软件开发 网站建设 游戏开发,pc端浏览器手机版,石家庄兼职建站,产品研发1.Redis是什么
Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件#xff0c;它是Remote Dictionary Service的首字母缩写#xff0c;也就是远程字典服务。 2.Redis的用途#xff1f;
2.1 计数器
2.2 缓存
2.3 分布式锁
2.4 消息中间件 3.Redis的数据类型
3.1 string它是Remote Dictionary Service的首字母缩写也就是远程字典服务。 2.Redis的用途
2.1 计数器
2.2 缓存
2.3 分布式锁
2.4 消息中间件 3.Redis的数据类型
3.1 string字符串
Redis的字符串是动态字符串是可以修改的字符串采用预分配冗余空间的方式 来减少内存的频繁分配。当字符串长度小于1M时扩容都是加倍扩容当超过1M时每次扩容时增加1M的空间【字符串最大长度为 512M】 。
基本命令 set 、 get 、 exists 、 del 批量命令 mset 、 mget 其他命令 expire 、 setex 、 setnx 、 incr 、 incrby 【自增的最大值是signed long】 3.2 list列表
Redis的列表相当于Java语言里面的 LinkedList 底层是链表实现。插入和删除操作非常快时间复杂度为 O(1)但是索引定位很慢时间复杂度为 O(n)。当列表弹出了最后一个元素之后该数据结构自动被删除内存被回收。
常用命令 rpush 、 lpush 、 rpop 、 lpop 查询命令 llen 、 lrange 、 lindex 、 ltirm 3.3 hash哈希
Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap 它是无序字典。内部实现结构上同 Java 的 HashMap 也是一致的同样的数组 链表二维结构。当 hash 移除了最后一个元素之后该数据结构自动被删除内存被回收
常用命令 hset 、 hget 、 hgetall 、 hlen 、 hmet 其他命令 hincr 、 hincrbu 3.4 set集合
Redis 的集合相当于 Java 语言里面的 HashSet 它内部的键值对是无序的唯一的。当集合中最后一个元素移除之后数据结构自动删除内存被回收。
常用命令 sadd 、 smembers 、 sismember 、 scard 、 spop 3.5 zset有序集合
Redis 的Zset 类似Java 的 SortedSet 和 HashMap 的结合体一方面它是一个 set 保证了内部 value 的唯一性另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score 代表这个 value 的排序权 重。它的内部实现用的是一种叫着「 跳跃列表 」的数据结构。zset 中最后一个 value 被移除后数据结构自动删除内存被回收。
常用命令 sadd 、 smembers 、 sismember 、 scard 、 spop 3.6 公共操作
3.6.1 删除操作 del key [key …]
3.6.2 有效期 expire key second [单位] 设置key的有效期 ttl key 查看key的有效期 【-1 永久有效 -2 已失效 正整数 有效期】 已设置有效期的字符串重新set key value后有效期失效。 4.Redis数据持久方案
4.1 RDB
是一种快照式的数据存储它会周期性的保存当前时间点Redis所有的数据到磁盘中。
当Redis需要进行快照操作时它会fork出一个子进程负责将快照写入磁盘而父进程则继续处理请求。由于Redis使用了写时复制(COW)的技术所以子进程只需要复制到父进程中发生过改变的数据页而不是复制整个Redis进程的内存空间。因此这个过程不会对父进程的性能造成较大的影响。
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率在打开6379.conf文件之后我们搜索save可以看到下面的配置信息 save 900 1 #在900秒(15分钟)之后如果至少有1个key发生变化则dump内存快照。 save 300 10 #在300秒(5分钟)之后如果至少有10个key发生变化则dump内存快照。 save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后如果至少有10000个key发生变化则dump内存快照。 优点RDB持久化文件速度比较快而且存储的是一个二进制文件传输起来很方便。 缺点RDB无法保证数据的绝对安全有时候就是1s也会有很大的数据丢失。 4.2 AOF
是一种追加式的存储方式会实时的记录Redis的写操作到磁盘中。
