Redis原理详解

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-10-17 15:53 87阅读 0赞

数据类型

Redis最为常用的数据类型主要有以下五种：

*  String
 *  Hash
 *  List
 *  Set
 *  Sorted set

在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：

[![wKiom1SvUaiAGz1-AADTt6pnZyY572.jpg][]][wKiom1SvUaiAGz1-AADTt6pnZyY572.jpg]

首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示：type 代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存 储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串 的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123" "456"这样的字符串。

这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了Redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描 述。通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也 是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。

下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式：

*  String
    
    常用命令： 
    
    set,get,decr,incr,mget 等。
    
    应用场景：
    
    String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。
    
    实现方式：
    
    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。
 *  Hash
    
    常用命令：
    
    hget,hset,hgetall 等。
    
    应用场景：
    
    我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
    
    用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
    
    第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。

第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。

那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。

也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的 Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整 个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

上面已经说到Redis 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。

*  List
    
    常用命令：
    
    lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
    
    应用场景： 
    
    Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。
    
    实现方式： 
    
    Redis 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。
 *  Set
    
    常用命令： 
    
    sadd,spop,smembers,sunion 等。
    
    应用场景：
    
    Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
    
    实现方式：
    
    set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
 *  Sorted set
    
    常用命令：
    
    zadd,zrange,zrem,zcard等
    
    使用场景：
    
    Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么 可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
    
    实现方式：
    
    Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的 是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

### 常用内存优化手段与参数 ###

vm-enabled=no

关闭Redis的虚拟内存功能，并不成熟。

maxmemory

早前版本次参数是告诉Redis当使用了多少物理内存后就开始拒绝后续的写入请求，新一点的版本应该有这个参数maxmemory-policy来执行置换策略，具体如下：

*  volatile-lru：在使用了过期设置的集合中，尝试删除一个最近没在用的键。
 *  volatile-tt：在使用了过期设置的集合中，尝试删除一个有较短expire时间的键。
 *  volatile-random：在使用了过期设置的集合中随机删除一个键。
 *  allkeys-lru：跟volatile-lru类似，但它会将每一种类型键都移除，不管是有效还是过期的只要设置了过期时间。
 *  allkeys-random：跟volatile-random类似，但它会将每一种类型键都移除，不管是有效还是过期的只要设置了过期时间。

hash-max-zipmap-entries 64 
    hash-max-zipmap-value 512 
    hash-max-zipmap-entries

当value这个Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储，默认是64,即value内部有64个以下的成员就是使用线性紧凑存储，超过该值自动转成真正的HashMap。hash-max-zipmap-value 含义是当 value这个Map内部的每个成员值长度不超过多少字节就会采用线性紧凑存储来节省空间。以上2个条件任意一个条件超过设置值都会转换成真正的HashMap，也就不会再节省内存了。

list-max-ziplist-entries 512

list数据类型多少节点以下会采用去指针的紧凑存储格式。

list-max-ziplist-value 64

list数据类型节点值大小小于多少字节会采用紧凑存储格式。

set-max-intset-entries 512

set数据类型内部数据如果全部是数值型，且包含多少节点以下会采用紧凑格式存储。

最后想说的是Redis内部实现没有对内存分配方面做过多的优化，在一定程度上会存在内存碎片，不过大多数情况下这个不会成为Redis的性能瓶颈，不过如果在Redis内部存储的大部分数据是数值型的话，Redis内部采用了一个shared integer的方式来省去分配内存的开销，即在系统启动时先分配一个从1~n 那么多个数值对象放在一个池子中，如果存储的数据恰好是这个数值范围内的数据，则直接从池子里取出该对象，并且通过引用计数的方式来共享，这样在系统存储了大量数值下，也能一定程度上节省内存并且提高性能，这个参数值n的设置需要修改源代码中的一行宏定义REDIS\_SHARED\_INTEGERS，该值 默认是10000，可以根据自己的需要进行修改，修改后重新编译就可以了。

### Redis的持久化机制 ###

Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别，Redis一共支持四种持久化方式，分别是：

*  定时快照方式(snapshot)
 *  基于语句追加文件的方式(aof)
 *  虚拟内存(vm)
 *  Diskstore方式

redis支持小量数据落地功能，后两种种方式并不成熟，下面分别介绍下这几种持久化方式：

定时快照方式(snapshot)：

该持久化方式实际是在Redis内部一个定时器事件，每隔固定时间去检查当前数据发生的改变次数与时间是否满足配置的持久化触发的条件，如果满足则 通过操作系统fork调用来创建出一个子进程，这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间，这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作，而主进 程则仍然可以提供服务，当有写入时由操作系统按照内存页(page)为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。

