Redis基本知识

应用场景：

缓存数据库，

消息队列（发布订阅）

缓存数据同步方式：

双读双写：应用面对缓存与数据库；读时先读缓存，没有数据时再读数据库，并将读取到的数据更新到缓存；写时先写数据库再写缓存

异步更新：加一个更新工具，定时将数据库中的数据写入缓存，应用只读缓存，只写数据库；

串联模式：应用只面对缓存，缓存作为一个代理；应用只读写缓存，缓存读写数据库；

数据结构：string, list, hash, set, zset

string:

存储：字符串、整型（相当于long）、浮点型（双精度）

结构：int/SDS(simple dynamic string, 可以根据要存储的string的长度，自动分配指定大小规模的内存（默认2^8-1），可以节省内存占用)

list:

存储：很多string

特性：有序性、不唯一

结构：linkedlist（双向循环列表；访问稍慢插入删除快，内存占用多）、

ziplist（压缩列表，内存占用连续，可以认为是数组；访问快插入删除慢，内存占用少）、

quicklist（ziplist与linkedlist的组合）

hash:

存储：Java中的对象，对应与数据库表中的一行

（注：value类型只能为string,也就是说hash结构不能够嵌套其他结构！）

结构：ziplist(数据量少时)、hashmap(散列表结构)

set:

存储：很多string，*value为null的hash*

特性：无序性、唯一性

结构：intset(数组结构，只包括整型的时候使用inset)、hashmap（value为null）

使用：标签

zset:

存储：很多string，*key为score的hash*

特性：唯一性，有序性

结构：ziplist(数据量少时)、skiplist + hashmap(key为score)

使用：排名

内部原理：

1.缓存过期策略：

expire key seconds

缓存的过期主要通过 定期删除 + 惰性删除

定期删除：周期性地、随机地扫描，并使一些key过期

惰性删除：当key被访问的时候，才使相应的key过期

2.pub/sub：

通过channel实现pub/sub,channel的名称支持正则/全称，

与消息中间件的pub/sub的不同：不支持多协议，不支持持久化，不支持回滚，可靠性不高

3.持久化：

使用场景：当把redis作为主数据库、避免redis重启导致的缓存大量击穿

持久化方式：RDB、AOF

RDB：当满足条件时，fork一个子进程，将当前数据快照到文件,每次都全量快照；

     优缺点：数据恢复速度快；可能会导致数据丢失；

     条件：配置save seconds changes、用户主动执行save（阻塞所有客户端请求），bgsave（不会阻塞客户端请求）、flushall、复制（主从）

AOF：append only file,实时记录用户的事务性操作命令；

     优缺点：可以避免数据丢失；影响性能；

     指令压缩：避免aof文件过大；fork一个子进程，将当前内存中的数据生成指令记录在aof中，俗称“指令压缩”

4.内存淘汰机制：

物理内存的有限，导致涉及到内存的中间件必须要考虑限制自己的内存使用，考虑内存回收策略，比如redis,jvm

淘汰策略：

     noeviction（默认），无内存可用时，报错

     allkeys-lru:面向所有的key，最近最少使用的key被淘汰（LRU算法，类比LinkedHashMap）

     allkeys-random：面向所有的key，随机淘汰

　　　Volatile-lru:面向设置了过期时间的key,最近最少使用的key被淘汰

　　　Volatile-ttl:面向设置了过期时间的key，快要达到过期的时间的key被淘汰

　　　volatile-random：面向设置了过期时间的key，随机淘汰

5.单线程为什么可以处理高并发？

使用多线程的原因是为了更多的使用CPU资源，而redis的瓶颈并不在于CPU，而在于内存和网络，所以选择单线程

IO多路复用机制：虽然是单线程，但是通过IO多路复用，可以使用单线程来处理多个网络请求

6.lua脚本：

原子性问题：

redis虽然是单一线程的，但是仍然会存在线程安全问题，当然，这个线程安全问题不是来源于Redis服务器内部，

而是Redis作为数据服务器，是提供给多个客户端使用的，多个客户端的操作就相当于同一个进程下的多个线程，

如果多个客户端之间没有做好数据的同步策略，就会产生数据不一致的问题。

多个客户端的命令之间没有做请求同步，导致实际执行顺序可能会不一致，最终的结果也就无法满足原子性了

效率问题：

redis本身的吞吐量是非常高的，因为它首先是基于内存的数据库。在实际使用过程中，有一个非常重要的因素影响redis的吞吐量，那就是网络。

我们在使用redis实现某些特定功能的时候，很可能需要多个命令或者多个数据类型的交互才能完成，那么这种多次网络请求对性能影响比较大。

当然redis也做了一些优化，比如提供了pipeline管道操作，但是它有一定的局限性，就是执行的多个命令和响应之间是不存在相互依赖关系的。

所以我们需要一种机制能够编写一些具有业务逻辑的命令，减少网络请求

特点：

减少网络开销：在Lua脚本中可以把多个命令放在同一个脚本中运行

原子操作：redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。换句话说，编写脚本的过程中无需担心会出现竞态条件

复用性：客户端发送的脚本会永远存储在redis中，这意味着其他客户端可以复用这一脚本来完成同样的逻辑

使用：

lua是一种脚本语言，redis支持lua脚本在redis-cli上执行，lua脚本语言有针对redis的库；

eval “lua脚本”：执行lua脚本（redis.call(...)）

evalsha “lua脚本摘要”：通过脚本摘要执行lua脚本，避免每次传输lua脚本，脚本体积大导致的网络传输慢的问题

最后

以上就是迷路西牛为你收集整理的Redis基本知识的全部内容，希望文章能够帮你解决Redis基本知识所遇到的程序开发问题。

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