Redis相关概念

1. 什么是Redis？它主要用来什么的？

 

Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

 

与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案

 

 

 

说说Redis的基本数据结构类型

大多数小伙伴都知道，Redis有以下这五种基本类型：

 

String（字符串）

Hash（哈希）

List（列表）

Set（集合）

zset（有序集合）

它还有三种特殊的数据结构类型

 

Geospatial

Hyperloglog

Bitmap

2.1 Redis 的五种基本数据类型

 

 

 

 

String（字符串）

 

简介:String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储图片或者序列化的对象，值最大存储为512M

简单使用举例: set key value、get key等

应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。

内部编码有3种，int（8字节长整型）/embstr（小于等于39字节字符串）/raw（大于39个字节字符串）

C语言的字符串是char[]实现的，而Redis使用SDS（simple dynamic string） 封装，sds源码如下：

 

struct sdshdr{ unsigned int len; // 标记buf的长度 unsigned int free; //标记buf中未使用的元素个数 char buf[]; // 存放元素的坑 }

 

 

Hash（哈希）

 

简介：在Redis中，哈希类型是指v（值）本身又是一个键值对（k-v）结构

简单使用举例：hset key field value 、hget key field

内部编码：ziplist（压缩列表） 、hashtable（哈希表）

应用场景：缓存用户信息等。

注意点：如果开发使用hgetall，哈希元素比较多的话，可能导致Redis阻塞，可以使用hscan。而如果只是获取部分field，建议使用hmget。

 

 

 

 

 

 

 

 

List（列表）

 

简介：列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串，一个列表最多可以存储2^32-1个元素。

简单实用举例：lpush key value [value ...] 、lrange key start end

内部编码：ziplist（压缩列表）、linkedlist（链表）

应用场景：消息队列，文章列表,

一图看懂list类型的插入与弹出：

 

 

 

 

 

 

 

 

list应用场景参考以下：

 

lpush+lpop=Stack（栈）

lpush+rpop=Queue（队列）

lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）

lpush+brpop=Message Queue（消息队列）

 Set（集合）

 

 

 

 

简介：集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但是不允许重复元素

简单使用举例：sadd key element [element ...]、smembers key

内部编码：intset（整数集合）、hashtable（哈希表）

注意点：smembers和lrange、hgetall都属于比较重的命令，如果元素过多存在阻塞Redis的可能性，可以使用sscan来完成。

应用场景：用户标签,生成随机数抽奖、社交需求。

有序集合（zset）

 

简介：已排序的字符串集合，同时元素不能重复

简单格式举例：zadd key score member [score member ...]，zrank key member

底层内部编码：ziplist（压缩列表）、skiplist（跳跃表）

应用场景：排行榜，社交需求（如用户点赞）。

 

2.2 Redis 的三种特殊数据类型

Geo：Redis3.2推出的，地理位置定位，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

HyperLogLog：用来做基数统计算法的数据结构，如统计网站的UV。

Bitmaps ：用一个比特位来映射某个元素的状态，在Redis中，它的底层是基于字符串类型实现的，可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组

 

 

3.Redis为什么这么快

3.1 基于内存存储实现

我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘I/O的消耗。

 

3.2 高效的数据结构

我们知道，Mysql索引为了提高效率，选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构，就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构&内部编码图：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

字符串长度处理：Redis获取字符串长度，时间复杂度为O(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为O（n）;

空间预分配：字符串修改越频繁的话，内存分配越频繁，就会消耗性能，而SDS修改和空间扩充，会额外分配未使用的空间，减少性能损耗。

惰性空间释放：SDS 缩短时，不是回收多余的内存空间，而是free记录下多余的空间，后续有变更，直接使用free中记录的空间，减少分配。

二进制安全：Redis可以存储一些二进制数据，在C语言中字符串遇到'\0'会结束，而 SDS中标志字符串结束的是len属性。

 

字典

Redis 作为 K-V 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比如HashMap，通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性，在O（1）时间复杂度就可以获得对应的值。

 

跳跃表

 

 

 

 

 

 

 

 

 

跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。

跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。

3.3 合理的数据编码

Redis 支持多种数据数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构，使用什么样编码，是redis设计者总结优化的结果。

 

String：如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr；大于39个字节，则是raw编码。

List：如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码

Hash：哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。

Set：如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码。

Zset：当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码

 

 

3.4 合理的线程模型

I/O 多路复用

 

 

 

 

 

 

I/O 多路复用

 

多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求，而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且，Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

 

 

 

什么是I/O多路复用？

 

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I/O ：网络 I/O

多路 ：多个网络连接

复用：复用同一个线程。

IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。

单线程模型

 

Redis是单线程模型的，而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程，如果某个命令执行过长（如hgetall命令），会造成阻塞。Redis是面向快速执行场景的数据库。，所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。

Redis 6.0 引入了多线程提速，它的执行命令操作内存的仍然是个单线程。

 

3.5 虚拟内存机制

Redis直接自己构建了VM机制 ，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去移动和请求。

 

Redis的虚拟内存机制是啥呢？

 

虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。

 

4. 什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？

4.1 缓存穿透问题

先来看一个常见的缓存使用方式：读请求来了，先查下缓存，缓存有值命中，就直接返回；缓存没命中，就去查数据库，然后把数据库的值更新到缓存，再返回。

 

 

 

 

 

 

 

 

读取缓存

 

缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。

 

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通俗点说，读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。

缓存穿透一般都是这几种情况产生的：　

 

业务不合理的设计，比如大多数用户都没开守护，但是你的每个请求都去缓存，查询某个userid查询有没有守护。

业务/运维/开发失误的操作，比如缓存和数据库的数据都被误删除了。

黑客非法请求攻击，比如黑客故意捏造大量非法请求，以读取不存在的业务数据

如何避免缓存穿透呢？ 一般有三种方法。

 

1.如果是非法请求，我们在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。

2.如果查询数据库为空，我们可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。（业务上比较常用，简单有效）

3.使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。

 

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布隆过滤器原理：它由初始值为0的位图数组和N个哈希函数组成。一个对一个key进行N个hash算法获取N个值，在比特数组中将这N个值散列后设定为1，然后查的时候如果特定的这几个位置都为1，那么布隆过滤器判断该key存在。

4.2 缓存雪奔问题

缓存雪奔： 指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。

 

缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的，对于这个原因，可通过均匀设置过期时间解决，即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值，5小时+0到1800秒酱紫。

Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群啦。

 

4.3 缓存击穿问题

缓存击穿： 指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db。

 

缓存击穿看着有点像，其实它两区别是，缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机，缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别，是区别在于击穿针对某一热点key缓存，雪奔则是很多key。

 

解决方案就有两种：

 

1.使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。

2. “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。