该持久化的主要缺点是定时快照只是代表一段时间内的内存映像，所以系统重启会丢失上次快照与重启之间所有的数据。

基于语句追加方式(aof)：

aof方式实际类似mysql的基于语句的binlog方式，即每条会使Redis内存数据发生改变的命令都会追加到一个log文件中，也就是说这个log文件就是Redis的持久化数据。

aof的方式的主要缺点是追加log文件可能导致体积过大，当系统重启恢复数据时如果是aof的方式则加载数据会非常慢，几十G的数据可能需要几小 时才能加载完，当然这个耗时并不是因为磁盘文件读取速度慢，而是由于读取的所有命令都要在内存中执行一遍。另外由于每条命令都要写log,所以使用aof 的方式，Redis的读写性能也会有所下降。

虚拟内存方式：

虚拟内存方式是Redis来进行用户空间的数据换入换出的一个策略，此种方式在实现的效果上比较差，主要问题是代码复杂，重启慢，复制慢等等，目前已经被作者放弃。

diskstore方式：

diskstore方式是作者放弃了虚拟内存方式后选择的一种新的实现方式，也就是传统的B-tree的方式，目前仍在实验阶段，后续是否可用我们可以拭目以待。

### Redis持久化磁盘IO方式及其带来的问题 ###

有Redis线上运维经验的人会发现Redis在物理内存使用比较多，但还没有超过实际物理内存总容量时就会发生不稳定甚至崩溃的问题，有人认为是 基于快照方式持久化的fork系统调用造成内存占用加倍而导致的，这种观点是不准确的，因为fork 调用的copy-on-write机制是基于操作系统页这个单位的，也就是只有有写入的脏页会被复制，但是一般你的系统不会在短时间内所有的页都发生了写 入而导致复制，那么是什么原因导致Redis崩溃的呢？

答案是Redis的持久化使用了Buffer IO造成的，所谓Buffer IO是指Redis对持久化文件的写入和读取操作都会使用物理内存的Page Cache,而大多数数据库系统会使用Direct IO来绕过这层Page Cache并自行维护一个数据的Cache，而当Redis的持久化文件过大(尤其是快照文件)，并对其进行读写时，磁盘文件中的数据都会被加载到物理内 存中作为操作系统对该文件的一层Cache,而这层Cache的数据与Redis内存中管理的数据实际是重复存储的，虽然内核在物理内存紧张时会做 Page Cache的剔除工作，但内核很可能认为某块Page Cache更重要，而让你的进程开始Swap ,这时你的系统就会开始出现不稳定或者崩溃了。我们的经验是当你的Redis物理内存使用超过内存总容量的3/5时就会开始比较危险了。

以上内容原文：[http://www.infoq.com/cn/articles/tq-redis-memory-usage-optimization-storage/][http_www.infoq.com_cn_articles_tq-redis-memory-usage-optimization-storage]

### Redis的主从简介 ###

Redis的复制功能是完全建立在基于内存快照的持久化策略基础上的，也就是说无论你的持久化策略选择的是什么，只要用到了 Redis的复制功能，就一定会有内存快照发生。

Redis复制流程在Slave和Master端各自是一套状态机流转，涉及的状态信息是：

Slave 端：

REDIS_REPL_NONE
    REDIS_REPL_CONNECT
    REDIS_REPL_CONNECTED

Master端：

REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_START
    REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_END
    REDIS_REPL_SEND_BULK
    REDIS_REPL_ONLINE

整个状态机流程过程如下：

1.  Slave端在配置文件中添加了slave of指令，于是Slave启动时读取配置文件，初始状态为REDIS\_REPL\_CONNECT。
2.  Slave端在定时任务serverCron(Redis内部的定时器触发事件)中连接Master，发送sync命令，然后阻塞等待master发送回其内存快照文件(最新版的Redis已经不需要让Slave阻塞)。
3.  Master端收到sync命令简单判断是否有正在进行的内存快照子进程，没有则立即开始内存快照，有则等待其结束，当快照完成后会将该文件发送给Slave端。
4.  Slave端接收Master发来的内存快照文件，保存到本地，待接收完成后，清空内存表，重新读取Master发来的内存快照文件，重建整个内存表数据结构，并最终状态置位为 REDIS\_REPL\_CONNECTED状态，Slave状态机流转完成。
5.  Master端在发送快照文件过程中，接收的任何会改变数据集的命令都会暂时先保存在Slave网络连接的发送缓存队列里（list数据结构），待快照完成后，依次发给Slave,之后收到的命令相同处理，并将状态置位为 REDIS\_REPL\_ONLINE。

