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redis 知识总结
redis 知识总结
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willsonchen
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发布于 2024-01-25 10:09:48
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发布于 2024-01-25 10:09:48
简介
开源的内存键值对存储数据库。
支持数据结构:字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。
特点:高性能、高可用、可扩展、可持久化。
应用场景:缓存、分布式锁、消息队列、统计系统等。
数据操作
键的类型:字符串
值的类型:字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。
字符串
写入
set key value,设置键值
setnx key value,设置键值,如果键已存在时设置失败返回0,否则返回1。
setex key seconds value,设置键值,过期时间(秒)
mset key value [key value ...],批量设置键值
incr key,自增,如果无法解析为整数将报错。
incrby key increment,加上整数。
decr key,自减,如果无法解析为整数将报错。
decrby key decrement,减去整数。
append key value,追加字符串到末尾,如key不存在等于set。
del key [key ...],删除键。
expire key seconds,设置过期时间(秒)。
ttl key,查看剩余过期时间(秒)。
读取
get key,获取键值
mget key [key ...],批量获取键值。
strlen key,获取长度。
keys pattern,查找键,支持正则。
exists key [key ...],判断键是否存在,存在1,不存在0。
type key,查看 value 类型。
哈希表
写入
hset key field value,设置哈希表字段值。
hmset key field value [field value ...],批量设置哈希表字段值。
hdel key field[field ...],删除哈希表字段。
读取
hget key field,获取哈希表字段值。
hmget key field [field ...],批量获取哈希表字段值。
hgetall key,获取哈希表所有字段和值。
hkeys key,获取哈希表所有字段。
hvals key,获取哈希表所有值。
hlen key,获取哈希表字段数量。
hexists key field,判断哈希表字段是否存在。
列表
写入
lpush key value [value ...],将值插入列表头部。
rpush key value [value ...],将值插入列表尾部。
lpop key,移除并返回列表第一个元素。
rpop key,移除并返回列表最后一个元素。
lset key index value,设置指定索引的元素值。
ltrim key start stop,裁剪列表,仅保留子集。
读取
lrange key start stop,获取列表指定范围内的元素。
lindex key index,获取指定索引的元素。
llen key,获取列表长度。
集合
写入
sadd key member [member ...],将一个或多个成员元素加入到集合中,已经存在将忽略。
读取
smembers key,获取集合所有成员。
scard key,获取集合成员数量。
sismember key member,判断 member 元素是否是集合 key 的成员。
sinter key [key ...],获取多个集合的交集。
sdiff key [key ...],获取某个集合与其他集合的差集。
sunion key [key ...],获取多个集合的并集。
有序集合
写入
zadd key score member [score member ...],将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集 key 中,如果成员已经存在,将更新其分数值。
读取
zrange key start stop [withscores],获取有序集 key 中指定区间内的成员。
zcard key,获取有序集 key 的成员数。
zscore key member,返回有序集 key 中,成员 member 的分数值。
zrank key member,返回有序集 key 中成员 member 的排名。
zcount key min max,计算在有序集 key 中,指定闭区间分数范围的成员数量。
实现原理
高性能的关键
内存数据库的特点,cpu占用少,瓶颈在网络IO。
高并发的基础:IO多路复用,linux的epoll。
命令执行采用单线程模型串行化,避免上下文切换和加锁。
4.0版本之前网络IO和命令执行都是在一个线程中完成。
4.0版本开始支持网络IO的多线程,命令执行单线程。
字符串存储
int,字符串长度小于等于12字节且可以表示为整数时,采用int类型。
embstr,字符串长度小于40字节时,数据内嵌存储。
raw,字符串长度大于等于40字节时,数据存储到另外一个结构体中。
字符串值最大容量512M。
哈希表存储
ziplist,元素较少时使用压缩列表,节省内存占用,线性查找。
hashtable,元素较多时使用哈希表。
列表存储
ziplist,元素较少时使用压缩列表,节省内存占用。
