Redis学习(一) - Redis 简介及配置

叁歲伎倆 2022-12-23 07:16 212阅读 0赞

## 1.Redis简介 ##

#### 1.0 Redis简介 ####

>  *  Redis是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能(NOSQL)的key-value数据库,Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。BSD是"Berkeley Software Distribution"的缩写，意思是"伯克利软件发行版"。
>  *  BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。可以自由的使用，修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。BSD代码鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。BSD由于允许使用者修改和重新发布代码，也允许使用或在BSD代码上开发商业软件发布和销售，因此是对商业集成很友好的协议。

#### 1.1 NoSQL ####

NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

> **1、High performance** \- 对数据库高并发读写的需求web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。  
> **2、Huge Storage** \-对海量数据的高效率存储和访问的需求类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。  
> **3、High Scalability && High Availability**\- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没 有办法像webserver和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题 。

#### 1.2 NoSQL的类别 ####

*  键值(Key-Value)存储数据库

> 这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了  
> 相关产品： Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB  
> 典型应用：内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载。  
> 数据模型： 一系列键值对  
> 优势： 快速查询  
> 劣势：存储的数据缺少结构化

*  列存储数据库

> 这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家 族来安排的。  
> 相关产品：Cassandra, HBase, Riak  
> 典型应用：分布式的文件系统  
> 数据模型：以列簇式存储，将同一列数据存在一起  
> 优势：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展  
> 劣势：功能相对局限 文档型数据库的灵感是来自于Lotus

*  文档型数据库

> 图形(Graph)数据库 文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套 键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。  
> 相关产品：CouchDB、MongoDB  
> 典型应用：Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的）  
> 数据模型： 一系列键值对  
> 优势：数据结构要求不严格  
> 劣势： 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法

##### 总结： #####

因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：

> 1、数据模型比较简单；  
> 2、需要灵活性更强的IT系统；  
> 3、对数据库性能要求较高；  
> 4、不需要高度的数据一致性；  
> 5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题 （高并发）。

#### 1.3 Redis特点 ####

>  *  性能极高 – Redis能读- 的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
>  *  丰富的数据类型 – Redis支持的类型 String, Hash,List, , Set 及 Ordered Set 数据类型操作。
>  *  原子性 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
>  *  丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
>  *  高速读写，redis使用自己实现的分离器，代码量很短，没有使用lock（MySQL），因此效率非常高。

#### 1.4 Redis的应用场景 ####

企业级开发中:可以用作数据库、缓存、热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据) 和消息中间件等大部分功能。

redis常用的场景示例如下：

>  *  1、缓存 缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。
>  *  2、排行榜 很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。
>  *  3、计数器 什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非 常适用于这些计数场景。
>  *  4、分布式会话 集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
>  *  5、分布式锁在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。
>  *  6、 社交网络 点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。
>  *  7、最新列表 Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。
>  *  8、消息系统 消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能 和专业的消息中间件相比。

#### 1.5 Redis总结 ####

##### 1.5.1 Redis 优势 #####

>  *  性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
>  *  丰富的数据类型 – Redis支持的类型String, Hash,List, , Set 及 Ordered Set 数据类型操作。
>  *  原子性 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
>  *  丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
>  *  高速读写，redis使用自己实现的分离器，代码量很短，没有使用lock（MySQL），因此效率非常高。

##### 1.5.2 Redis 缺点 #####

>  *  持久化。Redis直接将数据存储到内存中，要将数据保存到磁盘上，Redis可以使用两种方式实现持久化过程。定时快照（snapshot）：每隔一段时间将整个数据库写到磁盘上，每次均是写全部数据，代价非常高。第二种方式基于语句追加（aof）：只追踪变化的数据，但是追加的log可能过大，同时所有的操作均重新执行一遍，
>  *  回复速度慢。
>  *  耗内存，占用内存过高。

