Redis 的简单介绍
Redis 特点
单线程
执行过程按顺序执行，不会同时执行多个操作，保证操作的原子性，省去了很多上下文切换线程的时间，不必考虑资源竞争和可能出现死锁。
为什么使用单线程 ？
官方FAQ表示：因为 Redis 是基于内存的操作，CPU 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
性能高
官方数据：Redis 能读的速度是 110000次/s，写的速度是 81000次/s。这是因为 Redis 的命令操作都是在内存中进行，可以在纳秒级别就处理完，使用了 epoll 非阻塞 IO。epoll 是目前最好的多路复用技术，减少网络 IO 的时间消耗。
注：多路指的是多个网络连接，复用指的是复用同一个线程
丰富的数据类型
基本类型：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）。
扩展类型：HyperLogLog、geo、bitmap。
- HyperLogLog（string）：实现独立用户的统计，会用
0.81%误差。 - geo（zset）：记录地理位置信息，可以计算两个地点的距离或是某个点的周边范围。
- bitmap（string）：可以实现用户签到等功能，大幅度减少内存消耗。
Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。如使用 bitmap 实现用户上线次数统计
假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率，比如说，计算用户 A 上线了多少天，用户 B 上线了多少天，诸如此类，以此作为数据，从而决定让哪些用户参加 beta 测试等活动 —— 这个模式可以使用 SETBIT key offset value 和 BITCOUNT key [start] [end] 来实现。
比如说，每当用户在某一天上线的时候，我们就使用 SETBIT key offset value ，以用户名作为 key ，将那天所代表的网站的上线日作为 offset 参数，并将这个 offset 上的为设置为 1 。
举个例子，如果今天是网站上线的第 100 天，而用户 peter 在今天阅览过网站，那么执行命令 SETBIT peter 100 1 ；如果明天 peter 也继续阅览网站，那么执行命令 SETBIT peter 101 1 ，以此类推。
当要计算 peter 总共以来的上线次数时，就使用 BITCOUNT key [start] [end] 命令：执行 BITCOUNT peter ，得出的结果就是 peter 上线的总天数。
Redis 使用场景
热点数据缓存、秒杀、计数器、并发锁、消息队列、分布式 Session、限时/限数（验证码过期，错误次数等）、防爬虫（请求次数在单位时间内超过制定数组则可认为被爬虫采集）。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、Lua 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
事务
Redis 事务的执行并不是原子性的。事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
Redis 事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下三个重要的保证：
1、批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
2、收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余的命令依然被执行。但出现错误时 ，整个事务会被取消。
3、在事务执行过程，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
multi
incr num
incr num
exec
get num #2
# 使用 watch 可以监控某个key值发生变化时，事务会被打断
watch num # A 机器
multi num # A 机器
inrc num # A 机器
inrc num # B 机器
exec # A 机器 ，返回 nil，即操作被打断
discard # 取消事务
unwatch # 取消监视
管道 Pipeline
Redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的 TCP 服务，这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：
-> 客户端向服务端发送一个查询请求，并监听 Socket 返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。
-> 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。
-> Redis 管道技术可以在服务端末响应时，客户端可以继续向服务端发送请求，并最终一次性读取所有服务端的相应。
$pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE); //开启管道
for($i= 0 ; $i< 10000 ; $i++) {
