# redis-lean **Repository Path**: interview_44/redis-lean ## Basic Information - **Project Name**: redis-lean - **Description**: redis学习，复习 - **Primary Language**: Java - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2023-02-22 - **Last Updated**: 2023-02-24 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # redis-lean #### 介绍 为啥使用redis ![](./picture/1.png) #### 软件架构 ![](./picture/运行原理.png) 首先，redis 服务端进程初始化的时候，会将 server socket 的 AE_READABLE 事件与连接应答处理器关联。 客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。 假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将 socket01 压入队列，此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE 事件，由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。 如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。 为啥 redis 单线程模型也能效率这么高？ 1、基于io多路复用监听器，监听客户端请求，事件监听模式。 2、文件分派器，纯内存操作。 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制。 C 语言实现，一般来说，C 语言实现的程序“距离”操作系统更近，执行速度相对会更快。 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题，预防了多线程可能产生的竞争问题。 ### 数据类型 #### string： set college szu #### hash：对象set值 hset person name bingo hset person age 20 hset person id 1 hget person name #### list list 是有序列表，这个可以玩儿出很多花样。 比如可以通过 list 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。 比如可以通过 lrange 命令，读取某个闭区间内的元素，可以基于 list 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。 0开始位置，-1结束位置，结束位置为-1时，表示列表的最后一个位置，即查看所有。 lrange mylist 0 -1 比如可以搞个简单的消息队列，从 list 头怼进去，从 list 尾巴那里弄出来。 lpush mylist 1 lpush mylist 2 lpush mylist 3 4 5 rpop mylist #### set set 是无序集合，自动去重。 直接基于 set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 jvm 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？得基于 redis 进行全局的 set 去重。 可以基于 set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。 把两个大 V 的粉丝都放在两个 set 中，对两个 set 做交集。 sadd mySet 1 #### sorted set sorted set 是排序的 set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。 zadd board 85 zhangsan ### redis过期策略 定期删除 + 惰性删除 #### 定期删除 定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。 #### 惰性删除 在你获取某个 key 的时候，redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。 但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？ 答案是：走内存淘汰机制。 #### 内存淘汰机制 allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。 ### redis replication ![](./picture/高可用.png) ### redis cluster ![](./picture/5-cluster.drawio.png) ### redis 持久化机制 ![](./picture/4、redis存储机制.drawio.png) redis支持两种备份同时开启。 #### AOF：以写日志模式，写到os cache，在写到AOF文件。 rewrite操作一条一条数据写入，恢复的时候等于做内存回放，比较慢。 #### rdb：定时把redis的数据写为一个rbd文件。 定期，全量生成一个文件。恢复的时候，直接加入内存中即可，比较快。特别适合做冷备。 不适合做第一备份方案，应为rdb会丢失数据比较多。 ### 缓存，雪崩 ![](./picture/6-雪崩、穿透.drawio.png) ### 并发竞争 ![](./picture/7-并发竞争.drawio.png)