## 2.Redis 使用 ##

#### 2.1 Redis Config 文件 ####

配置安装这边就不写了，可自行搜索下，主要江夏redis.conf文件

> \*\*1.Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程  
> `daemonize no`  
> \*\*2.当Redis以守护进程方式运行时，Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件，可以通过pidfile指定  
> `pidfile /var/run/redis.pid`  
> \*\*3.指定Redis监听端口，默认端口为6379，作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认端口，因为6379 在手机按键上MERZ对应的号码，而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字  
> `port 6379`  
> \*\*4.绑定的主机地址  
> `bind 127.0.0.1`  
> \*\*5.当 客户端闲置多长时间后关闭连接，如果指定为0，表示关闭该功能  
> `timeout 300`  
> \*\*6.指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为verbose  
> `loglevel verbose`  
> \*\*7.日志记录方式，默认为标准输出，如果配置Redis为守护进程方式运行，而这里又配置为日志记录方式为标准输出，则日 志将会发送给/dev/null  
> `logfile stdout`  
> \*\*8.设置数据库的数量，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id  
> `databases 16`  
> \*\*9.指定在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件，可以多个条件配合  
> `save <seconds> <changes>`  
> Redis默认配置文件中提供了三个条件：  
> `save 900 1`  
> `save 300 10`  
> `save 60 10000`  
> 分别表示900秒（15分钟）内有1个更改，300秒（5分钟）内有10个更改以及60秒内有10000个更改。  
> \*\*10.指定存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为yes，Redis采用LZF(压缩算法）压缩，如果为了节省CPU时间，可 以关闭该选项，但会导致数据库文件变的巨大  
> `rdbcompression yes`  
> \*\*11. 指定本地数据库文件名，默认值为 dump.rdb  
> `dbfilename dump.rdb`  
> \*\*12. 指定本地数据库存放目录  
> `dir ./`  
> \*\*13.设置当本机为slav服务时，设置master服务的IP地址及端口，在Redis启动时，它会自动从master进行数据同步  
> `slaveof<masterip> <masterport>`  
> \*\*14.当master服务设置了密码保护时，slav服务连接master的密码  
> `masterauth <master-password>`  
> \*\*15.设置Redis连接密码，如果配置了连接密码，客户端在连接Redis时需要通过AUTH 命令提供密码，默 认关闭  
> `requirepass foobared`  
> \*\*16.设置同一时间最大客户端连接数，默认无限制，Redis可以同时打开的客户端连接数为Redis进程可以打开的最大文件描述符数，如果设置 maxclients 0，表示不作限制。当客户端连接数到达限制时，Redis会关闭新的连接并向客户端返回 max number of clients reached错误信息  
> `maxclients 128`  
> \*\*17.指定Redis最大内存限制，Redis在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝试清除已到期或即  
> 将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作，但仍然可以进行读取操作。Redis新的  
> vm机制，会把Key存放内存，Value会存放在swap区  
> `maxmemory <bytes>`  
> \*\*18.指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不开启，可能会在断电  
> 时导致一段时间内的数据丢失。因为 redis本身同步数据文件是按上面save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内  
> 只存在于内存中。默认为no  
> `appendonly no`  
> \*\*19.指定更新日志文件名，默认为appendonly.aof  
> `appendfilename appendonly.aof`  
> \*\*20.指定更新日志条件，共有3个可选值：  
> no：表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘（快）  
> always：表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘（慢，安全）  
> everysec：表示每秒同步一次（折衷，默认值）  
> `appendfsync everysec`  
> \*\*21.指定是否启用虚拟内存机制，默认值为no，简单的介绍一下，VM机制将数据分页存放，由Redis将访问量较少的页即冷 数据swap到磁盘上，访问多的页面由磁盘自动换出到内存中（在后面的文章我会仔细分析Redis的VM机制）  
> `vm-enabled no`  
> \*\*22.虚拟内存文件路径，默认值为/tmp/redis.swap，不可多个Redis实例共享  
> `vm-swap-file /tmp/redis.swap`  
> \*\*23.将所有大于vm-max-memory的数据存入虚拟内存,无论vm-max-memory设置多小,所有索引数据都是内存存储的 (Redis的索引数据 就是keys),也就是说,当vm-max-memory设置为0的时候,其实是所有value都存在于磁盘。默认值为 0  
> `vm-max-memory 0`  
> \*\*24.Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多个对象共享，vm- page-size是要根据存储的 数据大小来设定的，作者建议如果存储很多小对象，page大小最好设置为32或者64bytes；如 果存储很大大对象，则可以使用更大的page，如果不 确定，就使用默认值  
> `vm-page-size 32`  
> \*\*25.设置swap文件中的page数量，由于页表（一种表示页面空闲或使用的bitmap）是在放在内存中的，，在磁盘上每8个 pages将消耗1byte的内存。  
> `vm-pages 134217728`  
> \*\*26.设置访问swap文件的线程数,最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的，可能会 造成比较长时间的延迟。默认值为4  
> `vm-max-threads 4`  
> \*\*27.设置在向客户端应答时，是否把较小的包合并为一个包发送，默认为开启  
> `glueoutputbuf yes`  
> \*\*28.指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法  
> `hash-max-zipmap-entries 64`  
> `hash-max-zipmap-value 512`  
> \*\*29.指定是否激活重置哈希，默认为开启（后面在介绍Redis的哈希算法时具体介绍）  
> `activerehashing yes`  
> 30. 指定包含其它的配置文件，可以在同一主机上多个Redis实例之间使用同一份配置文件，而同时各个实例又拥有自己的 特定配置文件  
> `include /path/to/local.conf`

#### 2.2 Redis中的内存维护策略 ####

redis作为优秀的中间缓存件，时常会存储大量的数据，即使采取了集群部署来动态扩容，也应该即时的整理内存，  
维持系统性能。

##### 在redis中有两种解决方案 #####

###### 一 为数据设置超时时间 ######

> expire key time(以秒为单位)–这是最常用的方式 setex(String key, int seconds,  
> String value)–字符串独有的方式

*  除了字符串自己独有设置过期时间的方法外，其他方法都需要依靠expire方法来设置时间
 *  如果没有设置时间，那缓存就是永不过期
 *  如果设置了过期时间，之后又想让缓存永不过期，使用persist key

###### 二 采用LRU算法动态将不用的数据删除 ######

内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，  
操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。

> 1.**volatile-lru**：设定超时时间的数据中,删除最不常使用的数据.  
> 2.**allkeys-lru**：查询所有的key中最近最不常使用的数据进行删除，这是应用最广泛的策略.  
> 3.volatile-random：在已经设定了超时的数据中随机删除.  
> 4.allkeys-random：查询所有的key,之后随机删除.  
> 5.volatile-ttl：查询全部设定超时时间的数据,之后排序,将马上将要过期的数据进行删除操作.  
> 6.noeviction：如果设置为该属性,则不会进行删除操作,如果内存溢出则报错返回.  
> 7.volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键  
> 8.allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键

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