尝试从一级缓存（SqlSession级别的缓存）中查找数据。如果找到， …
Redis Stream消费组消息丢失？XPENDING重试与XCLAIM死信队列监控
Redis Stream消费组消息丢失？XPENDING重试与XCLAIM死信队列监控 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用Redis Stream消费组时经常会遇到的问题：消息丢失，以及如何通过XPENDING命令进行重试，以及如何利用XCLAIM命令监控和处理死信队列。 Redis Stream是Redis 5.0引入的一种强大的数据结构，它提供了一个持久化的、可追加的消息队列。消费组（Consumer Groups）是Stream的一个重要特性，它允许多个消费者共同消费Stream中的消息，实现消息的并行处理和负载均衡。然而，在实际应用中，由于各种原因（例如消费者宕机、网络问题等），消息可能会被消费者接收，但未能成功处理，从而导致消息丢失。 理解消息丢失的场景 在深入研究解决方案之前，我们先来理解一下消息丢失的具体场景。以下是一些常见的情况： 消费者宕机： 消费者从Stream中读取消息后，如果消费者在确认消息之前宕机，那么这条消息将不会被标记为已消费。此时，这条消息仍然存在于Stream中，但由于已经被分配给该消费者，其他消费者无法消费。 网络问题： 消费者与Redis服务器之 …
Redis Redisson分布式锁主节点宕机导致锁丢失？红锁算法与Watchdog自动续期源码级改造
Redis Redisson 分布式锁：主节点宕机与锁丢失，红锁算法及Watchdog源码级改造 大家好，今天我们来深入探讨 Redis Redisson 分布式锁，以及它在主节点宕机情况下的锁丢失问题。我们将重点分析 Redisson 锁的原理，探讨 RedLock (红锁) 算法，并针对 Redisson 的 Watchdog 自动续期机制进行源码级的改造，以提升分布式锁的可靠性。 Redisson 分布式锁原理与缺陷 Redisson 提供了基于 Redis 的分布式锁实现，它利用了 Redis 的原子操作和过期机制来实现锁的互斥。其核心原理如下： 加锁: 使用 SETNX 命令（如果 key 不存在则设置 key 的值）尝试在 Redis 中设置一个特定的 key，这个 key 代表锁。如果设置成功，表示获取锁。 设置过期时间: 为了防止死锁，Redisson 会为这个 key 设置一个过期时间（expire）。即使持有锁的客户端崩溃，锁也会在一定时间后自动释放。 释放锁: 使用 DEL 命令删除 key 来释放锁。 Redisson 锁的核心代码片段： public RFut …
JAVA Redis 跨机房延迟高？请求批量化与 pipeline 双向优化方案
JAVA Redis 跨机房延迟优化：批量化与 Pipeline 双向奔赴 各位同学，大家好！今天我们来聊聊一个在分布式系统中非常常见，但也容易让人头疼的问题：JAVA 应用访问跨机房 Redis 时遇到的高延迟问题。这个问题在业务量上来之后会变得尤为突出，直接影响用户体验和系统吞吐。 我们今天的目标是：理解跨机房延迟的根本原因，并掌握两种核心的优化策略：批量化操作和 Pipeline，以及如何将它们结合起来，实现双向优化，从而大幅降低延迟。 1. 跨机房延迟的罪魁祸首 首先，我们要明确，跨机房延迟的根源在于物理距离带来的网络传输延迟。数据包在不同机房之间传输，需要经过光纤、路由器等网络设备，每一次转发都会增加延迟。这种延迟是客观存在的，很难完全消除。 具体来说，影响跨机房延迟的因素主要有： 网络距离： 机房之间的物理距离越远，延迟越高。 网络带宽： 带宽越窄，数据传输速度越慢，延迟越高。 网络拥塞： 网络拥堵时，数据包需要排队等待，延迟会显著增加。 数据中心之间的链路质量： 链路质量不稳定，丢包率高，会导致重传，增加延迟。 TCP 握手和挥手： 每次请求都需要进行 TCP 握手，跨机 …
JAVA Redis 订阅消息丢失？PubSub 不持久化导致的架构风险
