Redis闲谈（1）：构建知识图谱

╰半夏微凉° 2021-12-16 13:25 274阅读 0赞

# ![在这里插入图片描述][1555310635702042890.png] #

#### 场景：Redis面试 ####

![在这里插入图片描述][timg_image_quality_80_size_b9999_10000_sec_1555319065884_di_39c6bb4dc0cf48ed91d8f5487c55e546_imgtype_0_src_http_3A_2F_2Fwww.cedca.cn_2Fuploadfile_2F2017_2F0803_2F20170803030428455.jpg]（图片来源于网络）

> **面试官**： 我看到你的简历上说你熟练使用Redis，那么你讲一下Redis是干嘛用的？
> 
> **小明**： （心中窃喜，Redis不就是缓存吗？）Redis主要用作缓存，通过内存高效地存储非持久化数据。
> 
> **面试官**： Redis可以用作持久化的存储吗？
> 
> **小明** ：嗯...应该可以吧...
> 
> **面试官**： 那Redis怎么进行持久化操作呢？
> 
> **小明**：嗯...不是太清楚。
> 
> **面试官**： Redis的内存淘汰机制有哪些？
> 
> **小明**：嗯...没了解过
> 
> **面试官**：我们还可以用Redis做哪些事情？分别利用了Redis的哪个指令？
> 
> **小明**：我只知道Redis还可以做分布式锁、消息队列...
> 
> **面试官**：好了，我们进入下一个话题...

**思考**：很明显，小明同学在面试过程中关于Redis的表现和回答肯定是比较失败的。Redis是我们工作中每天都会使用到的东西，为什么一到面试却变成了丢分项呢？

作为开发者，我们习惯了使用大神们已经封装好的东西，以此保障我们能够更专注于业务开发，却不知道这些常用工具的底层实现是什么，因此尽管平时应用起来得心应手，但一到面试还是无法让面试官眼前一亮。

本文总结了一些Redis的知识点，有原理有应用，希望可以帮助到大家。

## 一、Redis是什么 ##

> REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
> 
> Redis是一个开源的使用ANSI 、C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

这里我引用了Redis教程里对Redis的描述，很官方，但是很标准。 **可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。** 我认为这个描述很贴切很全面。

### 1.1 Redis的行业地位 ###

Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，因超高的性能、完美的文档、多方面的应用能力以及丰富完善的客户端支持在存储方面独当一面，广受好评，尤其以其性能和读取速度而成为了领域中最受青睐的中间件。基本上每一个软件公司都会使用Redis，其中包括很多大型互联网公司，比如京东、阿里、腾讯、github等。因此，Redis也成为了后端开发人员必不可少的技能。

### 1.2 知识图谱 ###

在我看来，学习每一项技术，都需要有一个清晰的脉络和结构，不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书，如果没有目录章节，也就失去了灵魂。

因此我试图总结出Redis的知识图谱，也称为脑图，如下图所示，可能知识点不是很全，后续会不断更新补充。

![知识图谱][1555310668652095054.png]

本系列文章的知识点也会和这个脑图基本一致，本文先介绍Redis的基本知识，后续文章会详细介绍Redis的数据结构、应用、持久化等多个方面。

## 二、Redis优点 ##

### 2.1 速度快 ###

作为缓存工具，Redis最广为人知的特点就是快，到底有多快呢？Redis单机qps（每秒的并发）可以达到110000次/s，写的速度是81000次/s。 那么，Redis为什么这么快呢？

*  绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速；
 *  使用了很多查找操作都特别快的数据结构进行数据存储，Redis中的数据结构是专门设计的。如HashMap，查找、插入的时间复杂度都是O(1)；
 *  采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
 *  用到了非阻塞I/O多路复用机制。

### 2.2 丰富的数据类型 ###

Redis有5种常用的数据类型：String、List、Hash、set、zset，每种数据类型都有自己的用处。

### 2.3 原子性，支持事务 ###

Redis支持事务，并且它的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。

### 2.4 丰富的特性 ###

Redis具有丰富的特性，比如可以用作分布式锁；可以持久化数据；可以用作消息队列、排行榜、计数器；还支持publish/subscribe、通知、key过期等等。当我们要用中间件来解决实际问题的时候，Redis总能发挥出自己的用处。

## 三、Redis和Memcache对比 ##

Memcache和Redis都是优秀的、高性能的内存数据库，一般我们说到Redis的时候，都会拿Memcache来和Redis做对比。（为什么要做对比呢？当然是要衬托出Redis有多好，没有对比，就没有伤害~）对比的方面包括：

### 3.1 存储方式 ###

*  Memcache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，无法做到数据的持久化，且数据不能超过内存大小。
 *  Redis有一部分数据存在硬盘上，可以做到数据的持久性。

### 3.2 数据支持类型 ###

*  Memcache对数据类型支持相对简单，只支持String类型的数据结构。
 *  Redis有丰富的数据类型，包括：String、List、Hash、Set、Zset。

### 3.3 使用的底层模型 ###

*  它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
 *  Redis直接自己构建了VM机制 ，因为一般的系统调用系统函数，会浪费一定的时间去移动和请求。

