Redis

Redis

基础框架：高性能(缓存...)+高可用(集群)——存(持久化)与删(删除淘汰)

基础

是什么 （定义，特点）

开源的基于内存的数据库 (内疚多缘分)

基于内存：读写速度快，适用于高性能应用场景，如缓存

持久化：把数据存储到磁盘，方式有AOF日志，RDB快照等

多数据结构：列表、哈希、集合等，灵活的应对不同场景

原子性操作：支持原子性操作，维护并发环境下数据一致性

分布式：提供分布式特性，数据分布多节点，提高可拓展性

为什么 （价值，意义）

高性能（缓存，读写快，降低压力，多数据结构应对场景）

高并发（缓存，原子性，降低并发压力）

单线程

• 网络请求模块使用单线程进行处理 【2.6 4.0 6.0】
• 速度快：基于内存、非阻塞、数据结构、I/O多路复用

数据类型与底层结构

缓存

是什么

• 缓存

  高速数据交换的存储器，可以更快的访问和操作数据

  • 缓存雪崩

  • 缓存击穿

  • 缓存穿透

为什么、怎么办

集群

怎么办

主从复制

Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的⼀致，主从库之间采⽤的是读写分离的⽅式。

主从库同步模式：全量复制、增量复制、基于⻓连接的命令传播

主从复制同步过程：建⽴连接->主节点创建RDB快照->主节点发送RDB⽂件和AOF缓冲区内容->从节点载⼊RDB⽂件和执⾏AOF缓冲区命令->增量复制->⼼跳和命令传播

如何避免主从数据不一致：持久化和复制配置、保证⽹络稳定性、监控和报警

哨兵模式

通知、监控主从服务器，并提供主从节点故障转移的功能。

工作原理：监控->故障检测->故障转移->⾃动恢复

切片集群

将数据分布在不同服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖

持久化

方法

AOF日志

概念：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加方式写入文件

redis启动之初会读取该日志重构数据库以保证数据库完整

对比：redis是内存、写后日志，mysql是磁盘、写前日志

• 写回测策略

  

• 磁盘重写机制

  为了避免⽇志⽂件过⼤，Redis扫描数据中所有键值对，生成写操作命令并写入新的AOF日志，替换现有的AOF日志

  重写过程：⼀处拷⻉，两处⽇志

  

RDB快照

概念：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘

• RDB ⽂件的生成命令

  save 命令，在主线程⽣成 RDB ⽂件

  bgsave 命令，创建⼦进程⽣成 RDB ⽂件，避免主线程的阻塞

混合持久化

Redis4.0新方式，集成AOF与RDB的优点

过期删除

过期删除策略

• 定时删除

  在设置 key 的过期时间时，同时创建⼀个定时事件，当时间到达时，由事件处理器⾃动执⾏ key 的删除操作。

• 惰性删除

  不主动删除过期键，每次从数据库访问 key 时，都检测 key 是否过期，如果过期则删除该 key。

• 定期删除

  每隔⼀段时间「随机」从数据库中取出⼀定数量的 key 进⾏检查，并删除其中的过期key。

Redis策略

「惰性删除+定期删除」

• 惰性删除依据 expireIfNeeded 函数来实现，每次返回或者修改key之前，都会调⽤该函数检查 key 是否过期

  • 如果过期，删除该key, lazyfree_lazy_expire 参数决定是同步删除还是异步删除，然后返回 null 给 客户端

  • 如果没有过期，则返回正常的键给客户端

• 定期删除的做法是每隔⼀段时间「随机」从数据库中取出⼀定数量的 key 进⾏检查，并删除其中的过期 key。

  • 默认每隔10s检查⼀次数据库，配置键为 hz: 10
  • 随机抽查的数量是20个key

内存淘汰

内存淘汰策略

• 不进行数据淘汰
  • NoEviction： 如果内存不⾜以执⾏写操作，Redis将返回错误，默认的淘汰策略。
• 进行数据淘汰
  • VolatitleLRU: 只对带有过期时间的键使⽤LRU策略，其他键使⽤NoEviction策略。
  • VolatitleLFU: 只对带有过期时间的键使⽤LFU策略，其他键使⽤NoEviction策略。
  • AllKeysLRU： 根据最近最少使⽤的原则淘汰最久未使⽤的键。
  • AllKeysLFU： 根据最少频繁使⽤的原则淘汰最少使⽤的键。

LRU与LFU区别

• LRU（Least Recently Used）

  • 最近被访问的数据更有可能在未来被再次访问，所以选择最近最少被使⽤的对象进⾏淘 汰。
  • 在 Redis 的对象结构体中添加⼀个额外的字段，⽤于记录此数据的最后⼀次访问时间。当 Redis 进⾏内存淘汰时，会使⽤随机采样的⽅式来淘汰数据，然后淘汰最久没有使⽤的那个。

• LFU（Least Frequently Used）

  • 使⽤频率较低的对象在未来仍然会较少被访问，所以选择使⽤频率最低的对象进⾏淘汰。
  • LFU维护⼀个使⽤计数，每当⼀个对象被访问时，其使⽤计数增加。在需要淘汰对象时，选择使⽤计数 最低的对象淘汰