redis-storage介绍[转]

最新推荐文章于 2024-11-06 01:13:43 发布

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#数据库 #数据结构与算法

为了解决Redis在游戏项目中因数据无限增长导致的内存压力问题，本文介绍了一种将LevelDB作为Redis的持久化存储引擎的方法。该方案不仅实现了冷热数据分离，还保证了系统的稳定性和内存的有效利用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

背景：

当时我们正在做一个游戏项目，游戏项目相比于web项目，更追求的是单机的性能，而我们对单个请求的处理时间有着bt级的需求（一个完整的api请求控制在10ms以内）。当时我们的数据层用的是ttserver，但他在我们之前项目中有一些比较不好处理的问题，所以我一直在寻找的替代方向，而这时redis的横空出世，给nosql世界带来了不小的震动，相比于memcache, 丰富的数据结构，给了很多人更换cache层的理由，而数据能落地，使之有成为数据库的可能。后来新浪的大面积使用，稳定性得到保障，我果断在新项目中使用了redis。

问题：

redis的一些丰富结构，特别适合游戏，我们当时用的非常爽。后来游戏也顺利上线了。性能也是非常好，但运营了将近一年后，我们发现了一个致命的问题，由于我们是偏社交游戏，没有分服，所有的用户都在一个服务器上，这里面有一个矛盾了：

1）数据在无止境的增长（对内存的需求越来越多）

2）活跃用户( dau )基本稳定了 (热数据占比较小20%以内)

思考：

问题的根源在于redis提供的两种持久化机制，都只是起到备份作用，所有的数据都必需在内存中：
1) 数据落地只是备份

2) redis服务在重启之后，需要把备份数据一次性load回内存(数据量很大需要load时间很长)

思路：

用一个成熟的持久化的存储引擎来替代。落地的数据能直接对外提供服务。而只要保证把热数据留在内存中，冷数据在持久化的存储引擎中。这样就可以解决几个问题：

1 ）对内存的需求基本只是热数据的需求

2 ） redis服务重启，不需要再load回内存，可以空重启

方案：

最后经过一翻寻找对比，确定了用leveldb (关于leveldb的介绍自行google), 理由：
1）由google开源，而且有很多成熟应用，质量可靠。

2） leveldb性能好，特别写性能，几乎和读性能一致。

3）提供c的api，方便直接嵌入到redis中

实现：

1） leveldb的嵌入

封装一个方法，以便redis服务初始化的时候，把leveldb引擎载入

void ds_init() {    if(!server.ds_open) {        return ;    }    char *err = NULL;
   server.ds_cache = leveldb_cache_create_lru(server.ds_lru_cache * 1048576);    server.ds_options = leveldb_options_create();
   server.policy = leveldb_filterpolicy_create_bloom(10);
   //leveldb_options_set_comparator(server.ds_options, cmp);    leveldb_options_set_filter_policy(server.ds_options, server.policy);    leveldb_options_set_create_if_missing(server.ds_options, server.ds_create_if_missing);    leveldb_options_set_error_if_exists(server.ds_options, server.ds_error_if_exists);    leveldb_options_set_cache(server.ds_options, server.ds_cache);    leveldb_options_set_info_log(server.ds_options, NULL);    leveldb_options_set_write_buffer_size(server.ds_options, server.ds_write_buffer_size * 1048576);    leveldb_options_set_paranoid_checks(server.ds_options, server.ds_paranoid_checks);    leveldb_options_set_max_open_files(server.ds_options, server.ds_max_open_files);    leveldb_options_set_block_size(server.ds_options, server.ds_block_size * 1024);    leveldb_options_set_block_restart_interval(server.ds_options, server.ds_block_restart_interval);    leveldb_options_set_compression(server.ds_options, leveldb_snappy_compression);
   server.ds_db = leveldb_open(server.ds_options, server.ds_path, &err);    if (err != NULL) {        fprintf(stderr, "%s:%d: %s\n", __FILE__, __LINE__, err);        leveldb_free(err);        exit(1);    }
   server.woptions = leveldb_writeoptions_create();    server.roptions = leveldb_readoptions_create();    leveldb_readoptions_set_verify_checksums(server.roptions, 0);    leveldb_readoptions_set_fill_cache(server.roptions, 1);
   leveldb_writeoptions_set_sync(server.woptions, 0); }

我们在redis.c里的initServer方法最后调用ds_init()即可。这样我们就可以在redis内部对leveldb进行操作了。

2) 一个简单的读取流程 (rl_get命令)

