redis 技术分享_redis技术分享

1、是什么

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

2、应用场景

2.1 特点

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下特点：

• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，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lua脚本

2.2 redis 为什么这么”快“?

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作。

2、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，但同时也无法利用多核的优势。

3、使用多路 I/O 复用模型，实现高吞吐的 IO 操作。

4、数据结构简单，大多数读/写操作为 O(n) 或 O(log(N))。

2.3 应用场景

• 缓存，作为Key-Value形态的内存数据库，Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存
• 分布式锁，分布式环境下对资源加锁
• 分布式共享数据，在多个应用之间共享
• 排行榜，自带排序的数据结构（sorted set）
• 消息队列，pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息

3、技术解析

3.1 技术架构

redis 6.x 之前是真正意义上的单线程（处理客户端的连接和执行操作的命令都是由一个线程完成的）。

redis 6.x 之后引入多线程（处理客户端请求是由专门的线程处理， 执行命令还是单线程）。

3.2 redis的数据类型

3.2.1、String

set key value:设置值 get key:获取值 del key：删除key

strlen key:获取该key值对应的value值的长度

append key "xxx":在该key对应的value值追加上xxx

incr key:该key对应的value自增1 decr key:该key对应的value自减1'

incrby key xx:该key对应的value增加xx decrby key xx:减少xx

getrange key x1 x2: 获取x1-x2范围内的值，类似between...and的关系，从零到负一表示全部

String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。常规key-value缓存应用： 常规计数：微博数，粉丝数等

3.2.2、List列表 命令格式 lxxx

所有的list命令都是用l开头的

lpush 集合名 xx:将xx插入到集合头部 rpush:将xx插入到集合尾部

lrange 集合名 x y:获取集合里x-y的值 （0 -1为获取集合中所有的值)

lpop 集合名:移除该集合的左值 rpop:移除该集合的右值

lindex 集合名 x:获取该集合中下标为x的值 llen 集合名:获取集合的长度

lset 集合名 index xx:该集合下标为index的值更新为xx(不能添加)

linsert 集合名 before yy xx:在集合中的yy值前面插入一个xx值

linsert 集合名 after yy xx:在集合中的yy值后插入一个xx值

3.2.3、Set 命令格式 sxxx

set中的值是不能重复的

sadd 集合名 值:向set集合中添加值

smembers 集合名:查看该set集合中所有的值

srem 集合名 值:移除set集合中的某个值

srandmember 集合名:随机取出集合中的一个值

spop 集合名:随机删除一些set集合中的元素

smove set1 set2 "xx":把set1中的xx移动到set2

sdiff set1 set2:差集 sinter set1 set2:交集 sunion set1 set2:并集

3.2.4、Hash 命令格式 hxxx

hset 集合名 key1 value1:给map集合中添加一个或者多个key-value键值对

hget 集合名 key:获取对应的key的value值 hgetall 集合名:获取集合中所有的键值对

hexists 集合名 key:判断该集合中的指定key是否存在 hkeys 集合名:获取集合中所有的key

3.2.5、Zset有序集合命令格式 zxxx

zadd 集合名 scroe值 xx：想集合中增加xx值，排序的时候通过score的值进行排序

zrange 集合名 0 -1：查询集合中所有的值,默认按照score值的升序排列

zrangebyscore 集合名 -inf +inf:按score值升序排列，可以用具体值替换+-inf,例如[-inf,2000]

zrevrangebyscore 集合名 +inf -inf:按照score的值降序排列

zrem 集合名 值:移除该集合中的指定元素 zcard 集合名:获取有序集合中的元素的个数

3.2.6、GEO类型 命令格式 geoxxx

将指定的地理空间位置（经度、纬度、名称）添加到指定的 key 中，这些数据将会存储到 sorted set。这样的目的是为了方便使用 GEORADIUS 或者 GEORADIUSBYMEMBER 命令对数据进行半径查询等操作。也就是说，推算地理位置的信息，两地之间的距离，周围方圆的人等等场景都可以用它实现。

 

