更新时间:2023年07月25日11时27分 来源:传智教育 浏览次数:
场景:“宕机”
服务器启动后迅速宕机
问题排查:
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
2.主从之间数据吞吐量较大,数据同步操作频度较高
解决方案:
前置准备工作:
1.日常例行统计数据访问记录,统计访问频度较高的热点数据
2.利用LRU数据删除策略,构建数据留存队列例如:storm与kafka配合
准备工作:
1.将统计结果中的数据分类,根据级别,redis优先加载级别较高的热点数据
2.利用分布式多服务器同时进行数据读取,提速数据加载过程
3.热点数据主从同时预热
实施:
4.使用脚本程序固定触发数据预热过程
5.如果条件允许,使用了CDN(内容分发网络),效果会更好
总的来说:天富娱乐注册就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
场景:数据库服务器崩溃,一连串的场景会随之儿来。
1.系统平稳运行过程中,忽然数据库连接量激增
2.应用服务器无法及时处理请求
3.大量408,500错误页面出现
4.客户反复刷新页面获取数据
5.数据库崩溃
6.应用服务器崩溃
7.重启应用服务器无效
8.Redis服务器崩溃
9.Redis集群崩溃
10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒
问题排查:
1.在一个较短的时间内,缓存中较多的key集中过期
2.此周期内请求访问过期的数据,redis未命中,redis向数据库获取数据
3.数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4.Redis大量请求被积压,开始出现超时现象
5.数据库流量激增,数据库崩溃
6.重启后仍然面对缓存中无数据可用
7.Redis服务器资源被严重占用,Redis服务器崩溃
8.Redis集群呈现崩塌,集群瓦解
9.应用服务器无法及时得到数据响应请求,来自客户端的请求数量越来越多,应用服务器崩溃
10.应用服务器,redis,数据库全部重启,效果不理想
总而言之就两点:短时间范围内,大量key集中过期
解决方案
思路:
1.更多的页面静态化处理
2.构建多级缓存架构:Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3.检测Mysql严重耗时业务进行优化:对数据库的瓶颈排查:例如超时查询、耗时较高事务等
4.灾难预警机制: 监控redis服务器性能指标,CPU占用、CPU使用率,内存容量,查询平均响应时间和线程数
5.限流、降级
短时间范围内牺牲一些客户体验,限制一部分请求访问,降低应用服务器压力,待业务低速运转后再逐步放开访问
落地实践:
1.LRU与LFU切换
2.数据有效期策略调整:根据业务数据有效期进行分类错峰,A类90分钟,B类80分钟,C类70分钟过期时间使用固定时间+随机值的形式,稀释集中到期的key的数量
3.超热数据使用永久key
4.定期维护(自动+人工):对即将过期数据做访问量分析,确认是否延时,配合访问量统计,做热点数据的延时
5.加锁:慎用!
总的来说:天富娱乐注册就是瞬间过期数据量太大,导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中,可以有效解决雪崩现象的 出现(约40%),配合其他策略一起使用,并监控服务器的运行数据,根据运行记录做快速调整。