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Redis的相关总结

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Redis的相关总结，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3830字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

关于redis的相关总结

1.什么是redis?

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2. 缓存中间件——Memcache和redis的区别？

Memcache：

代码层次类似哈希，不支持简单数据类型，不支持分片，不支持主从分布，不支持持久化存储。

redis

数据类型丰富，支持主从分布，支持分片，支持持久化存储

3.为什么redis这么快？

100000+ qps(每秒内查询次数)

1）完全基于内存，绝大部分的请求纯粹是内存操作，执行效率高。

2）数据结构简单，对数据操作也接单

3）主线程采用单线程（io处理，io下的请求，赋值协调，集群协调），想要多核也可启用实例。

4）使用多路i/o复用模型，非阻塞io

4.什么是多路复用模型?

FD：文件描述符，一个打开的文件通过唯一的描述符进行引用，该描述符是打开文件的元数据到文件本身的映射。

传统的阻塞i/o模型：由于发现阻塞（读写不可动，不会对其他操作进行改变）一般用select系统调用，selector负责监听是否可读或可写。

redis采用的多路复用函数：eqoll/kqueue/evport/select.因地制宜，优先选择时间复杂度为O(1)的多路复用函数作为底层实现。以时间复杂度为O(n)的select作为保底。基于react设计模式监听i/o事件。

5.redis常用的数据类型？

供用户使用的数据类型

  1. String：最基本的数据类型，二进制安全（jpg图片，序列化文件）

  2. Hash：String元素组成的字典，适用于存储对象

  3. List:列表，按照String元素插入顺序排序（大约41个成员）

  4. Set：String元素组成的无需集合，通过哈希表实现，不允许重复

  5. Sorted Set：通过分数为集合中的成员进行从小到大的排序

  6. 用于计数的HyperLogLog:HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值，它使用的是概率算法，通过存储元素的hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。

  7. 用于支持存储地理位置信息的Geo。

6.底层数据类型基础

这一部分不过多讲解

  • 简单动态字符串

  • 链表

  • 字典

  • 跳跃表

  • 整数集合

  • 压缩列表

  • 对象

7.从海量key里查询出来某一固定前缀的key

留意细节

  1. 摸清数据规模，即问清楚边界

使用keys对线上业务的影响：Keys pattern :查找所有符合给定模式pattern的 key

  • Keys指令会一次性返回所有匹配的key

  • 键的数量过大会使服务器卡顿

第二种方式：Scan cursor [Match pattern] [Count count]

  1. 基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之间的迭代过程。

  2. 以0作为游标开始进行一次新的迭代，知道命令返回游标0完成一次遍历。

  3. 不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询。

  4. 一次返回的数量不可控，只能是某个大概率符合count的数。

8.如何通过Redis实现分布式锁

Setnx key value：如果key不存在，则创建并复制。

  1. 时间复杂度：O(1)

  2. 返回值：设置成功，返回1；设置失败，返回0

9.如何解决Setnx长期有效的问题

Expire key seconds

  1. 设置key的生存时间，当key过期时（生存时间为0），会被自动删除

  2. 缺点：原子性得不到满足

10.如何将两者结合起来？（2.6.12）

Set key value[Ex seconds] [Px milliseconds] [Nx|xx]