4、使用步骤

介绍在程序中的编程步骤，使用方式

spring-boot-data-redis 和 redission

spring-boot-data-redis 默认使用 Lettuce 客户端操作数据。但Reddissin 很强大，它提供的功能远远超出了一个 Redis 客户端的范畴，使用它来替换默认的 Lettuce。在可以使用基本 Redis 功能的同时，也能使用它提供的一些高级服务：

• 远程调用
• 分布式锁
• 分布式对象、容器

常规使用可以使用spring-boot-data-redis，在spring-data下操作一致

有分布式需求的情况下可以使用redission

1）添加依赖

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2）配置连接

server.port=8088
spring.redis.host=127.0.0.1
#Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
#Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=123456
#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-active=8
#连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-wait=-1
#连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
#连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
#连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=30000

3）创建entity

@Data
@AllArgsConstructor
@RedisHash("user")
public class Player {
    @Id
    String name;
    int age;
}

4）创建dao

@Repository
public interface PlayerDao extends  CrudRepository<Player, String> {
}

5）调用

@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    PlayerDao playerDao;
 
    @GetMapping("/")
    public  void getTest(){
        playerDao.save(new Player("ccc",19));
    }
}

5、常用工具，开发方式

1.说明

Redis Desktop Manager是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具，也被称作Redis可视化工具；支持命令控制台操作，以及常用，查询key，rename，delete等操作。

2.安装

1、进入Redis Desktop Manager在git的发行版（免费版）页面 Release 0.9.3 · uglide/RedisDesktopManager · GitHub

新的版本收费

2、点击 redis-desktop-manager-0.9.3.817.exe ，下载

6、经验分享

1) key、value的定义

Key的最佳实践：

• • 固定格式：[业务名]:[数据名]:[id]，会有目录结构
  • 不包含特殊字符
  • 控制 key 的长度

Value的最佳实践：

• • 合理的拆分数据，拒绝BigKey
  • 选择合适数据结构
  • Hash结构的entry数量不要超过1000
  • 设置合理的超时时间

2) 缓存雪崩

指缓存中大批量数据到过期时间，同时查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。与缓存击穿不同的是，缓存击穿是围绕并发查询同一条数据，而缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库，解决方案：

1、设置缓存数据的过期时间随机，防止同一时间内大量数据发生过期。

2、设置热点数据过期时间更长或永久。

3) 缓存击穿

指缓存中没有数据，但数据库中有数据，一般是未做热加载或缓存过期导致，在某一刻由于并发查询同一条数据的请求特别多，读缓存无数据，因此同时去数据库查询数据，引起数据库压力瞬间增大，解决方案：

1、设置热点数据缓存过期时间更长或永久。

2、当查询缓存无数据时，使用互斥锁控制只允许一个线程 A 查询数据库，其余请求线程等待线程 A 加载数据到缓存，如Guava Cache在查询缓存无数据时，只允许一个线程加载。

4) 存储大小限制

String类型：一个String类型的value最大可以存储512M

List类型：list的元素个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个。

Set类型：元素个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个。

Hash类型：键值对个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个。

Sorted set类型：跟Set类型相似。

5) 避免作为消息队列

Redis其实还能够支持消息队列的应用，但其读写效率是不及其他MQ如Kafka、RabbitMQ等。且由于其结构的设置，不太能够支撑

MQ的一些主要特性，所以应当避免使用。

6) 你在使用 Redis 时，要把它当做缓存来使用，而不是数据库。

7) 批量命令代替单个命令

当你需要一次性操作多个 key 时，你应该使用批量命令来处理。

批量操作相比于多次单个操作的优势在于可以显著减少客户端、服务端的来回网络 IO 次数

7、扩展阅读

1）redis 持久化方式哪些?

