Redis

基本数据结构

• String类型：热点数据，缓存对象，分布式锁，共享Session信息
• List类型：消息队列
• hash类型：缓存对象购物车，redission中可重入锁实现
• set类型： 交集，并集，差集场景，比如点赞，共同关注
• Zset类型：排序场景，比如排行榜
• BitMap:适用于二值状态统计，比如说签到，判断用户的登录状态
• GEO:存地理位置经纬度，比如滴滴打车
• Stream:消息队列，能自动生成全局唯一ID

Zset实现排行榜和String

• Zset是有序，唯一元素集合，并且带有score分数，zadd添加元素，zincrby可以给这个scope+1，Zscore返回分数，Zrank获得排名
• 底层是这个压缩列表和跳表实现的，当元素个数小于128个并且每个元素值小于4的时候使用压缩列表，否则使用跳表
• 跳表的查找就是在多个层级上跳来跳去，最后到这个指定元素，复杂度O(logN)。在mysql中使用B+树是为了降低树的高度，从而减少磁盘I/O的次数。但是redis是纯内存操作，指针跳转速度非常快，所以哪怕多跳转几次开销也很小，而且实现难度低
• String使用的是SDS结构，主要由len(字符串长度),alloc（分配空间长度），flags(展示不同类型的SDS),字符数组

Redis为什么快

• 大部分操作直接在内存中进行
• 采用的是单线程模型，避免了多线程之间的竞争
• I/O多路复用：通过epoll/select等机制，同时监听多个网络连接的I/O事件，避免单链接阻塞导致整体卡顿。当有某个连接可读/可写的时候，redis才会处理改连接的请求/响应，既保证了高并发处理能力，又避免了多线程资源竞争开销。
• 在Redis6.0之后采用了多线程处理I/O网络请求，因为对着网络硬件的提升，redis的性能有时候会出现在这个网络I/O请求上，但是对于命令的执行还是使用单线程

Redis的两种持久化方式

• AOF日志：每一次造作命令追加到一个文件。redis重启的时候会读取这个文件记录的命令，然后注意执行来进行数据的恢复，有三种回写磁盘策略：同步写回（可靠性高，最大程度上保证数据不丢失），每秒写回（性能适中，但是宕机可能丢失1秒的数据），由操作系统写回（宕机会丢掉很多数据）。优点：能很好的保证数据的安全性，而且支持多种同步策略。缺点就是AOF的文件通常比RDB文件更大，消耗更多的磁盘空间
• RDB快照：将某一时刻内存数据以二进制的方式写入磁盘，只保存某一时刻的数据状态文件体积比较小，备份和恢复速度很快。缺点是如果两次快照之间服务器崩掉，这段时间的数据将会丢失。

过期删除和内存淘汰

• 内存淘汰是在内存满了的时候，redis触发淘汰策略删除一些数据；过期删除是对已经过期的数据进行删除
• 淘汰策略：1.不进行数据淘汰，内存满了如果有数据写入会报错禁止写入。 2.随机淘汰设置了过期时间的任意键值 3.优先淘汰更早过期的键值 4.淘汰所有设置了过期时间中最久没使用的 5.淘汰所有设置了过期时间中最少使用的键值 6.随机淘汰任意键值 6.随机任意淘汰 7.随机淘汰最久未使用的 8.淘汰整个键值中使用最少的键值
• 过期删除策略：惰性删除+定期删除
• 惰性删除：在访问或者修改key之前，检查是否过期，如果过期删除该key，如果没有过期不做任何处理
• 定期删除：每隔一段时间随机选出一定数量（默认20个）key进行检查，并且删除其中的过期key

大Key问题

• 大key问题就是key的value占用内存空间过大，导致redis性能下降，内存占用过高。可以对大Key进行拆分，对过期的数据定期清理。

布隆过滤器

• 主要是由初始值为0的位图数组和N个哈希函数两部分组成。数据会先使用N个哈希函数对数据做哈希计算，得到N个哈希值，然后对数组长度取模，得到在位图数组中对应的位置，然后设置成1
• 当数据来查找是否存在的时候也进行布隆过滤器计算，在对应的位置上只有有一个是0，就表示这个数据库一定不存在这个数据。