$pipe->set("key::$i",str_pad($i, 4,'0', 0));
$pipe->get("key::$i");
}
$pipe->exec(); //提交管道里操作命令
管道和事务的区别
1、Pipeline 选择客户端缓冲，multi 选择服务端缓冲。
2、请求次数的不一致，multi 需要每个命令都发送一次给服务端，Pipeline 最后一次性发送给服务端，请求次数相对于 multi 减少。
3、multi/exec 可以保证原子性，而 Pipeline 不保证原子性。
发布/订阅
Redis 提供的发布/订阅功能只是一个低配版的，无法对消息持久化存储。一旦消息被发送，如果没有订阅者接收，那么消息就会丢失。Redis 并没有提供消息传输保障。如果系统中已经有了Redis，并且只需要基本的发布订阅功能，对消息的安全性没有高要求，那就可以使用 Redis 的发布/订阅功能。
subscribe news
publish news hello
# unsubscribe 取消订阅
阻塞队列
使用系统提供的阻塞原语，在新元素到达时立即进行处理，而新元素还没到达时，就一直阻塞住，避免轮询占用资源。也可以实现类似于抢票的功能。
brpop ticket 30 # 0表示一直等待
lpush ticket home
Redis 持久化
RDB 持久化
RDB 持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发 RDB 持久化过程分为手动触发 save 和自动触 bgsave。
save 900 1 # 900 秒之内，如果超过 1 个 key 被修改，则发起快照保存；
save 300 10 # 300 秒内，如果超过 10 个 key 被修改，则发起快照保存；
save 60 10000 # 1 分钟之内，如果 1 万个 key 被修改，则发起快照保存；
优点：
1、RDB 是一个紧凑压缩的二进制文件，代表 Redis 在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行 bgsave 备份，并把 RDB 文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。
2、Redis 加载 RDB 恢复数据远远快于 AOF 的方式。
缺点：
1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。
2、RDB 文件使用特定二进制格式保存，Redis 版本演进过程中有多个格式的 RDB 版本，存在老版本 Redis 服务无法兼容新版 RDB 格式的问题。针对 RDB 不适合实时持久化的问题，Redis 提供了 AOF 持久化方式来解决。
AOF 持久化
AOF（append only file） 持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行 AOF 文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF 的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis 持久化的主流方式。
AOF 工作流程：
-> 将命令转换成协议文本。
-> 所有的写入命令会追加到 aof_buf（缓冲区）中。
-> AOF 缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作 everysec。
-> 随着 AOF 文件越来越大，需要定期对 AOF 文件进行重写，达到压缩的目的。
-> 当 Redis 服务器重启时，可以加载 AOF 文件进行数据恢复。
重写机制：
1、REWRITE 在主线程中重写 AOF，会阻塞工作线程，在生产环境中很少使用，处于废弃状态。
2、BGREWRITE 在后台（子进程）重写 AOF, 不会阻塞工作线程，能正常服务，此方法最常用 bgrewriteaof。
开启 AOF，通过修改 redis.conf 配置文件
appendonly yes ##默认不开启。
# appendfsync always
appendfsync everysec ## 默认每秒同步一次
# appendfsync no
AOF 文件名通过 appendfilename 配置设置，默认文件名 appendonly.aof 。保存路径同 RDB 持久化方式一致，通过 dir 配置指定。
AOF 后台 Rewrite 解决方案：
1、官方解决方案：主要思路是 AOF 重写期间，主进程跟子进程通过管道通信，主进程实时将新写入的数据发送给子进程，子进程从管道读出数据交缓存在 buffer 中，子进程等待存量数据全部写入 AOF 文件后，将缓存数据追加到 AOF 文件中，此方案只是解决阻塞工作线程问题，但占用内存过多问题并没有解决。
2、新解决方案：主要思路是 AOF 重写期间，主进程创建一个新的 aof_buf，新的 AOF 文件用于接收新写入的命令，sync 策略保持不变，在 AOF 重写期间，系统需要向两个 aof_buf，两个 AOF 文件同时追加新写入的命令。当主进程收到子进程重写 AOF 文件完成后，停止向老的 aof_buf ，AOF 文件追加命令，然后删除旧的 AOF 文件(流程跟原来保持一致)。将子进程新生成的 AOF 文件重命名为 appendonly.aof.last，具体流程如下：
