Redis基础

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-04-17 05:29 47阅读 0赞

# 1.定义 #

Redis是一个开源的使用ANSI [C语言][C]编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value[数据库][Link 1]，并提供多种语言的API。redis在架构上具有如下特点:

1.纯内存操作

2.单线程操作，避免频繁的上下文切换。

3.采用了非阻塞I/O多路复用机制。

其线程模型大致如下所示:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1dYNTk5MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

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。  
     需要说明的是，这个I/O多路复用机制，redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库，大家可以自行去了解。

# 2.为什么引入Redis #

引入多线程主要有2个原因，1是读取在redis中的数据是基于内存读取的，速度比较快，2.降低数据库的压力，但是这样也有双面性，数据存放在redis中也会引发一些相应的问题，主要是如下4个:

(一)缓存和数据库双写一致性问题

分析:一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。

首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。

(二)缓存雪崩问题

即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。

解决方案:

1.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

2.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。

3.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。

(三)缓存击穿问题

即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

解决方案:

1.给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。  
           2.使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。  
           3.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:

I 从缓存A读数据库，有则直接返回

II 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。

III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

(四)缓存的并发竞争问题

这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。虽然redis本身有事务机制,但是在集群环境下redis事务会失效。

解决办法:

1.在没有顺序要求的情况下引入分布式锁，大家都去抢锁

2.有顺序要求的情况下就在引入分布式锁的同时再加入时间戳。

# 3.Redis的过期算法和内存淘汰机制 #

##    过期算法: ##

1.定时删除

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key。这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

2.惰性删除

在客户端获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间，且已经过期就会删除。虽然不用小号cpu去定时监控数据，但是会占用大量的内存。

##      内存淘汰策略: ##

1.淘汰即将过期最少使用的数据

2.淘汰即将过期的最快过期的数据.

3.随机淘汰即将过期的数据

4.淘汰最少使用 的数据

5.随机淘汰数据

6.不淘汰数据，内存不够就报错

在配置文件中的配置名:maxmemory-policy,可配属性:

<table style="width:500px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>属性名</td> 
   <td>说明</td> 
   <td>推荐</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>noeviction</td> 
   <td>内存不足就直接报错，不淘汰数据</td> 
   <td>不推荐</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>allkeys-lru</td> 
   <td>移除最少使用的</td> 
   <td>推荐</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>allkeys-random</td> 
   <td>随机删除</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>volatile-lru</td> 
   <td>即将过期中最少使用的</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>volatile-random</td> 
   <td>随机移除即将过期的</td> 
   <td>不推荐</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>volatile-ttl</td> 
   <td>移除最快过期的</td> 
   <td>不推荐</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[C]: https://baike.baidu.com/item/C%E8%AF%AD%E8%A8%80
[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/103728
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1dYNTk5MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/3b6fe116de1840ee8cf02ca1982c1cbe.png