好的，让我们开始吧。 JAVA Redis 订阅消息丢失？PubSub 不持久化导致的架构风险 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用 Redis Pub/Sub 功能时经常遇到的问题：消息丢失，以及它背后可能存在的架构风险。尤其是在 Java 环境下，理解这些风险并采取相应的措施至关重要。 Redis Pub/Sub 的基本概念和限制 Redis 的 Pub/Sub 是一种发布/订阅模式的消息传递机制。Publisher（发布者）将消息发送到特定的 Channel（频道），而 Subscriber（订阅者）可以订阅一个或多个频道，接收发布到这些频道的消息。 然而，Redis Pub/Sub 并非设计用于可靠的消息队列。它有以下几个关键限制： 非持久化: Redis Pub/Sub 消息默认情况下不会被持久化到磁盘。一旦消息被发送到频道，如果当时没有订阅者在线，或者订阅者因为网络问题、客户端崩溃等原因无法及时接收消息，那么消息就会丢失。 At-Most-Once 语义: Redis Pub/Sub 提供的是 "至多一次" 的消息传递语义。这意味着消息可能会丢失，但不会 …
JAVA Redis 集群插入抖动？hash slot 分布不均与批量 pipeline 优化
JAVA Redis 集群插入抖动？Hash Slot 分布不均与批量 Pipeline 优化 各位同学，大家好！今天我们来聊聊在使用 Java 操作 Redis 集群时，经常会遇到的一个问题：插入抖动，以及如何通过优化 Hash Slot 分布和批量 Pipeline 来解决这个问题。 问题描述：插入抖动 在生产环境中，我们经常会使用 Redis 集群来提升性能和可用性。然而，在数据量较大或者写入压力较高的时候，我们可能会发现 Redis 集群的插入性能并不稳定，会出现明显的抖动，即一段时间内写入速度很快，一段时间内又很慢，导致整体性能下降，甚至影响业务。 这种抖动通常表现为： 高延迟： 某些键值的写入延迟明显高于平均水平。 不均衡的 CPU 利用率： 集群中某些节点的 CPU 利用率持续很高，而其他节点则相对空闲。 超时： 写入操作偶尔会超时。 这些现象往往指向一个问题：数据分布不均，导致某些节点负载过高。 Hash Slot 分布不均 Redis 集群采用分片技术来存储数据，每个节点负责存储一部分数据。具体来说，Redis 集群将整个 key 空间划分为 16384 个 Hash …
JAVA Redis 使用 Lua 脚本异常？序列化原子性与参数传递最佳实践
JAVA Redis Lua 脚本异常？序列化原子性与参数传递最佳实践 大家好，今天我们来深入探讨一下在使用 Java 操作 Redis 时，关于 Lua 脚本的常见问题、最佳实践，尤其是围绕异常处理、序列化原子性和参数传递这几个关键点。Lua 脚本在 Redis 中扮演着至关重要的角色，它允许我们将多个 Redis 命令打包成一个原子操作，极大地提高了性能和数据一致性。然而，如果不谨慎使用，也可能遇到各种各样的问题。 1. Lua 脚本在 Redis 中的优势与应用场景 首先，让我们简单回顾一下为什么要在 Redis 中使用 Lua 脚本： 原子性: Redis 保证 Lua 脚本的执行是原子性的，这意味着在脚本执行期间，不会有其他客户端的命令插入。这对于需要保证数据一致性的复杂操作至关重要。 性能: 将多个命令组合成一个脚本，减少了客户端与 Redis 服务器之间的网络往返次数，从而提高了性能。 代码复用: 可以将常用的逻辑封装成 Lua 脚本，方便在不同的客户端之间共享和重用。 事务替代: 虽然 Redis 提供了事务机制，但在一些复杂的场景下，Lua 脚本可以更灵活地实现复杂的 …
JAVA Redis 集群插入抖动？hash slot 分布不均与批量 pipeline 优化
好的，我们开始。 JAVA Redis 集群插入抖动？Hash Slot 分布不均与批量 Pipeline 优化 大家好！今天我们要探讨一个在实际生产环境中经常遇到的问题：Java 应用在使用 Redis 集群时，插入性能出现抖动，以及可能的原因——Hash Slot 分布不均，以及如何通过批量 Pipeline 优化来缓解甚至解决这个问题。 一、问题描述：Redis 集群插入抖动 想象一下，你正在维护一个高并发的在线系统，数据需要快速写入 Redis 集群。你已经配置了 Redis 集群，并且使用了 Java 客户端（例如 Jedis 或 Lettuce）进行数据交互。然而，在性能测试或实际运行中，你发现写入性能并不稳定，出现了明显的抖动： 表现： 写入延迟时高时低，平均延迟升高，甚至出现超时。 影响： 用户体验下降，系统吞吐量降低，可能导致服务不稳定。 监控指标： Redis 服务器的 CPU 使用率、内存占用率、网络带宽利用率可能出现波动。 这种抖动可能发生在集群初始化阶段，也可能发生在集群运行一段时间后。 二、原因分析：Hash Slot 分布不均 Redis 集群通过 Has …