-> 停止向旧的 aof_buf，AOF 文件追加命令。
-> 删除旧的的 appendonly.aof.last 文件。
-> 交换两个 aof_buf，AOF 文件指针。
-> 回收旧的 aof_buf，AOF 文件。
-> 重命令子进程生成的 AOF 文件为 appendonly.aof.last。
系统运行期间同时存在两个 AOF 文件，一个是当前正在写的 AOF，另一个是存量的 AOF 数据文件。因此需要修改数据库恢复相关逻辑，加载 AOF 时先要加载存量数据 appendonly.aof.last，再加载 appendonly.aof。
混合持久化
AOF 持久化方式在重启加载数据的时候，效率远不如 RDB 方式。因此，Redis 官方在 4.0 版本之后，引入了混合持久化的方式。配置选项是 aof-use-rdb-preamble，yes 表示开启。策略是在生成或者写入 AOF 文件时，将 RDB 数据写在前面。AOF 数据追加在后面。在每次重新启动的时候，先加载 RDB，再加载 AOF。
具体的配置如下：
# When rewriting the AOF file, Redis is able to use an RDB preamble in the
# AOF file for faster rewrites and recoveries. When this option is turned
# on the rewritten AOF file is composed of two different stanzas:
#
# [RDB file][AOF tail]
#
# When loading Redis recognizes that the AOF file starts with the "REDIS"
# string and loads the prefixed RDB file, and continues loading the AOF
# tail.
aof-use-rdb-preamble yes
主从复制
在主从复制的概念中，数据库分为两类，一类是主数据库 master，另一类是从数据库[1] slave。主数据库可以进行读写操作，当写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库。而从数据库一般是只读的，并接受主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以拥有多个从数据库，而一个从数据库只能拥有一个主数据库。
优点：
1、实现了对 Master 数据的备份，一旦 Master 出现故障，Slave 节点可以提升为新的 Master，顶替旧的 Master 继续提供服务（需要手动切换）。
2、实现读扩展，使用主从复制架，一般都是为了实现读扩展。Master 主要实现写功能， Slave 实现读的功能。
缺点：
1、当 Maser 宕机后，需要人工参与。
-> 在 Slave1 上执slaveof no one 命令提升 Slave1 为新的 Master 节点。
-> 在 Slave1 上配置为可写，这是因为大多数情况下，都将 Slave 配置只读。
-> 告诉 Client 端(也就是连接 Redis 的程序)新的 Master 节点的连接地址(改代码)。
-> 配置 Slave2 从新的 Master 进行数据复制。
2、虽然实现了读写分离，但是主节点的性能会成为主要瓶颈。
Sentinel 哨兵机制
Redis Sentinel 为 Redis 提供了高可用方案。从实践方面来说，使用 Redis Sentinel 可以创建一个无需人为干预就可以预防某些故障的 Redis 环境。实现自动切换。在部署 Sentinel 的时候，建议使用奇数个 Sentinel 节点，最少三个 Sentinel 节点。
功能：
1、 监控，Sentinel 会不断的检查 master 和 slave 是否像预期那样正常运行。
2、通知，通过 API，Sentinel 能够通知系统管理员、程序监控的 Redis 实例出现了故障。
3、自动故障转移，如果 Master 不像预想中那样正常运行，Sentinel 可以启动故障转移过程，其中的一个 Slave 会提成为 Master，其它 Slave 会重新配置来使用新的 Master，使用Redis 服务的应用程序，当连接时，也会被通知使用新的地址。
4、配置提供者，Sentinel 可以做为客户端服务发现的认证源：客户端连接 Sentinel 来获取目前负责给定服务的 Redis master 地址。如果发生故障转移，Sentinel 会报告新的地址。
三个定时任务
- 每 10 秒每个
sentinel对master和slave执行info replication，以发现新的slave节点并确认主从关系。 - 每 2 秒每个
sentinel通过master节点的channel（__sentinel__:hello）交换信息，以交换对节点的”看法“和自身信息。 - 每 1 秒每个
sentinel对其他sentinel和主、从节点发送ping命令来做心跳检测。
故障切换实现原理
Sentinel之间进行选举，选举出一个leader，由选举出的leader进行failover。Sentinel leader选取slave节点中的一个slave作为新的Master节点。对slave选举需要对slave进行选举的方法如下：- 与
