最近在读一篇关于Redis的专栏，叫做《Redis核心技术与实战》，作者在Redis方面研究颇深，读后非常受益，特在此做记录。
一、Redis基础
1）知识图和问题画像图
Redis知识全景图都包括“两大维度，三大主线”。“两大维度”就是指系统维度和应用维度，“三大主线”也就是指高性能、高可靠和高可扩展。
高性能主线，包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；高可靠主线，包括主从复制、哨兵机制；高可扩展主线，包括数据分片、负载均衡。
Redis 各大典型问题，同时结合相关的技术点，手绘了一张 Redis 的问题画像图。按照“问题 --> 主线 --> 技术点”的方式梳理出来。
2）数据结构
底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。
压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了。
跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位。
集合常见操作的复杂度：
- 单元素操作是基础；
- 范围操作非常耗时；
- 统计操作通常高效；
- 例外情况只有几个，例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。
3）单线程
Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。
多线程的开销，系统中通常会存在被多线程同时访问的共享资源，比如一个共享的数据结构。当有多个线程要修改这个共享资源时，为了保证共享资源的正确性，就需要有额外的机制进行保证，而这个额外的机制，就会带来额外的开销。
通常来说，单线程的处理能力要比多线程差很多，但是 Redis 却能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力。一方面，Redis 的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面，就是 Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。
在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。
4）AOF和RDB
Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。
AOF 日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是 Redis 是先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志。
AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令，这些命令是以文本形式保存的。
- Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。
- 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。
AOF 也有两个潜在的风险。
- 首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。
- 其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。
二、实践
1）string
当你保存 64 位有符号整数时，String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。
但是，当你保存的数据中包含字符时，String 类型就会用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构体来保存，
- buf：字节数组，保存实际数据。为了表示字节数组的结束，Redis 会自动在数组最后加一个“\0”，这就会额外占用 1 个字节的开销。
- len：占 4 个字节，表示 buf 的已用长度。
- alloc：也占个 4 字节，表示 buf 的实际分配长度，一般大于 len。
另外，对于 String 类型来说，除了 SDS 的额外开销，还有一个来自于 RedisObject 结构体的开销。一个 RedisObject 包含了 8 字节的元数据和一个 8 字节指针。
当字符串大于 44 字节时，SDS 的数据量就开始变多了，Redis 就不再把 SDS 和 RedisObject 布局在一起了，而是会给 SDS 分配独立的空间，并用指针指向 SDS 结构。
2）统计模式
聚合统计，就是指统计多个集合元素的聚合结果，包括：统计多个集合的共有元素（交集统计）；把两个集合相比，统计其中一个集合独有的元素（差集统计）；统计多个集合的所有元素（并集统计）。
Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。小建议：你可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计。
在面对需要展示最新列表、排行榜等场景时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，建议你优先考虑使用 Sorted Set。
二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种。Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。
基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。
3）GEO
GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的。
Redis 采用了业界广泛使用的 GeoHash 编码方法，这个方法的基本原理就是“二分区间，区间编码”。
对于一个地理位置信息来说，它的经度范围是[-180,180]。GeoHash 编码会把一个经度值编码成一个 N 位的二进制值，我们来对经度范围[-180,180]做 N 次的二分区操作，其中 N 可以自定义。
4）异步机制
和客户端交互时的阻塞点。复杂度高的增删改查操作肯定会阻塞 Redis。
- 第一个阻塞点：集合全量查询和聚合操作。
- 第二个阻塞点：bigkey 删除操作。
- 第三个阻塞点：清空数据库。
和磁盘交互时的阻塞点。Redis 开发者早已认识到磁盘 IO 会带来阻塞，所以就把 Redis 进一步设计为采用子进程的方式生成 RDB 快照文件，以及执行 AOF 日志重写操作。
- 第四个阻塞点了：AOF 日志同步写。
主从节点交互时的阻塞点。在主从集群中，主库需要生成 RDB 文件，并传输给从库。主库在复制的过程中，创建和传输 RDB 文件都是由子进程来完成的，不会阻塞主线程。
- 第五个阻塞点：加载 RDB 文件。
Redis 主线程启动后，会使用操作系统提供的 pthread_create 函数创建 3 个子线程，分别由它们负责 AOF 日志写操作、键值对删除以及文件关闭的异步执行。
5）内存碎片
Redis 释放的内存空间可能并不是连续的，那么，这些不连续的内存空间很有可能处于一种闲置的状态。
这就会导致一个问题：虽然有空闲空间，Redis 却无法用来保存数据，不仅会减少 Redis 能够实际保存的数据量，还会降低 Redis 运行机器的成本回报率。
内存碎片的形成有内因和外因两个层面的原因。简单来说，内因是操作系统的内存分配机制，外因是 Redis 的负载特征。
Redis 是内存数据库，内存利用率的高低直接关系到 Redis 运行效率的高低。为了让用户能监控到实时的内存使用情况，Redis 自身提供了 INFO 命令。
这里有一个 mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。mem_fragmentation_ratio 大于 1 但小于 1.5。这种情况是合理的。
6）替换策略
“八二原理”，有 20% 的数据贡献了 80% 的访问了，而剩余的数据虽然体量很大，但只贡献了 20% 的访问量。
- volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
- volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
- volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
- volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。
- allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
- allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
- allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。
7）原子操作
原子操作是指执行过程保持原子性的操作，而且原子操作执行时并不需要再加锁，实现了无锁操作。
Redis 的原子操作采用了两种方法：
- 把多个操作在 Redis 中实现成一个操作，也就是单命令操作；
- 把多个操作写到一个 Lua 脚本中，以原子性方式执行单个 Lua 脚本。
Redis 是使用单线程来串行处理客户端的请求操作命令的，所以，当 Redis 执行某个命令操作时，其他命令是无法执行的，这相当于命令操作是互斥执行的。
当然，Redis 的快照生成、AOF 重写这些操作，可以使用后台线程或者是子进程执行，也就是和主线程的操作并行执行。不过，这些操作只是读取数据，不会修改数据，所以，我们并不需要对它们做并发控制。
8）脑裂
脑裂就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。
主从切换后，从库一旦升级为新主库，哨兵就会让原主库执行 slave of 命令，和新主库重新进行全量同步。而在全量同步执行的最后阶段，原主库需要清空本地的数据，加载新主库发送的 RDB 文件，这样一来，原主库在主从切换期间保存的新写数据就丢失了。
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