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Redis是2009年发布的,到今天已经超过10岁了。作为必备技能之一,关于它也有聊不完的话题。本文中的任何一个点,都可以展开,完成一篇中等规模的文章。
交流和面试时,你需要用最精准的语言进行描述,那么本文比较适合你。
redis能力:
学习一门新语言,重要的是掌握它的基本数据结构,以及这些数据结构的API。redis的这些数据结构,就类似一门语言。
常用5种,一共10种。面试时一般回答5种即可,但其他5种是加分项。
String
字符串Hash
字典List
列表Set
集合ZSet
有序集合。性能参考:《redis的zset有多牛?请把耳朵递过来》Pubsub
发布订阅 (不推荐使用,坑很多)Bitmap
位图GEO
地理位置 (有限使用,附近的人)Stream
流(5.0) (与Kafka非常像)Hyperloglog
基数统计Redis是文本协议
RESP
以CRLF结尾(\r\n)RESP3
(redis6启用,增加客户端缓存)数据量较小和大数据量的时候,往往不同,关注大数据量的主要结构。
String
-sdsHash
-(ziplist , dict)Set
-(intset,dict)List
-(ziplist,quicklist)ZSet
-(ziplist+skiptable 跳表)Stream
-(radix-tree 基数数)跳表的关注度比较大,在Java中,可以参考类似ConcurrentSkipListMap
实现。
另:Java中有序Set叫做TreeSet
,但是用红黑树实现的,注意区别。
生产环境,一般仅采用RDB模式。
RDB
AOF
(类似Binglog row模式)建议在集合大小不确定的时候,使用scan
hscan
sscan
zscan
替代。另外,像keys
这种危险命令,最好使用RENAME
指令给屏蔽掉。
unlink
删除key -> 异步避免阻塞pipeline
批量传输,减少网络RTT ->减少频繁网络交互aof
-> 避免io_waitmodule模式知道的人比较少,属于比较底层的开发。
monitor指令
回显所有执行的指令。可以使用grep配合过滤keyspace-events
订阅某些Key的事件。比如,删除某条数据的事件,底层实现基于pubsubslow log
顾名思义,满查询,非常有用--bigkeys
启动参数 Redis大Key健康检查。使用的是scan的方式执行, 不用担心阻塞memory usage key
、memory stats
指令info
指令,关注instantaneous_ops_per_sec
、used_memory_human
、connected_clients
redis-rdb-tools
rdb线下分析如果你应聘的是redis dba,这道题答不出来,直接淘汰。
针对于第三种情况,有8种策略。注意,redis已经有LFU了。
volatile-lru
从设置过期数据集里查找最近最少使用volatile-ttl
从设置过期的数据集里面优先删除剩余时间短的Keyvolatile-random
从设置过期的数据集里面任意选择数据淘汰volatile-lfu
从过期的数据集里删除 最近不常使用 的数据淘汰allkeys-lru
allkeys-lfu
allkeys-random
数据被使用频次最少的,优先被淘汰no-enviction
如果不设置maxmemory
,Redis将一直使用内存,直到触发操作系统的OOM-KILLER。
互联网建议使用Redis Cluster,外包、项目随意。
具体搭建过程,请参考:《好慌,Redis这么多集群方案,要用哪种?》
大规模
API举例:
为什么有一致性问题?
建议使用:Cache Aside Pattern
读请求:
变更操作:
涉及到复杂的事务和回滚操作,可以把淘汰放在finally里。
问题:缓存淘汰失败!(概率很低 ,定时补偿)
影响,轻微。
高流量下 大量请求读取一个失效的Key -> Redis Miss -> 穿透到DB
解决方式:采用分布式锁,只有拿到锁的第一个线程去请求数据库,然后插入缓存
影响,一般。
访问一个不存在的Key(恶意攻击)-> Redis Miss -> 穿透到DB
解决方式:
影响:严重。
大量Key同时失效 | 2.Redis当机 -> Redis Miss -> 压力打到DB
解决方式:
redis的分布式锁,并不是那么简单。建议使用redisson的redlock。最基础的指令是setnx。
setnx-> SET key value [EX seconds|PX milliseconds|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]
分布式锁 关键点:
最简单的Redis分布式锁代码(不严谨)。
java端代码模拟lock和unlock。
public String lock(String key, int timeOutSecond) {
for (; ; ) {
String stamp = String.valueOf(System.nanoTime());
boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, stamp, timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);
if (exist) {
return stamp;
}
}
}
public void unlock(String key, String stamp) {
redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), stamp);
}
lua脚本unlock。
local stamp = ARGV[1]
local key = KEYS[1]
local current = redis.call("GET",key)
if stamp == current then
redis.call("DEL",key)
return "OK"
end
根据公司情况自定义裁剪,没有万能的规范。更多:
要看哪个阶段。数据操作阶段,一直是单线程的,哪怕是redis6。
这篇文章分析了这个过程:和 杠精 聊Redis多线程 :(
祝好运!如有帮助,请不吝赐赞。
作者简介:小姐姐味道 (xjjdog),一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构,日百亿流量,与你探讨高并发世界,给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0,欢迎添加好友,进一步交流。