Redis重要知识点学习记录

忘是亡心i 2022-05-13 14:36 290阅读 0赞

# 这篇文章要解决的问题 #

### A ###

*  什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？
 *  redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？
 *  Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点
 *  Redis常用命令？
 *  使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？
 *  使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？
 *  mySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
 *  redis常见性能问题和解决方案：
 *  redis事物的了解CAS(check-and-set 操作实现乐观锁 )?

### B ###

*  为什么使用redis
 *  使用redis有什么缺点
 *  单线程的redis为什么这么快
 *  redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
 *  redis的过期策略以及内存淘汰机制
 *  redis和数据库双写一致性问题
 *  如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
 *  如何解决redis的并发竞争问题

以上是我们使用redis会遇到的问题，这篇文章我们将以解决这些问题为最终目的来进行总结。

1，2的14次方是16384

## redis数据类型 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>类型</th> 
   <th>说明</th> 
   <th>命令</th> 
   <th>使用场景</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>String</td> 
   <td>二进制安全的字符串，该类型可以接受任何格式的数据</td> 
   <td>set key value</td> 
   <td>value较小、模型简单的 value可以使用String类型存储</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>List</td> 
   <td>按照插入顺序排序的字符串链表</td> 
   <td>lpush name value，rpush name value，lrem name index key，llen name</td> 
   <td>在评级系统中，比如社会化新闻网站，你可以把每个新提交的链接添加到一个list，用LRANGE可简单的对结果分页；在博客引擎实现中，你可为每篇日志设置一个list，在该list中推入进博客评论等等。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Set</td> 
   <td>没有排序的字符串集合，和List类型一样,区别是不允许重复</td> 
   <td>sadd name value</td> 
   <td>可以使用Redis的Set数据类型跟踪一些唯一性数据，比如访问某一博客的唯一IP地址信息。对于此场景，仅需在每次访问该博客时将访问者的IP存入Redis中，Set数据类型会自动保证IP地址的唯一性。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SortedSet（zset）</td> 
   <td>和Set相似，一个Set中。它们之间的主要差别是SortedSet中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序</td> 
   <td>zadd name score value</td> 
   <td>1，可以用于一个大型在线游戏的积分排行榜。每当玩家的分数发生变化时，可以执行ZADD命令更新玩家的分数，此后再通过ZRANGE命令获取积分TOP TEN的用户信息。当然也可以利用ZRANK命令通过username来获取玩家的排行信息。最后将组合使用ZRANGE和ZRANK命令快速的获取和某个玩家积分相近的其他用户的信息。2，SortedSet类型还可用于构建索引数据。3，建立一个SortedSet中元素个数不要超过 1 W。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Hash</td> 
   <td>Redis hash 是一个键值(key=&gt;value)对集合。 Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。</td> 
   <td>hmset name key1 value1 key2 value2</td> 
   <td>1，对于海量数据的情况，可以自己对数据进行分桶，然后使用Hash结构来存储。对于很多value为简单的字符串，做过测试，采用hash存储更节省空间。2，将对象存储为Hash结构而不是String，可以每次只更新、获取Hash中的一个field，这样可以提高效率。比如session比较适合用hash存放</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## redis持久化 ##

### RDB(默认) 全量模式 ###

#### SAVE ####

客户端可以显式触发，单线程串行化执行命令  
把redis的当前状态写入磁盘作为快照保存的过程。

#### BGSAVE ####

BGSAVE命令执行始于fork出一个子线程，在子线程成功启动之后修改一些redisServer对象的状态之后执行关闭。

### AOF 增量模式 ###

基于全量的持久化保存是数据的“状态”，而增量持久化保存的是状态的每一次变迁。

每次处理完写命令后，通过propagate函数触发，propagate方法将当前命令的内容append到redisServer对象的aof\_buf变量中。主循环在下一个迭代进入多路复用的select方法搴，redis会通过flushAppendOnlyFile方法将aof\_buf的内容write到AOF对应的文件中。再显式调用fsync()方法才能强制地让操作系统落地数据到磁盘。  
redis的AOF包含三种同步策略：

*  always：每个flushAppendOnlyFile方法直接触发fsync方法，强制数据落地到磁盘
 *  every second：每秒一步触发一次fsync方法
 *  no：不显式调用fsync，由操作系统决定什么时候落地到磁盘。

#### AOF优化 ####

AOF文件会越来越大，降低回放加载效率。redis通过rewrite机制合并历史AOF记录。  
处理方式：当增量数据积累到大于某个状态快照的程度，此时将这些增量用快照代替。但数据仍然存储在AOF文件中。

# 集群部署方式 #

### 主从复制（master-slave） ###

master节点对外提哦那个读写服务，slave节点作为master的数据备份，拥有master的全量数据，提供读服务

数据同步方式:BGSAVE

### sentinel ###

sentinel节点间因为共同监视同一个maseter节点从而也关联了起来

sentinel节点通过定期地向master发送心跳包判断其存活状态，称为ping

### proxy型 ###

主备+sentinel+proxy

### 直连（拓扑结构） ###

16384个数据分片，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中。

去中心化，客户端可以和集群中任意节点链接。

redis cluster通过引入两个自增的epoch变量来使得集群配置在各个节点间达成最终一致。

节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。

# redis 内存淘汰机制 #

在redis.conf中有一行配置

maxmemory-policy volatile-lru

该配置就是配内存淘汰策略的

*  1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。
 *  2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用，目前项目在用这种。
 *  3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。应该也没人用吧，你不删最少使用Key,去随机删。
 *  4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐
 *  5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐
 *  6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐  
    ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

# redis事务 #

我们可以通过MULTI命令开启一个事务

可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作

WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务  
执行失败

# redis常见性能问题和解决方案： #

*  1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
 *  2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
 *  3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
 *  4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

# redis 非阻塞I/O多路复用机制 #

我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。

# 单线程redis为什么快 #

*  纯内存操作
 *  单线程避免了频繁的线程上下文切换
 *  非阻塞多路复用io

# 缓存穿透和缓存雪崩 #

## 缓存穿透 ##

黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。

*  (一)利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
 *  (二)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。
 *  (三)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。

## 缓存雪崩 ##

*  (一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
 *  (二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
 *  (三)双缓存。

### 双缓存 ###

我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

*  从缓存A读数据库，有则直接返回
 *  A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
 *  更新线程同时更新缓存A和缓存B。

# 如何解决redis的并发竞争key问题 #

# 参考文章 #

*  [https://www.cnblogs.com/Survivalist/p/8119891.html][https_www.cnblogs.com_Survivalist_p_8119891.html]
 *  [https://juejin.im/post/5b99d4bce51d450e7a24b66e][https_juejin.im_post_5b99d4bce51d450e7a24b66e]
 *  [https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9096228.html][https_www.cnblogs.com_rjzheng_p_9096228.html]

[https_www.cnblogs.com_Survivalist_p_8119891.html]: https://www.cnblogs.com/Survivalist/p/8119891.html
[https_juejin.im_post_5b99d4bce51d450e7a24b66e]: https://juejin.im/post/5b99d4bce51d450e7a24b66e
[https_www.cnblogs.com_rjzheng_p_9096228.html]: https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9096228.html