从应用到底层：36张图带你进入Redis世界（下）

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原创最新推荐文章于 2026-02-07 02:33:36 发布 100 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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4.6 事务

MySQL 中的事务还是挺多道道的还要，而在Redis中的事务只要有如下三步：

关于事务具体结论：

1、redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。　 2、Redis事务没有隔离级别的概念：批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存，并不会被实际执行，也就不存在事务内的查询要看到事务里的更新，事务外查询不能看到。 3、Redis不保证原子性：Redis中单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性。 4、Redis编译型错误事务中所有代码均不执行，指令使用错误。运行时异常是错误命令导致异常，其他命令可正常执行。 5、watch指令类似于乐观锁，在事务提交时，如果watch监控的多个KEY中任何KEY的值已经被其他客户端更改，则使用EXEC执行事务时，事务队列将不会被执行。

4.7、正确开发步骤

上线前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。上线时：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流 + 降级，避免MySQL扛不住。上线后：Redis 持久化采用 RDB + AOF 来保证断点后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

5、分布式锁

日常开发中我们可以用 synchronized 、Lock 实现并发编程。但是Java中的锁只能保证在同一个JVM进程内中执行。如果在分布式集群环境下用锁呢？日常一般有两种选择方案。

5.1、 Zookeeper实现分布式锁

你需要知道一点基本zookeeper知识：

1、持久节点：客户端断开连接zk不删除persistent类型节点 2、临时节点：客户端断开连接zk删除ephemeral类型节点 3、顺序节点：节点后面会自动生成类似0000001的数字表示顺序 4、节点变化的通知：客户端注册了监听节点变化的时候，会调用回调方法

大致流程如下，其中注意每个节点只监控它前面那个节点状态，从而避免羊群效应。关于模板代码百度即可。

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缺点：

频繁的创建删除节点，加上注册watch事件，对于zookeeper集群的压力比较大，性能也比不上Redis实现的分布式锁。

5.2、 Redis实现分布式锁

本身原理也比较简单，Redis 自身就是一个单线程处理器，具备互斥的特性，通过setNX，exist等命令就可以完成简单的分布式锁，处理好超时释放锁的逻辑即可。

SETNX

SETNX 是SET if Not eXists的简写，日常指令是SETNX key value，如果 key 不存在则set成功返回 1，如果这个key已经存在了返回0。

SETEX

SETEX key seconds value 表达的意思是将值 value 关联到 key ，并将 key 的生存时间设为多少秒。如果 key 已经存在，setex命令将覆写旧值。并且 setex是一个原子性(atomic)操作。

加锁：

一般就是用一个标识唯一性的字符串比如UUID 配合 SETNX 实现加锁。

解锁：

这里用到了LUA脚本，LUA可以保证是原子性的，思路就是判断一下Key和入参是否相等，是的话就删除，返回成功1，0就是失败。

缺点：

这个锁是无法重入的，且自己实心的话各种边边角角都要考虑到，所以了解个大致思路流程即可，工程化还是用开源工具包就行。

5.3、 Redisson实现分布式锁

Redisson 是在Redis基础上的一个服务，采用了基于NIO的Netty框架，不仅能作为Redis底层驱动客户端，还能将原生的RedisHash，List，Set，String，Geo，HyperLogLog等数据结构封装为Java里大家最熟悉的映射（Map），列表（List），集（Set），通用对象桶（Object Bucket），地理空间对象桶（Geospatial Bucket），基数估计算法（HyperLogLog）等结构。

这里我们只是用到了关于分布式锁的几个指令，他的大致底层原理：

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Redisson加锁解锁大致流程图如下：

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6、Redis 过期策略和内存淘汰策略

6.1、Redis的过期策略

Redis中过期策略通常有以下三种：

1、定时过期：

每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

2、惰性过期：

只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

3、定期过期：

每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中 key 是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。

Redis采用的过期策略：惰性删除 + 定期删除。memcached采用的过期策略：惰性删除。

6.2、6种内存淘汰策略

Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

1、volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 2、volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 3、volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 4、allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 5、allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 6、no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据，不删除的意思。

