近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布，这是 Redis 历史上最大的一次版本更新，包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
我们今天就依次聊一下客户端缓存的必要性、具体使用、原理分析和实现。
为什么需要客户端缓存？我们都知道，使用 Redis 进行数据的缓存的主要目的是减少对 MySQL 等数据库的访问，提供更快的访问速度，毕竟 《Redis in Action》中提到的， Redis 的性能大致是普通关系型数据库的 10 ~ 100 倍。
所以，如下图所示，Redis 用来存储热点数据，Redis 未命中，再去访问数据库，这样可以应付大多数情况下的性能要求。
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但是，Redis 也有其性能上限，并且访问 Redis 必然有一定的网络 I/O 以及序列化反序列化损耗。所以，往往会引入进程缓存，将最热的数据存储在本地，进一步加快访问速度。
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如上图所示，Guava Cache 等进程缓存作为一级缓存，Redis 作为二级缓存：
- 先去 Guava Cache 中查询数据，如果命中则直接返回。
- Guava Cache 中未命中，则再去 Redis 中查询，如果命中则返回数据，并在 Guava Cache 中设置此数据。
- Redis 也未命中的话，只有去 MySQL 中查询，然后依次将数据设置到 Redis 和 Guava Cache 中。
只使用 Redis 分布式缓存时，遇到数据更新时，应用程序更新完 MySQL 中的数据，可以直接将 Redis 中对应缓存失效掉，保持数据的一致性。
而进程内缓存的数据一致性比分布式的缓存面临更大的挑战。数据更新的时候，如何通知其他进程也更新自己的缓存呢?
如果按照分布式缓存的思路，我们可以设置极短的缓存失效时间，这样不必实现复杂的通知机制。
但是不同进程内的数据依然会面临不一致的问题，并且不同进程缓存失效时间不统一，同一个请求到了不同的进程，可能出现反复幻读的情况。
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Ben 在 RedisConf18 给出了一个方案(视频和 PPT 链接在文末)，通过 Redis 的 Pub/Sub，可以通知其他进程缓存对此缓存进行删除。如果 Redis 挂了或者订阅机制不靠谱，依靠超时设定，依然可以做兜底处理。
Antirez(Redis 的作者) 也正是听取 Ben 这个方案后，才决定在 Redis Server 支持客户端缓存的，因为在有服务端参与的情况下可以更好的处理上述这些问题。
功能介绍和演示下面使用 Docker 安装 Redis 6.0.1，然后使用 telnet 来简单演示一下 Redis 6.0 的客户端缓存功能。所有相关的功能如下图所示，分别是使用RESP3 协议版本的普通模式和广播模式，以及使用 RESP2 协议版本的转发模式。我们先来看普通模式。
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普通模式先使用 redis-cli 设置缓存值 test=111，使用 telnet 连接上 Redis，然后发送 hello 3 开启 RESP3 协议。
[Java] 纯文本查看 复制代码 [root@VM_0_3_centos ~]# telnet 127.0.0.1 6379
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is '^]'.
hello 3
// telnet 输出结果格式化标准化后如下，否则换行太多并且是 RESP3 格式，不需要了解格式。
> HELLO 3
1# "server" => "redis"
2# "version" => "6.0.1"
3# "proto" => (integer) 3
4# "id" => (integer) 10
5# "mode" => "standalone"
6# "role" => "master"
7# "modules" => (empty array)
这里需要注意，Redis 服务端只会 track 客户端在一个连接生命周期内的获取的只读命令的 key值。Redis 客户端默认不开启 track 模式，需要使用命令开启，然后必须要先获取一次 test 的值，这样 Redis 服务器才会记录它。
[Java] 纯文本查看 复制代码 client tracking on
+OK
get test
$3
111
当键被修改，或者因为失效时间(expire time)和内存上限 maxmemory 策略被驱除时，Redis 服务端会通知这些客户端。我们这里简单地更新 test 的值，telnet 则会收到如下通知
[Java] 纯文本查看 复制代码 >2 // RESP3 中的 PUSH 类型，标志为 > 符号
$10
invalidate
*1
$4
test
如果你再一次更新 test 值，这次 telnet 就不会再收到失效(invalidate)消息。除非 telnet 再进行一次 get 操作，重新 tracking 对应的键值。
也就是说 Redis 服务端记录的客户端 track 信息只生效一次，发送过失效消息后就会删除，只有下次客户端再次执行只读命令被 track，才会进行下一次消息通知 。
取消 tracking 的命令如下所示。
[Java] 纯文本查看 复制代码 client tracking off
+OK
广播模式Redis 还提供了一种广播模式(BCAST)，它是另外一种客户端缓存的实现方式。这种方式下 Redis 服务端不再消耗过多内存存储信息，而是发送更多的失效消息给客户端。
这是服务端存储过多数据，消耗内存和客户端收到过多消息，消耗网络带宽之间的权衡(tradeoff)。
[Java] 纯文本查看 复制代码 // 已经 hello 3 开启 RESP3 协议，不然无法收到失效消息，下同
client tracking on bcast
+OK
// 此时设置 key 为 a 的键值，收到如下消息。
>2
$10
invalidate
*1
$1
a