  1. Ex seconds:设置键的过期时间为seconds秒。

  2. Px millisecond：设置键的过期时间为milliseconds毫秒。

  3. Nx：只在键不存在时，才对键进行操作。

  4. Xx：只在键已经存在时，才对键进行设置操作。

  5. Set操作成功完成时返回OK，否则返回设置操作nil。

11.大量的key同时过期的注意事项

  • 集中过期，由于清除大量的key很耗时，会出现短暂的卡顿现象。

  • 解决方案：在设置key的过期时间的时候，给每个key加上随机值。

12.如何使用Redis做异步队列

  • 使用List作为队列，Rpush生产消息，Lpop消费消息

  1. 缺点：没有等待队列有值，就能进行消费。

  2. 弥补：可以通过在应用层引入sleep机制去调用Lpop重试。

  • 另外方法

    1. Blpop key [key...] timeout:阻塞直到队列有消息或者超时。

    2. 缺点：只能供一个消费者消费

    怎么样才能够生产一次便让多个消费者消费？

    Pub/Sub模式：主题订阅者模式

    1. 发送者（Pub）发送消息，订阅者（Sub）接收消息。

    2. 订阅者可以订阅任意数量的频道。

    3. 缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达。（解决：利用KafaKa等）

13.Redis如何做持久化？

RDB（快照）持久化：保存某个时间节点的全量数据快照

  • SAVE 900 1 ：900秒内有一行写入

  • SAVE 300 10 ：300秒内有10行写入 否则从上

  • SAVE 60 10000 60秒内有10000行写入

stop-writes-on-bgsave-error yes

  • 当备份进程出错时，主进程就停止写入操作了。

rdbcompression yes

  1. rdb格式

    1. save:阻塞Redis的服务器进程，知道rdb文件被创建完毕。

    2. bgsave:Fork出一个子进程来创建rdb文件，不阻塞服务器进程（主要的方式）

  2. 自动化触发RDB持久化的方式

    1. 根据redis.conf配置里的SAVE m n 定时触发（用的是Bgsave）

    2. 主从复制时，主节点自动触发

    3. 执行Debug Reload

    4. 执行Shutdown 且没有开启AOF持久化

    5. 系统调用fork():创建进程，实现了Copy-on-write

  3. 缺点

    1. 内存数据全量同步，量大影响IO性能

    2. 可能会因为Redis挂掉而丢失从当前之最近一次快照期间的数据

    AOF（Append-Only-File） 持久化：保存写状态

    记录除了查询以外所有变更数据库状态的指令

    以append的形式追加保存到AOF文件中（增量）

    1. 修改redis.conf appendonly yes 默认名字 appendonly.aof

    2. appendfsnc 写入方式：always（只要有变更就记录） everysec(默认) no

    日志重写解决AOF文件不断增大的问题？

    1. 调用fork（）创建一个子进程

    2. 子进程把新的AOF写到一个临时文件里，不依赖原来的AOF文件

    3. 子进程持续的将新的变化写到内存和AOF里

    4. 主进程获取子进程重写AOF的完成信号，往新AOF同步增量变动

    5. 使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件

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    Redis数据的恢复

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14.RDB和AOF的优缺点

  1. RDB：

    1. 优点：全量数据快照，文件小恢复快

    2. 缺点：无法保存最近一次快照之后的数据

  2. AOF：

    1. 优点：可读性高，适合保存增量数据，数据不易丢失

    2. 缺点：文件体积大，恢复时间长

15.RDB-AOF混合持久方式（Redis4.0之后 最常用的方式）

Bgsave做镜像全量持久化，AOF做增量持久化

16.Copy-On-Write

如果有多个调用者同时需要要求相同的资源（如内存或磁盘上的数据存储），他们会获得相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正的复制一份专用副本给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源保持不变。

17.使用pipeline的好处

  1. pipeline和linux的管道相似

  2. Redis基于请求/响应模型，单个请求处理需要一一解答

  3. pipeline批量执行指令，节省多次IO往返的时间

  4. 有顺序依赖的指令建议分批发送

18.Redis的同步机制

主从同步原理

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  • 全同步过程

    • Slave发送sync指令到Master

    • master启动一个进程，将Redis中的数据快照保存到文件中

    • Master将保存数据快照期间接收到的写命令缓存起来

    • Master完成写操作后，将该文件发送给Slave

    • 使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件

    • Master将这期间收集到的增量写命令发送给Slave端

  • 增量同步过程

    • Master接收到用户传来的操作指令后，判断是否需要传播到Slave

    • 将操作记录追加到AOF文件中

    • 将操作传播到其他Slave：对齐主从库 往响应缓存写入指令

    • 将缓存中的数据发送给Slave

    缺点：无法保证高可用

    19.解决高可用问题

    引入监控机制

    解决主从同步Master宕机后的主从切换问题

    1. 监控：检查主从服务器是否运行正常

    2. 提醒：通过API向管理员或者其他应用程序发送故障通知

    3. 自动故障迁移：主从切换

    20.流言协议Gossip

    在杂乱无章中寻求一致

    1. 每个节点都随机的与对方通信，最终所有的节点的状态达成一致

    2. 种子节点定期随即向其他节点发送结点列表以及需要传播的消息

    3. 不保证信息一定会传给所有节点，但是最终会趋于一致。

    21.Redis的集群原理

    • 如何从海量数据里找到所需？

      • 分片：按照某种规则区划分数据，存储在多个节点上。

      • 常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减

      一致性哈希算法：对2的32次方取模，将哈希值空间组织成虚拟的圆环。

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      缺点：Hash环数据倾斜问题

    • 解决：引入虚拟节点解决数据倾斜的问题 

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原文：https://www.cnblogs.com/xiaobaoa/p/12864305.html

内容总结

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来源：【匿名】