RDB，全称 Redis Database，在指定的时间间隔内将内存中的数据集以快照的方式写入磁盘，实际操作过程是 fork 一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储，在恢复数据时将快照文件直接读到内存里。

优点：

• RDB 快照是压缩后的二进制文件，文件的大小会很小，比较适合使用全量复制与备份的场景。
• 相比于 AOF 机制，如果数据集很大，RDB 的恢复效率会更高。

缺点：

• 如果想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么 RDB 不是一个很好的选择，因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。
• 由于每次生成 RDB 快照都需要 fork 子进程生成全量数据的快照，占用 CPU 与磁盘资源，不适合于频繁执行。
• 兼容问题，不同版本的 redis 生成的快照可能不兼容。

AOF，全称为 Append Only File，将操作命令与数据以格式化的方式追加到操作日志文件的尾部，在 append 操作返回后(已经写入到文件或者即将写入)，才进行实际的数据变更，日志文件保存了历史所有的操作过程，当 redis server 需要恢复数据时，可直接重放该日志文件，即可还原所有的操作过程。

在 redis 中提供每秒同步、每次修改同步、不同步3 种同步策略。实际每秒同步是异步完成的，其效率高，一旦系统出现宕机，则这一秒内修改的数据将会丢失。

每次修改同步，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中，可想而至，这种同步方式效率是最低的。

优点：

• AOP 机制提供更高的数据安全性，即数据持久性。
• AOF 持久化方式包含一个格式清晰、易于理解的日志内容，用于记录所有的修改操作。
• 对于写入了一半数据后出现了系统崩溃的现象，redis 能通过 redis-check-aof 工具帮助解决数据一致性的问题。
• 当日志文件过大时，redis 会启动 rewrite 机制，可以删除其中的某些命令。

缺点：

• 对相同数量的数据而言，AOF 文件通常要大于 RDB 文件，AOF 的恢复数据的速度要比 RDB 效率低。
• 根据同步策略的不同，AOF 在运行效率上通常会慢于 RDB，但每秒同步策略的效率是比较高的，禁用同步策略的效率和 RDB 效率类似。

对于选择哪种持久化方式，可根据系统能否接受部分性能的牺牲，通过 AOF 方式换取更高的数据一致性，或者禁用 RDB 备份换取更高的性能，待请求量或流量少的时间点再定时执行 save 命令做快照备份，但目前生产环境接触的更多都是二者结合使用的。

2）redis 部署方式有哪些

单机模式，即只有一个 redis 实例，所有的服务都连接到该实例上，该模式不适用于生产环境，若 redis 实例发生宕机或内存不足等，将导致所有服务都受影响。

哨兵模式，redis 官方推荐的高可用性方案，在 master 宕机后，redis 本身不具备自动主备切换的功能，而 redis-sentinel 是一个独立运行的进程，它能监控多个 master-slave 集群，发现 master 宕机后能自动选举新的 master。

集群模式，随着业务和数据量剧增，已达到单节点性能瓶颈，垂直扩容受机器限制，水平扩容涉及对业务的影响，及数据迁移时存在数据丢失的风险。

因此在 redis 3.0 推出 cluster 分布式集群方案，当遇到单节点内存、并发、流量瓶颈时，可采用cluster 方案实现负载均衡，该方案主要解决分片问题，把整个数据按照规则分成多个子集存储在多个不同 redis 节点上，每个节点各自负责整个数据的一部分。

3）redis 过期数据清除机制

被动删除：当操作读/写一个已过期的 key 时，会触发惰性删除策略，直接删除过期 key 并且返回NIL。

主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，因此 redis 会定期主动淘汰清除已过期的 key。

4）redis 内存淘汰策略

当前已用内存超过 redis 配置的 maxmemory 限定时，会触发主动清理策略，策略如下：

• noeviction ：不进行数据淘汰，当缓存被写满后，Redis不提供服务直接返回错误。
• volatile-random ：在设置过期时间的键值对中随机删除。
• volatile-ttl ：在设置过期时间的键值对，基于过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
• volatile-lru：基于LRU(Least Recently Used) 算法筛选设置了过期时间的键值对， 最近最少使用的原则筛选数据。
• volatile-lfu：使用 LFU( Least Frequently Used ) 算法选择设置了过期时间的键值对, 使用频率最少的原则筛选数据
• allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据。
• allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
• allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

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