如果你不想所有的键值的失效消息都收到，则可以限制 key 的前缀，如下命令则表示只关注前缀为 test 的键值的消息。一般来说，业务的缓存 key 都是根据业务拥有统一的前缀，所以这一特性十分方便。
[Java] 纯文本查看 复制代码 client tracking on bcast prefix test
与普通模式必须获取一次键的规则不同，广播模式下，只要键被修改或删除，符合规则的客户端都会收到失效消息，而且是可以多次获取的
与普通模式相比，虽然少存储了一些数据，但是由于需要对前缀规则进行匹配，会消耗一定的 CPU 资源，所以注意别使用过长的前缀。
转发模式上述操作时客户端都需要先开启 RESP3，Redis 为了兼容 RESP2 协议提供了转发(Redirect)模式，不再使用 RESP3 原生支持 PUSH 消息，而是将消息通过 Pub/Sub 通知给另外一个客户端，具体流程如下图所示。
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这里需要两个 telnet，其中一个 telnet 需要订阅 _redis_:invalidate 信道。然后另一个 telnet 开启 Redirect 模式，并制定将失效消息通过订阅信道发送给第一个 telnet。
[Java] 纯文本查看 复制代码 # telent B
client id
:368
subscribe _redis_:invalidate
# telnet A，开启 track 并指定转发给 B
client tracking on bcast redirect 368
# telent B 此时有键值被修改，收到 __redis__:invalidate 信道的消息
message
$20
__redis__:invalidate
*1
$1
a
你会发现，转发模式和文章开始提到的多级缓存中的更新机制很类似了，只不过那个方案中是业务系统修改完 key 后发送消息通知，而这里是 Redis 服务端代替业务系统发送消息通知。
OPTIN 和 OPTOUT 选项使用 OPTIN 可以选择性的开启 tracking。只有你发送 client caching yes (Redis 文档中是 CACHING 命令，但是实验时发现无效)之后的下一条的只读命令的 key 才会 tracking，否则其他的只读命令的 key 不会被 tracking。
[Java] 纯文本查看 复制代码 client tracking on optin
client caching yes
get a
get b
// 此时修改 a 和 b 的值，发现只收到 a 的失效消息
>2
$10
invalidate
*1
$1
a
而 OPTOUT 参数与之相反，你可以有选择的退出 tracking。发送 client caching off 之后的下一条只读命令的 key 不会被 tracking，其他只读命令都会被 tracking。
OPTIN 和 OPTOUT 是针对非 BCAST 模式，也就是只有发送了某个 key 的只读命令后，才会追踪相应的 key。而 BCAST 模式是无论你是否发送某个 key 的只读命令，只有 Redis 修改了 key，都会发送相应的 key 的失效消息(前缀匹配的)。
NOLOOP 选项默认情况下，失效消息会发送给所有需要的 Redis 客户端，但是有些情况下触发失效消息也就是更新 key 的客户端不需要收到该消息。
设置 NOLOOP，可以避免这种情况，更新 Key 的客户端将不再收到消息，该选项在普通模式和广播模式下都适用。
最大 tracking 上限 tracking_table_max_keys由上文可以知道，普通模式下需要存储大量的被 tracking 的 key 和客户端信息(具体存储的数据下文中会讲解)，所以当 10k 客户端使用该模式处理百万个键时，会消耗大量的内存空间，所以 Redis 引入了 tracking_table_max_keys 配置，默认为无，不限制。
当有一个新的键被 tracking 时，如果当前 tracking 的 key 的数量大于 tracking_table_max_keys，则会随机删除之前 tracking 的 key，并且向对应的客户端发送失效消息。
原理和源码实现普通模式原理我们也先讲解普通模式的原理，Redis 服务端使用 TrackingTable 存储普通模式的客户端数据，它的数据类型是基数树(radix tree)。
基数树是针对稀疏的长整型数据查找的多叉搜索树，能快速且节省空间的完映射，一般用于解决 Hash冲突和 Hash表大小的设计问题，Linux 的内存管理就使用了它。
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Redis 用它存储键的指针和客户端 ID 的映射关系。因为键对象的指针就是内存地址，也就是长整型数据。客户端缓存的相关操作就是对该数据的增删改查：
- 当开启 track 功能的客户端获取某一个键值时，Redis 会调用 enableTracking 方法使用基数树记录下该 key 和 clientId 的映射关系。
- 当某一个 key 被修改或删除时，Redis 会调用 trackingInvalidateKey 方法根据 key 从 TrackingTable 中查找所有对应的客户端ID，然后调用 sendTrackingMessage 方法发送失效消息给这些客户端(会检查 CLIENT_TRACKING 相关标志位是否开启和是否开启了 NOLOOP)。
- 发送完失效消息后，根据键的指针值将映射关系从 TrackingTable中删除。
- 客户端关闭 track 功能后，因为删除需要进行大量操作，所以 Redis 使用懒删除方式，只是将该客户端的 CLIENT_TRACKING 相关标志位删除掉。
广播模式原理
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广播模式与普通模式类似，Redis 同样使用 PrefixTable 存储广播模式下的客户端数据，它存储**前缀字符串指针和(需要通知的key和客户端ID)**的映射关系。它和广播模式最大的区别就是真正发送失效消息的时机不同：
- 当客户端开启广播模式时，会在 PrefixTable的前缀对应的客户端列表中加入该客户端ID。
