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Redis，就是這么樸實無華

Redis是2009年發布的，到今天已經超過10歲了。作為必備技能之一，關于它也有聊不完的話題。本文中的任何一個點，都可以展開，完成一篇中等規模的文章。

交流和面試時，你需要用最精準的語言進行描述，那么本文比較適合你。

redis能力：

1 0W/s QPS (redis-benchmark)
1w+ 長鏈接 (netstat / ss)
最復雜的Zset 6kw數據寫入1k/s 讀取5k/s 平均耗時5ms
持久化 (rdb)

1. 基本概覽

學習一門新語言，重要的是掌握它的基本數據結構，以及這些數據結構的API。redis的這些數據結構，就類似一門語言。

Redis數據結構

常用5種，一共10種。面試時一般回答5種即可，但其他5種是加分項。

String字符串
Hash 字典
List 列表
Set集合
ZSet 有序集合。性能參考：《redis的zset有多牛?請把耳朵遞過來》
Pubsub 發布訂閱 (不推薦使用，坑很多)
Bitmap 位圖
GEO 地理位置 (有限使用，附近的人)
Stream 流(5.0) (與Kafka非常像)
Hyperloglog 基數統計

Redis的協議

Redis是文本協議

RESP 以CRLF結尾(\r\n)
RESP3 (redis6啟用，增加客戶端緩存)

Redis底層數據結構

數據量較小和大數據量的時候，往往不同，關注大數據量的主要結構。

String-sds
Hash-(ziplist , dict)
Set-(intset,dict)
List-(ziplist,quicklist)
ZSet-(ziplist+skiptable 跳表)
Stream-(radix-tree 基數數)

跳表的關注度比較大，在Java中，可以參考類似ConcurrentSkipListMap實現。

另：Java中有序Set叫做TreeSet，但是用紅黑樹實現的，注意區別。

Redis持久化方式

生產環境，一般僅采用RDB模式。

RDB
AOF (類似Binglog row模式)
混合模式：RDB+AOF

O(n)指令

keys *
hgetall
smembers
sunion
...

建議在集合大小不確定的時候，使用scan hscan sscan zscan 替代。另外，像keys這種危險命令，最好使用RENAME指令給屏蔽掉。

性能優化

unlink刪除key -> 異步避免阻塞
pipeline批量傳輸，減少網絡RTT ->減少頻繁網絡交互
多值指令(mset，hmset)-> 減少頻繁網絡交互
關掉aof -> 避免io_wait

擴展方式

lua
redis-module

module模式知道的人比較少，屬于比較底層的開發。

2. 問題排查

monitor指令回顯所有執行的指令。可以使用grep配合過濾
keyspace-events 訂閱某些Key的事件。比如，刪除某條數據的事件，底層實現基于pubsub
slow log 顧名思義，滿查詢，非常有用
--bigkeys啟動參數 Redis大Key健康檢查。使用的是scan的方式執行，不用擔心阻塞
memory usage key、memory stats 指令
info指令，關注instantaneous_ops_per_sec、used_memory_human、connected_clients
redis-rdb-tools rdb線下分析

3. 淘汰策略

如果你應聘的是redis dba，這道題答不出來，直接淘汰。

被動刪除 (只有被get到的時候，刪除并返回NIL 屬于惰性刪除)

主動刪除 (100ms運行一次，隨機刪除持續25ms，類似Cron)

->內存使用超過maxmemory，觸發主動清理策略

針對于第三種情況，有8種策略。注意，redis已經有LFU了。

默認volatile-lru 從設置過期數據集里查找最近最少使用

volatile-ttl 從設置過期的數據集里面優先刪除剩余時間短的Key

volatile-random 從設置過期的數據集里面任意選擇數據淘汰

volatile-lfu 從過期的數據集里刪除最近不常使用的數據淘汰

allkeys-lru

allkeys-lfu

allkeys-random 數據被使用頻次最少的,優先被淘汰

no-enviction

如果不設置maxmemory,Redis將一直使用內存，直到觸發操作系統的OOM-KILLER。

4. 集群模式

單機
單機多實例
主從(1+n)
主從(1+n)& 哨兵(3或者基數個)
Redis Cluster (推薦，但使用有限制)。參考：《與親生的Redis Cluster，來一次親密接觸》

互聯網建議使用Redis Cluster，外包、項目隨意。

大規模

twemproxy
codis
基于Netty Redis協議自研
管理平臺：CacheCloud

5. Redis常見問題

Redis使用場景

緩存 (緩存一致性緩存穿透緩存擊穿緩存雪崩)
分布式鎖 (redlock)
分布式限流
Session

API舉例：

zset 排行榜，排序
bitmap 用戶簽到，在線狀態
geo 地理位置，附近的人
stream 類似kafka的消息流
hyperloglog 每日訪問ip數統計

緩存一致性

為什么有一致性問題?

寫入。緩存和數據庫是兩個不同的組件，只要涉及到雙寫，就存在只有一個寫成功的可能性，造成數據不一致。
更新。更新的情況類似，需要更新兩個不同的組件。
讀取。讀取要保證從緩存中讀到的信息是最新的，是和數據庫中的是一致的。
刪除。當刪除數據庫記錄的時候，如何把緩存中的數據也刪掉?

建議使用：Cache Aside Pattern

讀請求：

先讀cache，再讀db

變更操作：

先操作數據庫，再淘汰緩存

涉及到復雜的事務和回滾操作，可以把淘汰放在finally里。

問題：緩存淘汰失敗!(概率很低，定時補償)

緩存擊穿

影響，輕微。

高流量下大量請求讀取一個失效的Key -> Redis Miss -> 穿透到DB

解決方式：采用分布式鎖，只有拿到鎖的第一個線程去請求數據庫，然后插入緩存

緩存穿透

影響，一般。

訪問一個不存在的Key(惡意攻擊)-> Redis Miss -> 穿透到DB

解決方式：

給相應的Key設置一個Null值，放在緩存中

BloomFilter預先判斷

緩存雪崩

影響：嚴重。

大量Key同時失效 | 2.Redis當機 -> Redis Miss -> 壓力打到DB

解決方式：

給失效時間加上相對的隨機數

保證Redis的高可用

分布式鎖

redis的分布式鎖，并不是那么簡單。建議使用redisson的redlock。最基礎的指令是setnx。

setnx-> SET key value [EX seconds|PX milliseconds|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]

分布式鎖關鍵點：

原子性
鎖超時
死鎖
讀寫鎖
故障轉移

最簡單的Redis分布式鎖代碼(不嚴謹)。

java端代碼模擬lock和unlock。

public String lock(String key, int timeOutSecond) {

    for (; ; ) {

        String stamp = String.valueOf(System.nanoTime());

        boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, stamp, timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);

        if (exist) {

            return stamp;

        }

    }

}

public void unlock(String key, String stamp) {

    redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), stamp);

}