Redis笔记

Redis简介

Redis（REmote DIctionary Server） 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统是一个开源（BSD许可）的，

内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。

它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。

支持内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能。

Redis 是单点的,但如果项目中需要使用,开发人员可以自己实现分布式。

Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：

• Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的； 
• Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型； 
• Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器中； 

Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU； 
在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发

由于redis是单点，项目中需要使用分布式，必须自己实现分布式

Redis 优势

• 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
• MultiUtility工具 - Redis是一个多功能实用工具，可以在很多如：缓存，消息传递队列中使用（Redis原生支持发布/订阅），在应用程序中，如：Web应用程序会话，网站页面点击数等任何短暂的数据；

memcached

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题

 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：

　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

　　4.跨机房cache同步问题。

NoSQL产品的选择

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

随着互联网数据量和并发量的增长传统关系型数据库已经不适合这些应用了, 相对于关系型数据库运用，

NOSQL无疑是一种全新的思维的注入，而且NoSQL数据库却能很好的处理这些大的数据。

最 近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归 根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问 题

　　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

　　2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。

　　3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

　　4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

　　面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

　　Redis适用场景，如何正确的使用

　　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别。

RDBMS vs NoSQL

RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL） (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务

NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
-键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性和可伸缩性

Redis 和 memcached 的区别

• Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。
• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

  补充的知识点：

memcached和redis的比较

1 网络IO模型

　　Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字 pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)

　　Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单 纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严 重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。

　　2.内存管理方面

　　Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的 方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被 剔除，原因可以参考Timyang的文章：http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/

　　Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis跟据存 储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何 非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据)，这点上Redis更适合作为存储而不是cache。

　　3.数据一致性问题

　　Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。

　　4.存储方式及其它方面

　　Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能

　　Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS

　　进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。

　　5.关于不同语言的客户端支持

　　在不同语言的客户端方面，Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择，不过因为Memcached发展的时间更久一些，目前看在 客户端支持方面，Memcached的很多客户端更加成熟稳定，而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂，加上作者不断增加新的功能等，对 应第三方客户端跟进速度可能会赶不上，有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。

　　根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。

　　关于Redis的一些周边功能

　　Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能，比如聚合计算、pubsub、scripting等，对于此类功能需要了解其实现原理，清楚 地了解到它的局限性后，才能正确的使用，比如pubsub功能，这个实际是没有任何持久化支持的，消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢失的，又 比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限，是不可能达到很高的吞吐量的，需要谨慎使用。

　　总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。

　　总结：

　　1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。

　　2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。

　　3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。

　　4.当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。

 

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