在Redis的配置文件中存在三种同步方式它们分别是 vim /etc/redis/6379.conf ● appendfsync always: 命令写入aof_ buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件fsync完成后线程返回。这种情况下每次有写命令都要同步到AOF文件硬盘IO成为性能瓶颈Redis只能支持大约几百TPS写入严重降低了Redis的性能即便是使用固态硬盘(SSD)每秒大约也只能处理几万个命令而且会大大降低SSD的寿命。 ● appendfsync no: 命令写入aof_ buf后调用系统write操作不对AOF文件做fsync同步;同步由操作系统负责通常同步周期为30秒。这种情况下文件同步的时间不可控且缓冲区中堆积的数据会很多数据安全性无法保证。 ● appendfsync everysec: 命令写入aof_ buf后调用系统write操作write完成后线程返回; fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中是性能和数据安全性的平衡因此是Redis的默认配置也是我们推荐的配置。 AOF执行流程 命令追加(append): 将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf;【避免硬盘IO成为Redis的瓶颈】 文件(write)和(sync):根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘;【丢失数据】 文件重写(rewrite): 定期重写AOF文件达到压缩的目的。 AOF文件重写 子进程执行【避免Redis无法正常使用】新增一个AOF文件子进程开启时增加了一个AOF重写缓存Redis服务器主进程在执行完写命令之后会同时将这个写命令追加到AOF缓冲区和AOF重写缓冲区 。AOF重写文件写完之后会将AOF重写缓存中的数据写入AOF重写文件【主线程阻塞】写入完成后将AOF重写文件重命名为覆盖原有文件【主线程阻塞】。 AOF文件重写触发条件 1.没有BGSAVE命令RDB持久化/AOF持久化在执行 2.没有BGREWRITEAOF在进行 3.当前AOF文件大小要大于server.aof_rewrite_min_size默认为1MB或者在redis.conf配置了auto-aof-rewrite-min-size大小 4.当前AOF文件大小和最后一次重写后的大小之间的比率等于或者等于指定的增长百分比在配置文件设置了auto-aof-rewrite-percentage参数不设置默认为100% 5.如果前面三个条件都满足并且当前AOF文件大小比最后一次AOF重写时的大小要大于指定的百分比那么触发自动AOF重写。 优点AOF相对RDB更加安全一般不会有数据的丢失或者很少。 缺点AOF相对RDB持久化的速度更慢存储的是一个文本文件到了后期文件会比较大传输困难。
官方推荐同时开启AOF和RDB。 5.Redis集群模式
5.1 Codis
Codis是基于Redis Cluster的代理工具可以通过代理实现数据的分片和负载均衡。Codis具有配置简单、扩展性好等特点。
5.2 Redis Sentinel
Redis Sentinel是Redis官方提供的高可用方案可以通过自动故障检测、自动主从切换等功能实现Redis的高可用。
5.3 Redisson
Redisson是一个开源的Redis客户端支持分布式锁、分布式集合、分布式对象等功能可以将多个Redis实例组成一个集群来提供高并发服务。
5.4 Twemproxy
Twemproxy是一个代理工具支持多个Redis实例之间的分片和负载均衡可以通过配置实现数据的分片和负载均衡 6.RedisAP模式
6.1 高可用性
Redis在分布式模式下采用AP模型可以在节点故障的情况下保证整个系统的高可用性不会影响用户使用和数据的完整性。Redis采用主从复制和哨兵模式来保证系统在节点故障时的高可用性。
6.2 数据一致性
Redis为了保证数据一致性对于主从复制中的主节点和从节点进行数据同步采用异步复制方式保证了高性能。Redis同时采用哨兵模式负责监控所有的Redis节点一旦某个节点故障哨兵会自动发现新的主节点保证数据的一致性和可用性。
6.3 高扩展性
Redis采用AP模型可以实现分布式的节点扩展保证系统的高扩展性。Redis的节点之间采用无中心化的结构各个节点之间相互独立通过分片的方式来进行数据存储与同步简单易上手非常容易实现扩展。 7.内存淘汰策略
7.1 拒绝淘汰 noeviction 拒绝写入操作。【3.0默认策略保证业务数据的安全性】 7.2 允许淘汰
7.2.1全量数据范围淘汰 allkeys-random随机淘汰任意键值。【数据集较大保持数据的随机性要求】 allkeys-lru淘汰整个键值中最久未使用的键值。【数据集小侧重当前热度。】 allkeys-lfu淘汰整个键值中最少使用的键值。【数据集小侧重整体热度。4.0】 7.2.2设置过期时间数据淘汰 volatile-random随机淘汰设置了过期时间的任意键值。【数据集较大保持数据的随机性要求】 volatile-ttl优先淘汰更早过期的键值。【数据集小侧重数据的及时更新】 volatile-lru淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值。【数据集小侧重当前热度。3.0-默认策略】 volatile-lfu淘汰所有设置了过期时间的键值中最少使用的键值。【数据集小侧重整体热度。4.0】
