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[ 知识点总结 ] Redis 的一些东西（1）

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[ 知识点总结 ] Redis 的一些东西（1），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3315字，纯文字阅读大概需要5分钟。

内容图文

Redis 的一些东西

什么是Redis

Redis是一种Not-only-SQL的数据库，是用C语言编写的key-value型的内存数据库，可以用来缓存，做数据库，做消息中间件等。

为什么用Redis

Redis 优势

① 性能优秀：数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS。单进程单线程，是线程安全的，采用 IO 多路复用机制。
② 数据类型丰富：支持字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等。
③ 支持数据持久化：可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。
④ 运用场景丰富：主从复制，哨兵，高可用。可以用作分布式锁。可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。
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性能优秀

为什么说Redis的速度非常快呢？

Redis采用的是单线程的方式，完全采用内存的操作，也就意味着CPU不是瓶颈，瓶颈可能是内存大小或者网络带宽，所以没必要采用多线程的模式。 ??
① 纯内存操作 redis将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制
② 单线程操作 避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题；
③ I/O多路复用 非阻塞I/O多路复用机制
④ 灵活的数据结构 针对不同场景可以使用不同的数据结构，减少内存的使用

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数据类型丰富

首先需要了解Redis的redisObject的格式
[ 知识点总结 ] Redis 的一些东西（1） - 文章图片
可以通过不同的数据类型和编码方式进行组合，编码方式这一部分后续再记录和学习。主要记录一下这几种数据类型的运用

数据类型特点运用场景
string可以包含任何数据，如图片或者序列化编码很多都可以使用
hash类似与map类型适合于存储对象
list双向链表，增删快最新消息排行，消息队列
sethash表，添加删除查询都是O(1)共同好友，唯一IP
sorted set有天然的排序排行榜，带权重的消息

string

  • decr key 或 incr key： 适用于商品库存数场景，+1，-1之类的。
  • setex key seconds value：设置key过期时间，手机验证码类的过期销毁场景

hash

Redis 中每个 hash 可以存储 2^32 - 1 键值对（40多亿）。

  • hmset key1 val1 key2 val2 key3 val3： 适用于存储多属性数据，淘宝购物车

list

一个列表最多可以包含 2^32 - 1 个元素

  • lpush key value 或 rpop key：类似队列的左右操作，构建消息队列
  • ltrim key start stop：可以设置长度，获得区间内元素，适用于最新上架的商品

set

集合中最大的成员数为 2^32 - 1

  • sadd key value：利用set不重复的特性，抽奖操作
  • sinter key1 [key2]：交集操作，好友类操作

sorted set

  • zadd key scores value：利用有序，制作排行榜，或者热搜榜
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怎么用Redis

在C++中，采用hiredis作为接口，使用几个指令就可以完成对redis的操作

//Demo
#include <hiredis.h>
int main()
{
	 redisContext* c = redisConnect("127.0.0.1", 6379);
	 redisReply* reply = (redisReply*) redisCommend(c, "set test 1");
	 freeReplyObject(reply); 
	 redisFree(c);
	 return 0;
}

使用Redis可能会遇到的问题

缓存异常

i. 缓存雪崩

情况：12点开始大促，请求量超高，这时缓存在同一时间失效，那么请求量就落在了数据库上，数据库超出了处理能力，可能就会宕机。
处理方式：为缓存设置随机的过期时间，避免同一时间大面积失效；或者更新缓存而不是设置失效时间；或者设置双重缓存，一个短期一个长期。

ii. 缓存穿透
情况：不断的发起请求数据查询，但是缓存和数据库中都没有这一数据。
处理方式：① 接口处增加校验，id<0 则直接舍去；② 缓存空数据，哪怕查询结果为空，也将这个结果缓存，缓存的存活时间较短； ③ 布隆过滤器， 将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉

iii. 缓存击穿
情况：对一个数据有很高的请求，当这一数据的缓存出现问题时，超高的请求量就会落在数据库上，超过数据库的处理能力。
处理方式：设置热点数据永不过期或者加互斥锁

 PERSIST KEY_NAME （取消key的过期时间）

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下一章是：淘汰策略，主从机制，哨兵机制，持久化

内容总结

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来源：【匿名】