Redis学习：一、知识地图

开篇

为整合redis相关知识，本系列文章根据个人视角的理解对redis主要的内容作一个螺旋式的渐进阐述。首先简单介绍redis与其主要的内容，然后根据其各个部分再分别进行深入的探讨，以达到费曼方法，螺旋递进，逼近式学习的目的。

Redis简介

Redis是一个非关系型数据库，属于NoSQL。正是因为其抛弃了关系型数据库中一定的业务逻辑关系（主键外键），精简为key-value一种结构，所以大大提升了读写速度，因为其运行在内存中，往往被用作服务器与数据库中间的缓存，以极大提升软件读取数据的性能，以应对用户操作量增长所带来的的数据库IO性能压力。同时也可以做数据的持久化，防止内存中数据断电丢失。以此缓解甚至解决实际业务需求的读写压力。

数据类型

Redis以key-value的方式来存储值，但这并不意味着其数据结构单一。Redis提供了比较丰富的数据类型面对不同的数据存储需求。Redis基本数据类型分为以下五种

• String
• Hash
• List
• Set
• Zset(sorted set)

除了以上五种基本数据类型意外，Redis还提供了三种更加复杂的数据类型，以更加有效地面对的丰富的业务需求。

• Bitmaps（针对位记录用户是否访问）
• HyperLogLog（基数操作，去重的高性能结构）
• Geospatial（经纬度）

Redis-Jedis

Jedis是java用来操作redis数据库的一个工具包，可以用来操作指定服务器中Redis数据库服务的数据，对以上的各种数据类型的存储信息进行CRUD操作或完成更加复杂的业务需求。

整合Springboot

Redis可以与当前主流的流行框架Springboot做整合，在Springboot中做Redis相关操作。

Redis事务

Redis中也有事务的概念，但是和mysql的事务概念有很大的不同之处，Reids事务的主要功能就是串联多个需要一起完成的操作，防止别的命令插队。按我现在的理解，redis的事务以操作的时间线分为两个部分

• 开始为命令组队
• 执行命令队列

在命令行界面中，输入multi命令以后，再输入的命令都会进入命令队列中，只要输入exec后，Redis会将之前组队的命令依次执行。
Redis的事务与mysql的事务最大的不同就在于，redis的组队操作中如果有错误，那么整个队列都会被取消（类似mysql事务回滚），但是在执行阶段中，如果某个命令出现了错误（比如集合中存入相同的keyvalue），那么错误的不会执行，正确的命令都会被执行（不会回滚）

Redis并发

Redis的事务支持悲观锁与乐观锁操作，可以为并发相关场景（比如乐观锁解决超卖问题）提供更好的解决方案。

同时Redis支持LUA脚本（Redis2.6以上版本），LUA脚本可以解决Redis超卖问题，争抢问题 （库存遗留）。

Redis持久化

持久化是指将本来存在内存中的redis数据内容存到磁盘中，以达到持久存储。Redis支持两种持久化策略一种是RDB，一种是AOF。

RDB

RDB按照时间的方式将Redis进行备份，但是缺点是容易丢数据。

AOF

默认不开启，以日志的方式记录每个写操作，将Redis每个写指令记录下来，只追加文件不改写文件。说白了就是之前写啥全都记下来，重启或者丢失了就再像丢之前那样运行一遍，数据就又都回来了。

Redis主从复制

Redis主从复制可以实现读写分离，扩展性能，荣在快速恢复的作用。其中主为master，从为slave。可以一主一从，也可以一主多从。其中常用的方式是一主二仆，薪火相传，反客为主。其中反客为主也可以设置为哨兵模式，即master挂了之后slave自动顶上。

Redis集群

Redis可以设置集群模式，由于redis主从结构发生更替的时候，需要改变ip和端口号，比较麻烦，所以在redis3.0以后，提供了无中心化集群配置。 集群会启动N个Rrdis节点，每个节点存储1/N的总数据。即便集群的一部分节点失效或者无法通讯，集群也可以继续处理命令请求。增加了服务的健壮性。

Redis应用问题

缓存穿透

从Redis缓存中查没有的数据，即key对应的value值不存在，所以不断从数据库中查询，但是也查询不到，又无法为此建立缓存，所以一直消耗数据库的IO性能，导致服务挂掉。

为此也有一些解决方案，比如对空值缓存；设置可访问名单（白名单）采用布隆过滤器；进行实时监控。

缓存击穿

刚才的缓存穿透是查没有的数据导致绕过缓存一直去数据库中取，消耗数据库IO性能。缓存击穿是指Redis中的某个缓存的key过期了，刚刚过期了这个key，结果有大量的请求来访问这个刚刚在缓存里过期的数据，发现没有，结果去数据库中取，一下子数据库顶不住，炸了。

缓存雪崩

缓存雪崩就是缓存击穿的多个版，缓存击穿对应访问一个key过期；缓存雪崩指访问多个key，都过期了，那就更严重，所以直接雪崩，把数据库干挂掉。

分布式锁

由于随着扩展，逐渐向着集群的方式演变，所以原来的对于单机部署的数据库/服务器的上锁的方式已经不适用。
单纯的java API不能提供为分布式集群服务上锁的能力。
所以需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！

分布式锁的主流方案有

• 基于数据库实现分布式锁
• 基于缓存（Redis等 ） 性能Redis最高
• 基于Zookeeper 可靠性最高