- 当某一个 key 被修改或删除时，Redis 会调用 trackingInvalidateKey 方法，trackingInvalidateKey 方法中如果发现 PrefixTable 不为空，则调用 trackingRememberKeyToBroadcast 依次遍历所有前缀，如果key 符合前缀规则，则记录到 PrefixTable 对应的位置。
- 在 Redis 的事件处理周期函数 beforeSleep 函数里会调用 trackingBroadcastInvalidationMessages 函数来真正发送消息。
处理最大 tracking 上限Redis 会在每次执行过命令后(processCommand方法)调用 trackingLimitUsedSlots 来判断是否需要进行清理：
- 判断 TrackingTable 中键的数量是否大于 tracking_table_max_keys；
- 在一定时间段内(不能太长，阻塞主流程)，随机从 TrackingTable 中选出一个键删除，直到数量小于或者时间用完为止。
具体源码关于源码，在 tracking.c 文件下，我们这里只看一下最为关键的 trackingInvalidateKey 函数和 sendTrackingMessage 函数，理解了这两个函数，广播模式和处理最大 tracking 上限等相关函数都与之类似。
[Java] 纯文本查看 复制代码 void trackingInvalidateKey(client *c, robj *keyobj) {
if (TrackingTable == NULL) return;
sds sdskey = keyobj->ptr;
// 省略，如果广播模式的记录基数树不为空，则先处理广播模式
// 1 根据键的指针去 TrackingTable 查找
rax *ids = raxFind(TrackingTable,(unsigned char*)sdskey,sdslen(sdskey));
if (ids == raxNotFound) return;
// 2 使用迭代器遍历
raxIterator ri;raxStart(&ri,ids);raxSeek(&ri,"^",NULL,0);
while(raxNext(&ri)) {
// 3 根据 clientId 查找 client 实例
client *target = lookupClientByID(id);
// 4 如果未开启 track 或者是广播模式则跳过。
if (target == NULL ||
!(target->flags & CLIENT_TRACKING)||
target->flags & CLIENT_TRACKING_BCAST)
{ continue; }
// 5 如果开启了 NOLOOP 并且是导致key发生变化的client则跳过。
if (target->flags & CLIENT_TRACKING_NOLOOP &&
target == c)
{ continue; }
// 6 发送失效消息
sendTrackingMessage(target,sdskey,sdslen(sdskey),0);
}
// 7 减少数据统计，根据sdskey删除对应的记录
TrackingTableTotalItems -= raxSize(ids);
raxFree(ids);
raxRemove(TrackingTable,(unsigned char*)sdskey,sdslen(sdskey),NULL);
}
源码如上所示，trackingInvalidateKey 方法主要做了 7 件事情：
- 根据键的指针去 TrackingTable 查找客户端ID列表；
- 使用迭代器遍历列表；
- 根据 clientId 查找 client 实例；
- 如果 client 实例未开启 track 或者是广播模式则跳过；
- 如果 client 实例开启了 NOLOOP 并且是导致key发生变化的client则跳过；
- 调用 sendTrackingMessage 方法发送失效消息；
- 减少数据统计，根据sdskey删除对应的记录
下面来看真正发送消息的 sendTrackingMessage 函数，它主要做了6件事：
- 如果 client_tracking_redirection 不为空，则开启了转发模式；
- 找到转发的客户端实例；
- 如果转发客户端关闭了，则必须通知原客户端；
- 如果是客户端使用 RESP3 则发 PUSH 消息；
- 如果是转发模式，往 TrackingChannelName 也就是 _redis_:invalidate 信道中发送失效消息的头部信息；
- 发送键等信息。
[Java] 纯文本查看 复制代码 void sendTrackingMessage(client *c, char *keyname, size_t keylen, int proto) {
int using_redirection = 0;
// 1 如果 client_tracking_redirection 不为空，则开启了转发模式
if (c->client_tracking_redirection) {
// 2 找到转发的客户端实例
client *redir = lookupClientByID(c->client_tracking_redirection);
if (!redir) {
// 3 如果转发客户端关闭了，则必须通知原客户端
....
return;
}
c = redir;
using_redirection = 1;
}
if (c->resp > 2) {
// 4 如果是 RESP3 则发PUSH
addReplyPushLen(c,2);
addReplyBulkCBuffer(c,"invalidate",10);
} else if (using_redirection && c->flags & CLIENT_PUBSUB) {
// 5 转发模式，往 TrackingChannelName 信道中发送消息
addReplyPubsubMessage(c,TrackingChannelName,NULL);
} else {
return;
}
// 6 发送键等信息，和上边4，5操作连在一起的。
addReplyProto(c,keyname,keylen);
}
本文转载自链接：https://juejin.im/post/5eb950bc5188256d7e066f49
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