Redis 常用的数据类型主要有以下五种:
Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。
String 在 redis 内部存储默认就是一个字符串,被 redisObject 所引用,当遇到 incr,decr 等操作时会转成数值型进行计算,此时 redisObject 的 encoding 字段为int。
list 的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis 内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
Hash 对应 Value 内部实际就是一个 HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个 Hash 的成员比较少时 Redis 为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的 HashMap 结构,对应的 value redisObject 的 encoding 为 zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的 HashMap,此时 encoding 为 ht。
Redis 提供了一系列不同的持久性选项:
RDB的优点:
RDB的缺点:
Redis 需要将数据集转储到磁盘时,会发生以下情况:
AOF的优势:
AOF日志是一种只能追加的日志,因此如果发生停电,也不会出现问题。
AOF的缺点:
Redis将在磁盘上同步数据的次数。有三种选择:
日志重写使用已用于快照的相同的写入时复制技巧。这是如何工作的:
Redis 提供的事务机制与传统的数据库事务有些不同,传统数据库事务必须维护以下特性:原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability),简称ACID。
原子性(Atomicity) Redis 本身提供的所有 API 都是原子操作。
但 Redis 在事务执行过程的错误情况做出了权衡取舍,那就是放弃了回滚。
Redis 官方文档对此给出的解释是:
1、Redis 操作失败的原因只可能是语法错误或者错误的数据库类型操作,这些都是在开发层面能发现的问题不会进入到生产环境,因此不需要回滚。
2、Redis 内部设计推崇简单和高性能,因此不需要回滚能力。
一致性(Consistency) 一致性意味着事务结束后系统的数据依然保证一致。
Redis 舍弃了回滚的设计,基本上也就舍弃对数据一致性的有效保证。
隔离性(Isolation)
隔离性保证了在事务完成之前,该事务外部不能看到事务里的数据改变。
Redis 采用单线程设计,隔离性得到保证。
持久性(Durability)
Redis 一般情况下都只进行内存计算和操作,持久性无法保证。
但 Redis 也提供了2种数据持久化模式,RDB 和 AOF,RDB 的持久化操作与命令操作是不同步的,无法保证事务的持久性。而 AOF 模式意味着每条命令的执行都需要进行系统调用操作磁盘写入文件,可以保证持久性,但会大大降低 Redis 的访问性能。
Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构:
全量同步
Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段,这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份。
具体步骤如下:
1)从服务器连接主服务器,发送SYNC命令;
2)主服务器接收到SYNC命名后,开始执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
3)主服务器BGSAVE执行完后,向所有从服务器发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令;
4)从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照;
5)主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令;
6)从服务器完成对快照的载入,开始接收命令请求,并执行来自主服务器缓冲区的写命令
增量同步
Redis增量复制是指Slave初始化后开始正常工作时主服务器发生的写操作同步到从服务器的过程。
增量复制的过程主要是主服务器每执行一个写命令就会向从服务器发送相同的写命令,从服务器接收并执行收到的写命令。
常见的 NoSQL 方案分为 4 类。
缓存的架构设计要点:
缓存穿透是指缓存没有发挥作用,业务系统虽然去缓存查询数据,但缓存中没有数据,业务系统需要再次去存储系统查询数据。
通常情况下有两种情况:
缓存雪崩是指当缓存失效(过期)后引起系统性能急剧下降的情况。
缓存热点的解决方案就是复制多份缓存副本,将请求分散到多个缓存服务器上,减轻缓存热点导致的单台缓存服务器压力。
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