linkedlist,元素较多时使用双向链表。
持久化机制
RDB:定期写入,基于快照恢复,数据丢失。
AOF:每次追加,基于日志重放恢复。
同步策略:
每次写操作都追加,安全性最高,但性能差。
每秒写入。
RDB+AOF:混合实现。
内存淘汰策略
何时触发:超过最大内存限制时。
淘汰范围:
allkeys所有键
volatile存在过期时间的键。
淘汰算法:
LRU:最近最少使用,淘汰最长时间未使用的数据。
LFU:最不经常使用,淘汰使用次数最少的。
ttl:剩余时间最短的先淘汰。
随机:随机淘汰。
应用场景
缓存
缓存的更新策略
内存淘汰,内存不足时淘汰数据。
超时剔除,ttl 时间到期删除。
主动更新,应用中数据库写入同时更新缓存。
根据场景选择更新策略:
低一致性或固定数据,使用内存淘汰。
高一致性或频繁更新的数据,使用主动更新,超时剔除做备用方案。
双写一致性
主动更新需确保双写一致性。
先修改数据库,再删除缓存。
如果先删除缓存,再修改数据库,高并发时可能存在一致性问题。
强一致性:分布式事务处理写数据库与缓存。
最终一致性:消息队列异步更新,缓存更新失败重试机制。
如果数据库读写分离,需要延迟更新缓存避免读取到旧数据。
缓存穿透
定义:数据不在缓存也不在数据库中,导致每次都会查数据库。
问题:如果利用该漏洞高并发穿透,可能导致数据库崩溃。
解决:
缓存空置,设置较小ttl。
使用布隆过滤器,可以用极少内存代价,避免不需要的查询。
布隆过滤器
定义:空间效率极高的概率型数据结构,检测元素是否在一个集合里。
概率:有可能有,无肯定无。
原理:
结构由初始值0的位图数组和n个哈希函数组成。
每次通过n个哈希取模,映射到位图上。
写入时标记1,读取是判断n个位置是否都为1,不支持删除。
使用:4.0后提供的功能,插件形式,需配置开启。
命令:
bf.add key value,将元素添加到布隆过滤器。
bf.exists key value,判断元素是否在布隆过滤器中。
bf.reserve key error_rate initial_size,设置布隆过滤器参数。
error_rate是错误率,默认 0.01,即百分之一。
initial_size是初始化大小,默认100。
初始化大小尽可能满足实际长度,否则会导致错误率上升。
当超过容量时,扩容需要将历史数据再添加一遍。
当 key 存在时不可设置。
错误率越低、元素数越多,占用内存越大。
缓存击穿
定义:某个热点key过期,大量请求同时访问该key,导致数据库压力剧增。
解决:
互斥锁,缓存未命中时,先获取锁,获取成功则读取数据库,获取失败则等待后再读取缓存。
逻辑过期,在物理过期前先逻辑过期刷新数据。
预热,在系统启动时,提前加载缓存。
热点数据延长过期时间。
缓存雪崩
定义:同时大量请求无法在redis处理,导致数据库压力剧增直至崩溃。
QPS:redis几W,数据库几K,量级差10倍。
解决:
避免大量缓存同时过期:
微调过期时间,TTL添加随机值(1到3分钟)。
服务降级,非核心业务缓存失效返回预定义信息。
避免缓存实例故障:
健康检查,熔断或限流。
利用集群提高可用性。
分布式锁
基本方法
获取锁:
先 setnx 再 expire。
原子操作:set key value ex seconds nx。
redis 2.6.12 版本开始支持用 set 设置过期时间和实现 not existed。
释放锁:del命令
误删问题:
原因:多线程中,如果某线程加的锁被超时释放锁,则可能释放到其他线程的锁。
解决:锁的值存入 UUID,释放锁时先判断锁标识,再释放锁。
极端情况:判断锁标识与释放锁非原子性仍然可能导致误删,lua脚本可以解决原子性问题。
可重入锁:
定义:同一个线程外层加锁,内层再次加锁不会阻塞,加锁多少次就需要解锁多少次。
实现:需使用计数器,lua脚本可以实现。
实操:
go 可以使用 redsync 实现 redis 分布式锁。
java 可以使用 redisson 实现 redis 分布式锁。
消息队列
使用list:
基本操作:lpush 生产者入队,rpop 消费者消费。
阻塞消费:brpop,阻塞等待。
缺点:只支持单消费者。
使用发布订阅:
基本操作:subscribe 订阅,publish 发布。
优点:支持多消费者,支持广播。
缺点:不支持消息持久化,消息无法保证顺序。
一般不建议使用。
使用stream:
5.0 版本起支持的功能。
基本操作:xadd/xread等。
具备消息中间件的基本能力。
局限性:
消息丢失:redis宕机,主从切换未完成同步时。
消息积压时消耗内存。
应用:适用于消息丢失不敏感且消息积压概率小的情况,否则使用专业的消息队列中间件。
集群架构
集群作用
提高可用性,避免单点故障。
提高吞吐能力。
集群模式
主从读写分离
主从复制原理:
采用异步方式。
全量复制:将 RDB 发给从节点。
增量复制:从节点向主节点请求增量数据。
哨兵机制:监控与故障恢复,将从节点提升为主节点。
分片集群
将数据分散到多个节点上,各个节点再实现主从。
哈希槽:将key映射到16384个槽上,再分配到不同节点上。
支持故障转移和数据迁移。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系
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redis
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简介
数据操作
字符串
哈希表
列表
集合
有序集合
实现原理
高性能的关键
字符串存储
哈希表存储
列表存储
持久化机制
内存淘汰策略
应用场景
缓存
缓存的更新策略
双写一致性
缓存穿透
布隆过滤器
缓存击穿
缓存雪崩
分布式锁
消息队列
集群架构
集群作用
集群模式
主从读写分离
分片集群
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