### 3.4 存储值大小 ###

*  Redis最大可以存储1GB，而memcache只有1MB。

看到这里，会不会觉得Redis特别好，全是优点，完美无缺？其实Redis还是有很多缺点的，这些缺点平常我们该如何克服呢？

## 四、Redis存在的问题及解决方案 ##

### 4.1 缓存数据库的双写一致性的问题 ###

**问题**：一致性的问题是分布式系统中很常见的问题。一致性一般分为两种：强一致性和最终一致性，当我们要满足强一致性的时候，Redis也无法做到完美无瑕，因为数据库和缓存双写，肯定会出现不一致的情况，Redis只能保证最终一致性。

**解决**：我们如何保证最终一致性呢？

*  第一种方式是给缓存设置一定的过期时间，在缓存过期之后会自动查询数据库，保证数据库和缓存的一致性。
 *  如果不设置过期时间的话，我们首先要选取正确的更新策略：先更新数据库再删除缓存。但我们删除缓存的时候也可能出现某些问题，所以需要将要删除的缓存的key放到消息队列中去，不断重试，直到删除成功为止。

### 4.2 缓存雪崩问题 ###

**问题：** 我们应该都在电影里看到过雪崩，开始很平静，然后一瞬间就开始崩塌，具有很强的毁灭性。这里也是一样的，我们执行代码的时候将很多缓存的实效时间设定成一样，接着这些缓存在同一时间都会实效，然后都会重新访问数据库更新数据，这样会导致数据库连接数过多、压力过大而崩溃。

**解决：**

*  设置缓存过期时间的时候加一个随机值。
 *  设置双缓存，缓存1设置缓存时间，缓存2不设置，1过期后直接返回缓存2，并且启动一个进程去更新缓存1和2。

### 4.3 缓存穿透问题 ###

**问题：** 缓存穿透是指一些非正常用户(黑客)故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都集中到到数据库上，从而导致数据库连接异常。

**解决:**

*  利用互斥锁。缓存失效的时候，不能直接访问数据库，而是要先获取到锁，才能去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间后重试。
 *  采用异步更新策略。无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
 *  提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制。比如利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key，迅速判断出请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

### 4.4 缓存的并发竞争问题 ###

**问题：**

缓存并发竞争的问题，主要发生在多线程对某个key进行set的时候，这时会出现数据不一致的情况。

比如Redis中我们存着一个key为amount的值，它的value是100，两个线程同时都对value加100然后更新，正确的结果应该是变为300。但是两个线程拿到这个值的时候都是100，最后结果也就是200，这就导致了缓存的并发竞争问题。

**解决**

*  如果多线程操作没有顺序要求的话，我们可以设置一个分布式锁，然后多个线程去争夺锁，谁先抢到锁谁就可以先执行。这个分布式锁可以用zookeeper或者Redis本身去实现。
 *  可以利用Redis的incr命令。
 *  当我们的多线程操作需要顺序的时候，我们可以设置一个消息队列，把需要的操作加到消息队列中去，严格按照队列的先后执行命令。

## 五、Redis的过期策略 ##

Redis随着数据的增多，内存占用率会持续变高，我们以为一些键到达设置的删除时间就会被删除，但是时间到了，内存的占用率还是很高，这是为什么呢？

Redis采用的是**定期删除**和**惰性删除**的内存淘汰机制。

### 5.1 定期删除 ###

定期删除和定时删除是有区别的：

*  定时删除是必须严格按照设定的时间去删除缓存，这就需要我们设置一个定时器去不断地轮询所有的key，判断是否需要进行删除。但是这样的话cpu的资源会被大幅度地占据，资源的利用率变低。所以我们选择采用定期删除，。
 *  定期删除是时间由我们定，我们可以每隔100ms进行检查，但还是不能检查所有的缓存，Redis还是会卡死，只能随机地去检查一部分缓存，但是这样会有一些缓存无法在规定时间内删除。这时惰性删除就派上用场了。

### 5.2 惰性删除 ###

举个简单的例子：中学的时候，平时作业太多，根本做不完，老师说下节课要讲这个卷子，你们都做完了吧？其实有很多人没做完，所以需要在下节课之前赶紧补上。

惰性删除也是这个道理，我们的这个值按理说应该没了，但是它还在，当你要获取这个key的时候，发现这个key应该过期了，赶紧删了，然后返回一个'没有这个值，已经过期了!'。

现在我们有了定期删除 + 惰性删除的过期策略，就可以高枕无忧了吗？并不是这样的，如果这个key一直不访问，那么它会一直滞留，也是不合理的，这就需要我们的内存淘汰机制了。

### 5.3 Redis的内存淘汰机制 ###

Redis的内存淘汰机制一般有6种，如下图所示：

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那么我们如何去配置Redis的内存淘汰机制呢？

在Redis.conf中我们可以进行配置

# maxmemory-policy allkeys-lru

## 六、小结 ##

本文初探Redis，大概整理出了Redis的知识图谱，对照之下可以发现Redis居然有这么多的知识点需要学习；接着我们分析了Redis的优缺点，知道了其基于内存的高效的读写速度和丰富的数据类型，也分析了Redis面对数据一致性、缓存穿透、缓存雪崩等问题时该如何处理；最后我们了解了Redis的过期策略和缓存淘汰机制。

相信大家已经对Redis有了一些了解，下篇文章我们将分析Redis的数据结构、每一种数据类型是如何实现的、对应的命令有哪些。

作者：杨亨

来源：[宜信技术学院][Link 1]

转载于:https://www.cnblogs.com/yixinjishu/p/10863196.html

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