当client连上redis的时候，他的标准读取流程是：先从redis读取, 如果redis没有，则到leveldb读取。代码示例：

static void rl_getCommand(redisClient *c, int set) {    //从redis里取数据    robj *o;
   if ((o = lookupKeyRead(c->db, c->argv[1])) == NULL) { //没有读取数据        ds_getCommand(c, set); //从leveldb读取        checkRlTTL(c->db, c->argv[1]);        return;    }
   if (o->type == REDIS_STRING) {        addReplyBulk(c, o);        checkRlTTL(c->db, c->argv[1]);        return;    }
   addReply(c, shared.nullbulk);
}

3) 一个简单的写入流程（rl_set）

当client连上redis的时候，他的标准写入流程是：先写到leveldb中，写成功了，再写到redis中，代码示例：

void rl_set(redisClient *c) {    if(!server.ds_open) {        addReplyError(c,"REDIS_STORAGE CLOSED");        return;    }    char *key, *value;    char *err = NULL;
   key = (char *) c->argv[1]->ptr;    value = (char *) c->argv[2]->ptr;    leveldb_put(server.ds_db, server.woptions, key, sdslen((sds) key), value, sdslen((sds) value), &err);    if (err != NULL) {   //leveldb写入失败，直接返回错误        addReplyError(c, err);        leveldb_free(err);        return;    }    //addReply(c,shared.ok);
   //存到redis    setCommand(c);    checkRlTTL(c->db, c->argv[1]);
}

4）各种组合：

=======string数据操作======
rl_get key            (从redis或leveldb取值, 优先顺序：redis > leveldb)
rl_getset key         (返回同rl_get, 当leveldb有值，redis无值时，会回写到redis)
rl_mget k1 k2 k3      (取redis和leveldb的并集，优先级：redis>leveldb)
rl_mgetset k1 k2 k3   (返回同rl_mget, 当leveldb有值，redis无值，会回写到redis)
rl_set key val        (往redis和leveldb写值, 优先顺序：leveldb > redis, leveldb如果失败，将中断往redis写，返回错误)
rl_mset k1 v1 k2 v2   (往redis和leveldb批量写值, 优先顺序：leveldb > redis, leveldb如果失败，将中断往redis写，返回错误)
rl_del k1 k2 k3       (往redis和leveldb删值, 优先顺序：leveldb > redis)

========hash数据操作========
rl_hget key hk                (从redis或leveldb取值, 优先顺序：redis > leveldb)
rl_hgetset  key hk            (返回同rl_hget, 当leveldb有值，redis无值时，会回写到redis)
rl_hmget key hk1 hk2          (往redis和leveldb批量写值，优先级：redis>leveldb)
rl_hmgetset k1 k2 k3          (返回同rl_hmget, 当leveldb有值，redis无值，会回写到redis)
rl_hset key hk hv             (往redis和leveldb写值, 优先顺序：leveldb > redis, leveldb如果失败，将中断往redis写，返回错误)
rl_hmset key hk1 hv1 hk2 hv2   (取redis和leveldb的并集，优先级：redis>leveldb)
rl_hdel  key hk1 hk2 hk3      (往redis和leveldb删值, 优先顺序：leveldb > redis)

冷数据自动淘汰：

到现在为止，还有个关键的功能没有提到，就是如果保证热数据在redis中，冷数据在leveldb中。给出的方案是：在往redis里写入数据的时候，强制设置一个过期时间 ,强制的过期时间通过全局的redis.conf里的 rl:ttl 来设置。

另一个问题：

项目到了后期，活跃用户大部分都是老用户，也就是所谓的热数据，所以新增了一个全局配置： rl:ttlcheck ，如果某个key在rl:ttlcheck 至 rl:ttl 这段时间内被读取，则把这个key自动续期一个 rl:ttl 周期。

代码示例: static void checkRlTTL(redisDb *db, robj *key) { if(server.rl_ttl) { //如果配置了。 if(server.rl_ttlcheck >= server.rl_ttl) { // return; } long long expire = getExpire(db,key); if(expire == -1 || expire-mstime() < server.rl_ttlcheck*1000) { //如果时间>rl:ttlcheck，则自动续期 expire = server.rl_ttl * 1000; setExpire(db, key, mstime()+expire); //强制设置过期时间。 } } }

示例： rl:ttl 60 rl:ttlcheck 40 代表： redis里的数据过期时间为60s, 如果一个key在创建的第40s ~ 60s 之前被读取到，则自动续期至 60s

redis-stroage 总结：

1）可直接对外提供服务的持久化存储。

2） redis空重启

3）冷数据自动淘汰，热数据自动续期，麻麻再也不用担心我的内存了。

4）只做新增命令，完全兼容redis原有命令和主从机制

后记：

经过这一个改造之后，后面的几个项目都采用redis-storage做数据库，稳定使用超过一年了，在稳定性和内存的使用方便都达到了预期的效果。现项目已开源: https://github.com/shenzhe/redis-storage