master断开时间，如果与Master断开的时间超过down-after-milliseconds(sentinel配置） * 10秒加上从sentinel判定Master不可用到sentinel开始执行故障转移之间的时间，就认为该Slave不适合提升为Master。 slave优先级，每个Slave都有优先级，保存在redis.conf配置文件里。如果优先级相同，则继续进行。- 复制偏移位置，复制偏移纪录着从
Master复制数据复制到哪里，复制偏移越大表明从Master接受的数据越多，如果复制偏移量也一样，继续进行选举。 Run ID，选举具有最小Run ID的Slave作为新的Master。
- 与
Sentinel leader会在上一步选举的新master上执行slaveof no one操作，将其提升为master节点。Sentinel leader向其它slave发送命令，让剩余的slave成为新的master节点的slave。Sentinel leader会让原来的master降级为slave，当恢复正常工作，Sentinel leader会发送命令让其从新的master进行复制。
配置文件说明
daemonize yes #以后台进程模式运行
port 27000 # 哨兵的端口号，该端口号默认为26379。
#redis-master
sentinel monitor redis-master 192.168.1.51 7000 2
# redis-master是主数据的别名，考虑到故障恢复后主数据库的地址和端口号会发生变化，哨兵提供了命令可以通过别名获取主数据库的地址和端口号。
# 192.168.1.51 7000为初次配置时主数据库的地址和端口号，当主数据库发生变化时，哨兵会自动更新这个配置，不需要我们去关心。
# 2，该参数用来表示执行故障恢复操作前至少需要几个哨兵节点同意，一般设置为N/2+1(N为哨兵总数)。
sentinel down-after-milliseconds redis-master 5000
#如果master在多少秒内无反应哨兵会开始进行master-slave间的切换，使用“选举”机制
sentinel failover-timeout redis-master 900000
# 如果master 在 900000 秒后恢复，则把它加入到 slave 中
logfile "/data/bd/redis/sentinel/sentinel.log" #log文件所在地
Docker+Redis 实例
设置配置
# redis-master.conf
port 7000
daemonize yes
pidfile /var/run/redis.pid
logfile "7000.log"
sed 's/7000/7001/g' redis-master.conf > redis-slave1.conf
sed 's/7000/7002/g' redis-master.conf > redis-slave2.conf
echo "slaveof redis-master 7000" >> redis-slave1.conf
echo "slaveof redis-master 7000" >> redis-slave2.conf
启动 Redis-Master 容器
# 启动 Redis-Master容器
sudo docker run -d -p 7000:7000 -v /home/summer/homework/redis/config/redis-master.conf:/etc/redis/redis.conf --name redis-master redis redis-server /etc/redis/redis.conf
启动 Redis-Slave 容器
# 启动 Redis-Slave1 容器
sudo docker run -d -p 7001:7001 -v /home/summer/homework/redis/config/redis-slave1.conf:/etc/redis/redis.conf --name redis-slave1 --link redis-master:master redis redis-server /etc/redis/redis.conf
# 启动 Redis-Slave2 容器
sudo docker run -d -p 7002:7002 -v /home/summer/homework/redis/config/redis-slave2.conf:/etc/redis/redis.conf --name redis-slave2 --link redis-master:master redis redis-server /etc/redis/redis.conf
注意问题
1、禁止线上执行 keys *、mset、mget、hmget、hmset 等操作，会造成阻塞。
2、避免同一时间缓存大面积失效，造成缓存雪崩。
3、内存数据库，键名长度影响有限内存空间，所以命名应该控制长度，简短易懂。
4、大小写规范。
5、根据业务命名，相同业务统一的 Key 前缀。
常用命令
debug sleep 10
config set xx yy
config get xx*
info replication # 查看主从信息
info server
info sentinel
