Redis基础数据结构与核心原理

Redis 基础数据结构

Redis 有 5 种基础数据结构，分别为：string (字符串)、list (列表)、set (集合)、hash (哈希) 和 zset (有序集合)。

 

string (字符串)

字符串 string 是 Redis 最简单的数据结构。Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。字符串结构使用非常广泛，一个常见的用途就是缓存用户信息。我们将用户信息结构体使用 JSON 序列化成字符串，然后将序列化后的字符串塞进 Redis 来缓存。同样，取用户信息会经过一次反序列化的过程。

 

键值对

 

批量键值对：可以批量对多个字符串进行读写，节省网络耗时开销

 

过期和 set 命令扩展：可以对 key 设置过期时间，到点自动删除，这个功能常用来控制缓存的失效时间

 

原子计数：如果 value 值是一个整数，还可以对它进行自增操作。自增是有范围的，它的范围是 signed long 的最大最小值，超过了这个值，Redis 会报错

 

 

list (列表)

Redis 的列表相当于 Java 语言里面的 LinkedList，注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的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)，这点让人非常意外。 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。

Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。

 

右边进左边出：队列

 

右边进右边出：栈

 

 

hash (字典)

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。第一维 hash 的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来。

hash 结构也可以用来存储用户信息，不同于字符串一次性需要全部序列化整个对象，hash 可以对 用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取用户信息时可以进行部分获取。而以整个字符串的形式去保存用户信息的话就只能一次性全部读取，这样就会比较浪费网络流量。 hash 也有缺点，hash 结构的存储消耗要高于单个字符串，到底该使用 hash 还是字符串，需要根据实际情况再三权衡。

 

 

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。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的 value 都是一个值NULL。 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。

 

 

zset (有序集合)

zset 似于 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。

zset 可以用来存粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间。我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。

zset 还可以用来存储学生的成绩，value 值是学生的 ID，score 是他的考试成绩。我们可以对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。

 

 

其他高级命令

keys：全量遍历键，用来列出所有满足特定正则字符串规则的key，当redis数据量比较大时，性能比较差，要避免使用

 

scan：渐进式遍历键，scan 参数提供了三个参数，第一个是 cursor 整数值，第二个是 key 的正则模式，第三个是遍历的 limit hint。第一次遍历时，cursor 值为 0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。

Redis存储键值对实际使用的是hashtable的数据结构

 

Info：查看redis服务运行信息，分为 9 大块，每个块都有非常多的参数，这 9 个块分别是:

Server 服务器运行的环境参数

Clients 客户端相关信息

Memory 服务器运行内存统计数据

Persistence 持久化信息

Stats 通用统计数据

Replication 主从复制相关信息

CPU CPU 使用情况

Cluster 集群信息

KeySpace 键值对统计数量信息

 

核心原理

Redis的单线程和高性能

Redis 单线程为什么还能这么快？

因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为 Redis 是单线程，所以要小心使用 Redis 指令，对于那些耗时的指令(比如keys)，一定要谨慎使用，一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。

Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接？

Redis的IO多路复用：redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。

Nginx也是采用IO多路复用原理解决C10K问题

 

 

持久化

RDB快照（snapshot）

在默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。

你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。

比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：

# save 60 1000

 

AOF（append-only file）

快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化，将修改的每一条指令记录进文件

你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

# appendonly yes

从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。

这样的话， 当 Redis 重新启时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

有三个选项：

• 每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全。
• 每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
• 从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

 

RDB 和 AOF ，我应该用哪一个？

如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。

有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。

 

Redis 4.0 混合持久化

重启 Redis 时，我们很少使用 rdb 来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 rdb 来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。AOF在重写(aof文件里可能有太多没用指令，所以aof会定期根据内存的最新数据生成aof文件)时将 rdb文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起，AOF根据配置规则在后台自动重写，也可以人为执行命令bgrewriteaof重写AOF。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小。 于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 rdb 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此大幅得到提升。

 

开启混合持久化：

# aof-use-rdb-preamble yes

混合持久化aof文件结构

 

缓存淘汰策略

当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)。交换会让 Redis 的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的 Redis 来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。

在生产环境中我们是不允许 Redis 出现交换行为的，为了限制最大使用内存，Redis 提供了配置参数 maxmemory 来限制内存超出期望大小。

当实际内存超出 maxmemory 时，Redis 提供了几种可选策略 (maxmemory-policy) 来让用户自己决定该如何腾出新的空间以继续提供读写服务。

 

noeviction 不会继续服务写请求 (DEL 请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。

volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。

volatile-ttl 跟上面一样，除了淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl 越小越优先被淘汰。

volatile-random 跟上面一样，不过淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。

allkeys-lru 区别于 volatile-lru，这个策略要淘汰的 key 对象是全体的 key 集合，而不只是过期的 key 集合。这意味着没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。

allkeys-random 跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的 key。

 

volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。如果你只是拿 Redis 做缓存，那应该使用 allkeys-xxx，客户端写缓存时不必携带过期时间。如果你还想同时使用 Redis 的持久化功能，那就使用 volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的 key 不会被 LRU 算法淘汰。