Redis知识点总结(一)
- 1.什么是Redis
- 2.为什么要用Redis
- 3.为什么要用Redis而不是map/guava
- 4.Redis场景数据结构以及使用场景分析
- 5.Redis设置过期时间
- 6.Redis内存淘汰机制
- 7.Redis持久化机制
- 8.Redis事务
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,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把redis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的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的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,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是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,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
一个字符串类型的值能存储最大容量是 512M
2.为什么要用 redis /为什么要用缓存
主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。
高性能:
操作缓存就是直接操作内存,所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后,同步改变缓存中相应的数据即可!
高并发
直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的,所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去,这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。
3.为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。
以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。
使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用,整个程序架构上较为复杂。
redis 和 memcached 的区别
对于 redis 和 memcached 的区别有下面四点。- redis支持更丰富的数据类型(支持更复杂的应用场景):Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型,String。
- Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中。
- 集群模式:memcached没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据;但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
- Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型;Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。
4.redis 常见数据结构以及使用场景分析
1>. String
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。String数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅可以是String,也可以是数字。
常规key-value缓存应用; 常规计数:微博数,粉丝数等。
2>.Hash
常用命令: hget,hset,hgetall 等。
key=JavaUser293847 value={ “id”: 1, “name”: “SnailClimb”, “age”: 22, “location”: “Wuhan, Hubei” }
3>.List
常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等list 就是链表,Redis list 的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如微博的关注列表,粉丝列表,消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。
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。
另外可以通过 lrange 命令,就是从某个元素开始读取多少个元素,可以基于 list 实现分页查询,这个很棒的一个功能,基于 redis 实现简单的高性能分页,可以做类似微博那种下拉不断分页的东西(一页一页的往下走),性能高。
4>.Set
常用命令: sadd,spop,smembers,sunion 等
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。
sinterstore key1 key2 key3 将交集存在key1内
5>.Sorted Set
常用命令: zadd,zrange,zrem,zcard等
和set相比,sorted set增加了一个权重参数score,使得集合中的元素能够按score进行有序排列。
举例: 在直播系统中,实时排行信息包含直播间在线用户列表,各种礼物排行榜,弹幕消息(可以理解为按消息维度的消息排行榜)等信息,适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。
5.redis 设置过期时间
定期删除+惰性删除。
- 定期删除:redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢?你想一想假如 redis 存了几十万个 key ,每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话,就会给 CPU 带来很大的负载!
- 惰性删除 :定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期 key,靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,除非你的系统去查一下那个 key,才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除,也是够懒的哈!
redis 内存淘汰机制。
6.redis 内存淘汰机制(MySQL里有2000w数据,Redis中只存20w的数据,如何保证Redis中的数据都是热点数据?)
redis 提供 6种数据淘汰策略:
- volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰(优先回收存活时间(TTL)较短的键)
- volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key(这个是最常用的).
- allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
- no-eviction:禁止驱逐数据,也就是说当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。这个应该没人使用吧!
7.redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)
很多时候我们需要持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面,大部分原因是为了之后重用数据(比如重启机器、机器故障之后回复数据),或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。快照持久化是Redis默认采用的持久化方式,在redis.conf配置文件中默认有此下配置:
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后,如果至少有1个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。 save 300 10 #在300秒(5分钟)之后,如果至少有10个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。 save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后,如果至少有10000个key发生变化,Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。
AOF(append-only file)持久化
appendonly yes
appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度
appendfsync everysec #每秒钟同步一次,显示地将多个写命令同步到硬盘
appendfsync no #让操作系统决定何时进行同步
aof-use-rdb-preamble
开启)。AOF重写可以产生一个新的AOF文件,这个新的AOF文件和原有的AOF文件所保存的数据库状态一样,但体积更小。
AOF重写是一个有歧义的名字,该功能是通过读取数据库中的键值对来实现的,程序无须对现有AOF文件进行任伺读入、分析或者写入操作。
在执行 BGREWRITEAOF 命令时,Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区,该缓冲区会在子进程创建新AOF文件期间,记录服务器执行的所有写命令。当子进程完成创建新AOF文件的工作之后,服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新AOF文件的末尾,使得新旧两个AOF文件所保存的数据库状态一致。最后,服务器用新的AOF文件替换旧的AOF文件,以此来完成AOF文件重写操作
8.redis 事务
Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。
事务提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制,并且在事务执行期间,服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求,它会将事务中的所有命令都执行完毕,然后才去处理其他客户端的命令请求。
在传统的关系式数据库中,常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。
在 Redis 中,事务总是具有原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)和隔离性(Isolation),并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时,事务也具有持久性(Durability)。
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