Redis概念进阶

分手后的思念是犯贱 2022-12-25 11:53 204阅读 0赞

### 1、什么是Redis（Remote Dictionary Server） ###

Redis本质上是一个key-value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的key-value DB。

Redis支持多种数据结构：String、List、Hash、Set、 Sorted Set，单个value的最大限制是1GB。使用Redis可以用List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务；用Set做高性能的tag系统。Redis还可以对存入的key-value设置expire时间。

Redis由于数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写（可以用MongoDB或者ElasticSearch），因此它的适用场景主要是在较小数据量的高性能操作和运算上。（可以做中间件）

### 2、Redis的数据淘汰策略 ###

*  noeviction：不删除策略，达到最大内存限制时，如果需要更多内存，直接返回错误的信息；
 *  allkeys-lru：所有key通用，优先删除最近最少使用的key（least recently used,LRU）;
 *  allkeys-random：所有key通用，随机删除一部分key；
 *  volatile-lru：只限于设置了expire的部分，尝试回收最少使用的键；
 *  volatile-random：只限于设置了expire的部分，随机删除一部分expire的key；
 *  volatile-ttl：只限于设置了expire的部分，优先删除剩余时间端的key（time to time , ttl）

### 3、Redis为什么要把数据放到内存中 ###

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过内存的方式将数据写入磁盘。所以Redis具有快速和数据持久化的特征；如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度将严重影响Redis的性能。

### 4、Redis事务 ###

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

相关的命令有：MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH \#\#28。

### 5、Redis管道 ###

1.  客户端向服务端发送一个查询请求，并监听socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应；
2.  服务端处理命令，并将结果返回给客户端；

Redis管道技术可以在服务端未响应时，客户端可以继续想服务器端发送请求，并最终一次性读取所有服务端的响应。

### 6、Redis为什么要做分区 ###

分区可以让Redis管理更大的内存，Redis可以使用所有机器的内存。

如果没有分区，Redis最多使用一台机器的内存。

分区使得Redis的计算能力通过简单地增加计算机的数量得到成倍提升；Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

### 7、Redis分区方案 ###

*  客户端分区：在客户端决定数据会被存储到哪个Redis节点，或者从哪个Redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。
 *  代理分区：客户端将请求发送给代理，由代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。Redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy。
 *  查询路由（Query routing）：客户端随机地请求任意一个Redis实例，由Redis将请求转发给正确的Redis节点。
 *  Redis Cluster：实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个Redis节点转发到另一个Redis节点，而是在客户端的帮助下直接redireced到正确的Redis节点。

### 8、Redis缓存穿透 ###

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，接着查询数据库也无法查询出结果，因此也不会写入到缓存中，这将会导致每个查询都会去请求数据库，造成缓存穿透。

解决方案：

*  布隆过滤器：对所有可查询的参数以hash形式存储，在控制层先进性校验，不符合规则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
 *  缓存空对象：当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。但是这种方法存在两个问题：1）如果空值能被存储起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多空值的键；2）即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

这两种方法的比较：

<table style="width:500px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>解决缓存穿透</td> 
   <td>适用场景</td> 
   <td>维护成本</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>布隆过滤</td> 
   <td> <p>1、 数据命中不高</p> <p>2、数据频繁变化，实时性高</p> </td> 
   <td> <p>1、代码维护复杂</p> <p>2、缓存空间占用少</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>缓存空对象</td> 
   <td> <p>1、数据命中不高</p> <p>2、数据频繁变化，实时性高</p> </td> 
   <td> <p>1、代码维护简单</p> <p>2、需要过多的缓存空间</p> <p>3、数据不一致问题</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 9、Redis缓存雪崩 ###

缓存雪崩是指，由于缓存层承载着大量请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因整体不能提供服务，于是所有的请求都会到达存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉（如缓存层大量的key在同一时间过期，这样大量key的请求就会直接访问存储层）

解决方案：

*  保证缓存层高可用性：即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，比如Redis Sentinel和Redis Cluster都实现了高可用；
 *  依赖隔离组件为后端限流并降级：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待；
 *  数据预热：可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。