Redis超级详解（附带实操教学）

╰半夏微凉° 2023-02-11 11:25 102阅读 0赞

## Memcache与Redis的区别 ##

首先我们得知道为啥要用Redis

Memcache

*  支持简单数据类型
 *  不支持数据持久化存储
 *  不支持主从
 *  不支持分片

Redis

*  数据类型丰富
 *  支持磁盘持久化
 *  支持主从
 *  支持分片

## 为什么Redis能这么快 ##

官方给出的是支持10W+QPS（QPS-query per second ，每秒查询次数）

*  完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的 内存操作，执行效率高
 *  数据结构简单，对数据操作简单
 *  采用单线程，单线程可以处理高并发请求，多核启动多实例
 *  使用多路IO复用模型，并非阻塞IO

### 多路I\\O复用模型 ###

首先知道一个概念  
FD：File Descriptor文件描述符

> 一个打开的文件通过唯一的描述符进行引用，描述符石打开文件的元数据到文件本身的映射

Redis使用的是多路复用IO模型，防止阻塞影响性能

将监控文件是否可读，交给selector，那么线程就可以做点别的事情去了

根据不同的系统，使用不同的多路复用函数，因为所有的系统都会支持select，所以在Redis发现本系统没有更好的可用时会用select

IO多路复用函数：epoll/kqueue/evport/select

*  因地制宜
 *  优先选择时间复杂度O（1）的作为底层实现
 *  以时间复杂度位O（n）的select作为保底（所有操作系统都实现此函数）
 *  给予react设计模式监听I/O事件

## Redis数据类型 ##

*  String:最基本的数据类型，二进制安全
 *  Hash：String元素组成的字典，适合存放对象  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  List：列表，按照String元素插入序列排序  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
 *  Set：String元素组成的无序集合，通过哈希表实现，不允许重复  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
 *  Sorted Set 不可重复，但是可以排序  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
 *  HyperLogLog用于计数
 *  Geo用来存储地理位置信息

## 从海量key查询出某一固定前缀的key ##

首先我们要知道数据量到底有多大，再决定使用什么方式查询

### keys命令可能带来的隐患 ###

大数据量下会阻塞，2000W数据，卡住执行80s+  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### SCAN 指令 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
还是刚才的场景，我们用scan指令查询  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]这样查询不会阻塞，但是可能会出现重复的情况，我们可能需要在应用程序中进行去重

## 如何通过Redis实现分布式锁 ##

分布式锁需要解决的问题：

*  互斥性
 *  安全性
 *  死锁
 *  容错

### 解决方案（SETNX）： ###

SETNX key value ：如果key不存在，那么创建并返回  
\#\#\#\#应用原理  
一个线程占用资源时，先SETNX一个值，在执行结束后将值删除  
在此期间，别的线程使用相同资源时，先SETNX同样的key，设置无效则证明资源没被释放

#### 如何解决SETNX长期有效的问题 ####

EXPIRE key seconds  
如果使用资源长期不被释放，那么资源就会一直被占用，我们可以通过设置key过期时间  
例如：我们在程序中可以如下设计

long status = redisService.setnx(key,"1");
    if(status == 1){ 
    	redisService.expire(key,expire);
    	// 处理单独占用资源的逻辑
    }

#### 设计缺陷 ####

原子性得不到满足，如上设计方案执行SETNX后挂了，那么过期时间还是没设置啊，这不还是完蛋？

### 解决方案（SET key+参数） ###

#### 使用方式 ####

SET key value \[EX seconds\] \[PX milliseconds \] \[NX|XX\]

*  EX second：设置键的过期时间为second秒
 *  PX millisecond：设置键的过期时间为millisecond
 *  NX：当前无，则插入
 *  XX：当前有，才插入

> SET操作成功返回OK，否则返回nil

#### 具体实现 ####

使用以下可以保证原子性

long result = redisService.set(key,requestId,SET_IF_NOT_EXIST,SET_WITH_EXPIRE_TIME,EXPIRETIME);
    if(result == "OK"){ 
    	// 处理单独占用资源的逻辑
    }

## 大量key同时过期，造成卡顿 ##

设置过期时间时，会随机增加毫秒数，防止同一时间过期

## 如何使用Redis做异步队列 ##

使用List进行一个入栈，出栈操作，请忽略中间两步弟弟操作。。

### POP ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]如果pop返回nil，那就说明消费完了，我们程序调用可能需要在此时进行一个延时操作（sleep一会儿再访问）

### BLPOP ###

sleep的方式，总感觉会被面试官锤！！！那么BLPOP闪亮登场  
BLPOP key timeout：阻塞至队列有消息或超时  
缺点：只能提供给一个消费者

那肯定不得劲～还得升级！

### pub\\sub主题订阅者模式 ###

发送者pub发送消息，订阅者可以关注任意数量的频道

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]缺点是  
消息发布无状态，无法保证到达

## Redis如何持久化 ##

### RDB持久化策略 ###

在redis.conf文件中，这些是根据不同情况做的不同策略  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]当备份进程出错，停止写入操作，保护数据  
![在这里插入图片描述][20200523215716278.png]

#### 自动化触发RDB持久化的方式 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

保存备份有两种模式，save和bgsave

*  save会阻塞当前服务，直到备份完毕
 *  bgsave会创建一个子线程备份，不会阻塞当前备份，轮训访问备份是否完毕

#### Copy-on-Write ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]当Redis需要备份时，系统fork()创建一个子进程，父进程继续处理客户端的操作，当执行写入时，系统创建一个副本给父进程，子线程备份完毕后，父进程将副本覆盖当前资源

#### RDB缺点 ####

*  内存数据的全量同步，数据量大由于IO而严重影响性能
 *  可能因为Redis挂掉而丢失当前至最近一次快照期间的数据

### AOF持久化 ###

AOF（Append-Only-File）持久化，保存写命令  
![在这里插入图片描述][20200523224842259.png]默认不开启，需要conf文件配置，开启后需要重启  
可以执行config set appendonly yes开启增量备份

#### 日志文件过大如何处理 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

### RDB于AOF优缺点 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]可以使用RDB-AOF混合持久化方式，4.0版本以后默认此方式  
BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化

## Pipeline的好处 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

## Redis同步机制 ##

### 主从同步原理 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
只有主节点做写操作，从节点只做读操作

### 全同步过程 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

### 增量同步过程 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

### Redis Sentinel ###

解决主从同步Master宕机后主从切换  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

### 流言协议Gossip ###

在杂乱无章种寻求一致  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

## Redis的集群 ##

现在假设有4个对象：object1-object4，将四个对象hash后映射到环形空间中：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]一个cache就是一个redis节点哈  
接下来把chche映射到hash空间（基本思想就是讲对象和cache都映射到同一hash数值空间中，并且使用相同的hash算法，可以使用cache的ip地址或者其他因子）,假设现在有三个cache：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
每个key顺时针往下走，找到的第一个cache节点就是存储位置：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]现在移除一个cacheB节点、这时候key4将找不到cache，key4继续使用一致性hash算法运算后算出最新的cacheC，以后存储与读取都将在cacheC上：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]移除节点后的影响范围在该节点逆时针计算到遇到的第一个cache节点之间的数据节点。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020052317400155.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523174236101.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020052316254519.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523162745114.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523155949331.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523155939734.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523160625842.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523191558883.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[20200523215716278.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523215716278.png
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[20200523224842259.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200523224842259.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200527163045114.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01ya2Fpemk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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