Redis笔记

1、单线程

2、Nosql（非关系型）

3、数据内存操作

4、常用数据类型：string、hash、list、set、zset，bitmap、hyperloglog

布隆过滤器：可以用很小的空间占用来记录海量数据，并查询某一数据是否存在，但是有一定误差，可以明确知道一个数据不存在，但不能明确知道一个数据一定存在。

5、Hyperloglog：同样可以用很小的空间占用来统计基数（就是只能统计数量，而没办法去知道具体的内容是什么，比如在线用户数、注册 IP 数、每日访问 IP 数）

6、事务不能回滚，只能提交，普通事务没有隔离性，如果需要隔离性，可以使用watch（用于监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断）来监听，或者使用lua脚本，相当于数据库存储过程，整个lua脚本就是一个事务，高效方便。

7、持久化

1、 快照的方式（RDB）,每次抓拍一下全面貌，有save(阻塞)、bgsave(另开线程)两种备份指令，备份慢，启动快

2、 文件追加方式（AOF），在之前的基础追加，备份快，启动慢

3、 混和模式，开启aof模式时，会自动开启混和模式。备份快、启动快，原理是，当我们进行aof操作的时候，把aof文件里的内容转成rdb格式， 之后的aof操作继续追加aof格式。

8、 Redis单独的主从结构只能实现读写分离，如果主节点挂了，不能自动切换。必须配套哨兵或者使用集群才能自动切换

9、 脑裂：主从模式加哨兵模式下，当某个主节点所在机器与其他从节点机器出现网络分区（网络不通），整个集群可能出现两个主节点。

10、 Redis集群默认使用哈希槽，共有16384个，如果某个主节点挂了，此时选举新的从节点为主节点，并不能保证数据的强一致性；如果某个主节点和所属从节点都挂了，整个服务不可用；使用{标识符}+key 操作的话，可以保证同个标识符的key分配在同一节点上。

11、Stackexchange、csredis.core客户端支持连接分片集群、servicestack客户端不支持分片集群的连接

12、碎片管理，可以直接重启redis,或者修改配置文件，配置项是当内存可使用率到达某个值，自动进行碎片整理

13、商品秒杀：Incr\decr：给提前写进的库存自增、自减，再配合消息队列异步处理订单

14、缓存雪崩：同一时间大量的key过期，导致大并发查询关系型数据库。解决方案是设置相同过期时间时加随机因子。

15、缓存穿透：key不存在redis也不存在关系型数据库里。可以使用布隆过滤器，将都不存在的key/id存进布隆过滤器，下次请求，如果该id在布隆过滤器里，则直接返回，相当于黑名单。

16、缓存击穿：key在关系型数据库里，不在redis里，可能时key过期了。可以给key不设置过期时间。

17、缓存预热：项目还没启动时，先把一些数据提前写进redis中

18、内存回收策略：默认不回收，当达到最大内存的时候，在增加新数据的时候会返回 error。可以设置根据过期时间、最长使用时间来删除数据。

19、因为单线程在处理客户端连接、读、写时会造成阻塞，所以采用多路复用机制。

1、一个 socket 客户端与服务端连接时，会生成对应一个套接字描述符(套接字描述符是文件描述符的一种)，每一个 socket 网络连接其实都对应一个文件描述符。

2、多个客户端与服务端连接时，Redis 使用 「I/O 多路复用程序」（I/O多路复用程序函数有 select、poll、epoll、kqueue） 将客户端 socket 对应的 FD 注册到监听列表(一个队列)中。当客服端执行 read、write 等操作命令时，I/O 多路复用程序会将命令封装成一个事件，并绑定到对应的 FD 上。

　　例如：以 Redis 的 I/O 多路复用程序 epoll 函数为例
    　多个客户端连接服务端时，Redis 会将客户端 socket 对应的 fd 注册进 epoll，然后 epoll 同时监听多个文件描述符(FD)是否有数据到来，如果有数据来了就通知事件处理器赶紧处理，这样就不会存在服务端一直等待某个客户端给数据的情形。

3、「文件事件处理器」使用 I/O 多路复用模块同时监控多个文件描述符（fd）的读写情况，当 accept、read、write 和 close 文件事件产生时，文件事件处理器就会回调 FD 绑定的事件处理器进行处理相关命令操作。

　　4、整个文件事件处理器是在单线程上运行的，但是通过 I/O 多路复用模块的引入，实现了同时对多个 FD 读写的监控，当其中一个 client 端达到写或读的状态，文件事件处理器就马上执行，从而就不会出现 I/O 堵塞的问题，提高了网络通信的性能。