redis进阶
事务
redis事务就是一个命令执行的队列，将一系列预定义命令包装成一个整体（一个队列），当执行时，一次性按照添加顺序依次执行，中间不会被打断或者干扰。
一个队列中，一次性，顺序性，排他性的执行一系列命令
基本操作
- 开启事务: multi 设定事务开启的位置，此指令执行后，后续所有指令均加入到事务中
- 执行事务：exec 设定事务的结束位置，同时执行事务，与multi成对出现，成对使用
- 取消事务：discard 停止当前事务的定义，发生在nulit之后，exec之前
加入事务的命令暂时进入到任务队列中，并没有立即执行，只有执行exec命令才开始执行
1.redis 不支持回滚“Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
2.如果在一个事务中的**命令**出现错误，那么**所有的命令**都不会执行；
3.如果在一个事务中出现**运行错误**，那么**正确的命令**会被执行。
注：redis的discard只是结束本次事务,正确命令造成的影响仍然存在.
分布式锁
1.监控数据是否发生变化 ---- 补货
- 对key添加监视锁，在执行exec前如果key发生了变化，终止事务执行
- watch key1 [key2]......
- 取消对所有key的监视
- unwatch
2.分布式锁 ---- 超卖
- 使用setnx设置一个公共锁 setnx lock-key val
- 无值返回true设置成功，有值返回false设置失败
- 返回成功的，拥有控制权，进行下一步具体业务操作
- 返回失败，不具有控制权，排队或者等待
- delete lock-key ：删除key -- 不删会导致死锁
- expire lock-key second：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
- pexpire lock-key milliseconds 毫秒
- 由于操作通常是微秒或毫秒级，因此该锁定时间不宜设置过大，具体时间需要业务测试后确定
- 锁时间设定推荐：最大耗时*120% + 平均网络延迟*110%
- 如果业务最大耗时:网络平均延迟，通常为2个数量级，取其中单个耗时较长即可
- 由于操作通常是微秒或毫秒级，因此该锁定时间不宜设置过大，具体时间需要业务测试后确定
- NX 互斥
- 确保只有一个线程获取锁
- 非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false
- set lock thread1 NX EX 10 添加锁thread1 ，NX互斥，EX设置超时时间
删除策略
数据状态
redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过ttl指令获取其状态
- XX：具有时效性的数据
- -1：永久有效的数据
- -2：已经过期的数据或 被删除的数据 或 未定义的数据
删除策略
在内存占用与cpu之间寻找一种平衡，顾此失彼都会造成整体reids性能下降，甚至引发服务器宕机或内存泄露
定时删除
创建一个定时器，当key设置有过期时间，到达过期时间，立即执行对键的删除操作
- 优点:节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
- 缺点:CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
- 总结:用处理器性能换取存储空间(拿时间换空间)
惰性删除
只有当访问一个key时，才会判断该key是否过期，，过期就删除。极端情况下可能会出现大量的过期key没有被再次访问，从而不会被清除，占用大量的内存。
- 优点:节约CPU性能，发现必须删除的时候才韶除
- 缺点:内存压力很大，出现长期占用内存的数据
- 总结:用存储空间换取处理器性能〔拿时间换空间)
定期删除
周期性轮询redis库中时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
- redis启动服务器初始化时，读取配置文件 server.hz的值，默认为10
- 每秒执行server.hz次 serverCron（）-----> databasesCron()---->activeExpireCycle()
- activeExpireCycle()对每一个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz
- 对某一个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测
- 如果key超时，删除key
- 如果一轮中删除的key的数量>W*25%,循环该过程
- 如果一轮中删除的key的数量<=W*25%,检查下一个expires[*]，0-15循环
- W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
- 参数值current_db用于记录activeExpireCycle（）进入哪个expires[*]执行
- 如果activeExpireCycle（）执行时间到期，下次current_db继续向下执行
逐出算法
在 redis 添加数据时，会进行检测内存是否不足（freeMemorylfNeeded（））。内存不足的情况下，就需要临时删除一些数据，为新的数据腾出内存空间。这种方法被称为 “逐出算法”
逐出算法并不能保证百分百清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行。在对所有数据都尝试后，内存还是不足则抛出异常。
相关配置
- maxmemory 最大可使用内存
- 占用物理内存的比例，默认值为0，表示不受限制，生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上
-
maxmemory-samples: 每次选取待删除数据的数量。- 选取数据时并不会全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能。因此采取随机获取数据的方式作为待检测删除数据
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maxmemory-policy: 删除策略，也就是逐出算法。- 达到最大内存后对被挑选出来的数据进行删除策略
逐出策略
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时效性易失数据
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volatile-lru: 删除最近时间内最少使用的时效性数据，也就是最久没有使用的数据。 -
volatile-lfu: 删除使用使用次数最少的时效性数据 -
volatile-ttl: 删除时效性马上过期数据 -
volatile-random: 随机删除时效性数据
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全库数据
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allkeys-lru: 删除全库中最近时间内最少使用的数据，也就是最久没有使用的数据。 -
allkeys-lfu: 删除全库中使用次数最少的数据 -
allkeys-random: 随机删除全库中的数据
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不处理
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noeviction：禁止自动删除数据。也就是 4.0 中的默认策略。拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息“（error）OOM command not allowed when used memory”，此时redis只响应读操作。
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淘汰算法LRU和LFU区别
LRU：最近最少使用，淘汰很久没有访问过的数据，以最近一次访问时间作为参考
LFU：最不经常使用，淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考
绝大多数情况下，我们使用LRU策略，当存在大量热点缓存数据时，LFU可能更好
主从复制
三高：高可用，高并发，高性能
高可用：可用性= 全年时间-宕机时间/ 全年时间*100%
业界可用性目标5个9，即99.999%，即服务器年宕机时长低于315秒，约5.25分钟
主从复制就是将master中的数据及时，有效的复制到slave中。一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
作用
读写分离：master写，slave读，提高服务器的读写负载能力
负载均衡：基于主从结构，配合读写分离，由slave分担master负载，并根据需求的变化，改变slave的数量，通过多个从节点分担数据读取负载，大大提高Redis服务器并发量和数据吞吐量
故障恢复：当master出现问题时，由slave提高服务，实现快速的故障恢复
数据冗余：实现数据热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式
高可用基石：基于主从复制，构建哨兵模式与集群，实现Redis的高可用方案
流程
建立连接
数据同步
命令传播