整个复制过程完成，流程如下图所示：

[![wKioL1SvgebhgyYlAAGDqOweOZ4569.jpg][]][wKioL1SvgebhgyYlAAGDqOweOZ4569.jpg]

### Redis复制机制的缺陷 ###

从上面的流程可以看出，Slave从库在连接Master主库时，Master会进行内存快照，然后把整个快照文件发给Slave，也就是没有象MySQL那样有复制位置的概念，即无增量复制，这会给整个集群搭建带来非常多的问题。

比如一台线上正在运行的Master主库配置了一台从库进行简单读写分离，这时Slave由于网络或者其它原因与Master断开了连接，那么当 Slave进行重新连接时，需要重新获取整个Master的内存快照，Slave所有数据跟着全部清除，然后重新建立整个内存表，一方面Slave恢复的时间会非常慢，另一方面也会给主库带来压力。

所以基于上述原因，如果你的Redis集群需要主从复制，那么最好事先配置好所有的从库，避免中途再去增加从库。

### Cache还是Storage ###

在我们分析过了Redis的复制与持久化功能后，我们不难得出一个结论，实际上Redis目前发布的版本还都是一个单机版的思路，主要的问题集中在，持久化方式不够成熟，复制机制存在比较大的缺陷，这时我们又开始重新思考Redis的定位：Cache还是Storage？如果作为Cache的话，似乎除了有些非常特殊的业务场景，必须要使用Redis的某种数据结构之外，我们使用Memcached可能更合适，毕竟Memcached无论客户端包和服务器本身更久经考验。如果是作为存储Storage的话，我们面临的最大的问题是无论是持久化还是复制都没有办法解决Redis单点问题，即一台Redis挂掉了，没有太好的办法能够快速的恢复，通常几十G的持久化数据，Redis重启加载需要几个小时的时间，而复制又有缺陷，如何解决呢？

### Redis复制的改进思路 ###

#### 1、主动复制避开Redis复制缺陷；   2、通过presharding进行Redis在线扩容； ####

以上内容原文：[http://www.infoq.com/cn/articles/tq-redis-memory-usage-optimization-storage/][http_www.infoq.com_cn_articles_tq-redis-memory-usage-optimization-storage]

### Redis的集群搭建 ###

1、读多于写且对实时性要求不高：用Sentinel实现读写分离；

2、读写均匀且实时性要求高：采用一致性哈稀分片（Shard）

参考资料：

[http://blog.csdn.net/freebird\_lb/article/details/7778999][http_blog.csdn.net_freebird_lb_article_details_7778999]

[http://www.tuicool.com/articles/naeEJbv][http_www.tuicool.com_articles_naeEJbv]

[http://www.cnblogs.com/lulu/archive/2013/06/10/3130878.html][http_www.cnblogs.com_lulu_archive_2013_06_10_3130878.html]

来源:http://gudaoqing.blog.51cto.com/7729345/1601114

[wKiom1SvUaiAGz1-AADTt6pnZyY572.jpg]: http://s3.51cto.com/wyfs02/M01/58/5C/wKiom1SvUaiAGz1-AADTt6pnZyY572.jpg
[http_www.infoq.com_cn_articles_tq-redis-memory-usage-optimization-storage]: http://www.infoq.com/cn/articles/tq-redis-memory-usage-optimization-storage/
[wKioL1SvgebhgyYlAAGDqOweOZ4569.jpg]: http://s3.51cto.com/wyfs02/M01/58/6A/wKioL1SvgebhgyYlAAGDqOweOZ4569.jpg
[http_blog.csdn.net_freebird_lb_article_details_7778999]: http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/7778999
[http_www.tuicool.com_articles_naeEJbv]: http://www.tuicool.com/articles/naeEJbv
[http_www.cnblogs.com_lulu_archive_2013_06_10_3130878.html]: http://www.cnblogs.com/lulu/archive/2013/06/10/3130878.html