Redis知多少？（2）

Redis为什么这么快？

主要有三方面原因：

1. 存储方式
2. 优秀的线程模型和IO模型
3. 高效的数据

存储方式

Redis的存储是基于内存的，直接访问内存的速度是远远大于访问磁盘的速度的。

一般情况下，计算机访问一次SSD磁盘的时间大概是50~150微秒；如果是传统的硬盘，需要的时间更长，大概是1~10毫秒；而访问一次内存的时间大概是120纳秒。因此，可见访问的速度差了快一千倍左右。

优秀的线程模型和IO模型

Redis使用单个主线程来执行命令，不需要进行线程切换，避免了上下文切换带来的性能开销，大大提高了Redis的运行效率和响应速度。

Redis采用了I/O多路复用技术，实现了单个线程同时处理多个客户端连接的能力，从而提高Redis的并发能力。

不过，Redis并不是一直都是单线程的，从4.0开始，Redis引入了Unlink这类命令，用于异步执行删除等操作，还有在6.0之后，Redis为了进一步提升I/O的性能，引入了多线程机制，利用多线程机制并发处理网络请求，从而减少Redis由于网络I/O等待造成的影响。

高效的数据结构

Redis本身提供了丰富的数据结构，比如：String、Hash、Zset等，这些数据结构大多操作的时间复杂度都是O(1)。

Redis集群是什么？

简单来说，Redis集群就是通过多台机器分担单台机器上的压力。

当单机Redis缓存的数据量太大，请求量也高，这个时候，就可以采用Redis集群（Redis Cluster）的方案。

Redis集群会将数据分片存储到多台Redis上，多个Redis实例都可进行读写操作（每个分片内部还是有主从结构，目的是为了提高集群的可用性）。

集群内每个节点都会保存集群的完整拓扑信息，包括每个节点的ID、IP地址、端口、负责的哈希槽范围等，它们直接通过Gossip协议保持通信，会周期性地发送PING和PONG消息，交换集群信息，使得集群信息得以同步。

Redis集群分片原理

Redis集群会将数据分散到16384（2^14）个哈希槽中，集群中的每个节点负责一定范围的哈希槽。

每个节点会拥有一部分的槽位，然后对应的键值会根据其本身的Key，映射到一个哈希槽中：

• 根据键值的Key，按照CRC16算法计算一个16bit的值，然后将16bit的值对16384进行取余运算，最后得到一个对应的哈希槽编号。
• 根据每个节点分配的哈希槽区间，对应编号的数据落在对应的区间上，就能找到对应的分片实例。

Redis客户端可以访问集群中任意一台实例，正常情况下这个实例包含这个数据。

但如果槽被转移了，客户端还未来得及更新槽的信息，当前实例没有这个数据，则返回MOVED响应给客户端，将其重定向到对应的实例。

为什么哈希槽节点的数目是16384？

• 首先是消息大小的考虑，正常的心跳包需要带上节点完整配置数据，心跳还是比较频繁的，所以需考虑数据包的大小，如果使用16384数据包只要2k，如果使用65535则需要8k。 实际上槽位信息使用一个长度为16384位的数组来表示，节点拥有哪个槽位，就将对应位置的数据信息设置为1，否则为0。
• 集群规模的考虑，集群不太可能会扩展超过1000个节点，16384够用且使得每个分片下的槽位又不会太少。

Redis如何实现分布式锁？

如果是基于Redis来实现分布式锁，则需要利用SET EX NX命令 + lua脚本。

加锁：

SET lock_key unique_value EX expire_time NX

解锁（使用lua脚本）：

if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1] then
  return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
  return 0
end

• lock_key：就是锁的key键。
• unique_value：是客户端生成的唯一标识，为了防止被别的客户端给释放了。 假设没有这个唯一值： 此时客户端B就会一脸懵逼，我还在执行呢，锁怎么就被别人释放了？？ 所以每个 客户端/每个线程 加锁时，需要设置一个唯一标识，比如uuid，防止锁被别的客户端误释放。 因为需要先判断锁的值和唯一标识是否一致，一致后再删除释放锁，这里就涉及到两步操作，所以需要使用lua脚本才能保证原子性，这也是为什么释放锁要使用lua脚本的原因。
  1. 客户端A加锁成功，然后执行业务逻辑，但执行的时间超过了锁的过期时间。
  2. 此时锁已经过期被释放了，客户端B加锁成功。
  3. 客户端B执行业务逻辑。
  4. 客户端A执行完了，执行释放锁逻辑，即删除锁。
• 锁需要有过期机制，假设某个客户端加了锁之后宕机了，锁没有设置过期机制，会使得其他客户端都无法抢到锁。 EX expire_time就是设置锁的过期，单位是秒；还有PX也是过期时间，单位是毫秒。
• 在2.6.12版本之前只有SETNX，即SET if Not eXists，它表示如果key已存在，则什么都不会做，返回0，如果不存在则会设置它的值，返回1。 那个时候，SETNX和过期时间的设置就无法保证原子性，如果客户端在发送完SETNX之后就宕机了，还没来得及设置过期时间，一样会导致锁不会被释放。 因此在2.6.12版本之后，优化了SET命令，使得可以执行SET EX PX。

扩展：如何进行幂等性设计？避免项目中出现多笔重复的交易订单

数据库唯一约束

可以将订单号作为数据库的主键或唯一索引，这样一来，数据库就会拒绝重复插入的情况，避免重复订单。

分布式锁

可以利用分布式锁来避免多个请求同时处理同一笔订单的情况，比如使用Redis来实现：

String lockKey = "order_lock_" + orderNo;
boolean isLocked = redisTemplate.opsForValue();

if (isLocked){
  try {
    // 处理订单逻辑
  } finally {
    redisTemplate.delete(lockKey);
  }
} else {
  // 已有请求在处理订单
}

PS：这里设置lockKey时使用"order_lock_" + orderNo这种以订单号的维度加锁，避免同笔订单多次插入的同时锁的粒度也足够细。

假设仅使用"order_lock"作为lockKey，那么下单方法的并发度就是1，严重影响性能，会导致请求阻塞引发系统崩溃。