面试常问常考的也就是LRU了，大家熟悉的LinkedHashMap中也实现了LRU算法的，实现如下：

min-replicas-to-write 3 表示连接到master的最少slave数量 min-replicas-max-lag 10 表示slave连接到master的最大延迟时间

6.2、总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据，过期策略用于处理过期的缓存数据。

7、Redis 集群高可用

单机问题有机器故障、容量瓶颈、QPS瓶颈。在实际应用中，Redis的多机部署时候会涉及到redis主从复制、Sentinel哨兵模式、Redis Cluster。

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7.1、redis主从复制

该模式下具有高可用性且读写分离，会采用增量同步跟全量同步两种机制。

7.1.1、全量同步

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Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段，这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份：

1、slave连接master，发送psync命令。 2、master接收到psync命名后，开始执行bgsave命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令。 3、master发送快照文件到slave，并在发送期间继续记录被执行的写命令。4、slave收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照。 5、master快照发送完毕后开始向slave发送缓冲区中的写命令。 6、slave完成对快照的载入，开始接收命令请求，并执行来自master缓冲区的写命令。

7.1.2、增量同步

也叫指令同步，就是从库重放在主库中进行的指令。Redis会把指令存放在一个环形队列当中，因为内存容量有限，如果备机一直起不来，不可能把所有的内存都去存指令，也就是说，如果备机一直未同步，指令可能会被覆盖掉。

Redis增量复制是指Slave初始化后开始正常工作时master发生的写操作同步到slave的过程。增量复制的过程主要是master每执行一个写命令就会向slave发送相同的写命令。

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7.1.3、Redis主从同步策略：

1、主从刚刚连接的时候，进行全量同步；全同步结束后，进行增量同步。当然，如果有需要，slave 在任何时候都可以发起全量同步。redis 策略是，无论如何，首先会尝试进行增量同步，如不成功，要求从机进行全量同步。2、slave在同步master数据时候如果slave丢失连接不用怕，slave在重新连接之后丢失重补。 3、一般通过主从来实现读写分离，但是如果master挂掉后如何保证Redis的 HA呢？引入Sentinel进行master的选择。

7.2、高可用之哨兵模式

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Redis-sentinel 本身是一个独立运行的进程，一般sentinel集群节点数至少三个且奇数个，它能监控多个master-slave集群，sentinel节点发现master宕机后能进行自动切换。Sentinel可以监视任意多个主服务器以及主服务器属下的从服务器，并在被监视的主服务器下线时，自动执行故障转移操作。这里需注意sentinel也有single-point-of-failure问题。大致罗列下哨兵用途：

集群监控：循环监控master跟slave节点。消息通知：当它发现有redis实例有故障的话，就会发送消息给管理员故障转移：这里分为主观下线(单独一个哨兵发现master故障了)。客观下线(多个哨兵进行抉择发现达到quorum数时候开始进行切换)。配置中心：如果发生了故障转移，它会通知将master的新地址写在配置中心告诉客户端。

7.3、Redis Cluster

RedisCluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本后推出的方案，有效地解决了Redis分布式的需求。

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7.3.1、分区规则

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常见的分区规则

节点取余：hash(key) % N 一致性哈希：一致性哈希环虚拟槽哈希：CRC16[key] & 16383

RedisCluster采用了虚拟槽分区方式，具体的实现细节如下：

1、采用去中心化的思想，它使用虚拟槽solt分区覆盖到所有节点上，取数据一样的流程，节点之间使用轻量协议通信Gossip来减少带宽占用所以性能很高， 2、自动实现负载均衡与高可用，自动实现failover并且支持动态扩展，官方已经玩到可以1000个节点实现的复杂度低。 3、每个Master也需要配置主从，并且内部也是采用哨兵模式，如果有半数节点发现某个异常节点会共同决定更改异常节点的状态。 4、如果集群中的master没有slave节点，则master挂掉后整个集群就会进入fail状态，因为集群的slot映射不完整。如果集群超过半数以上的master挂掉，集群都会进入fail状态。 5、官方推荐集群部署至少要3台以上的master节点。

8、Redis 限流

经常乘坐北京西二旗地铁或者在北京西站乘坐的时候经常会遇到一种情况就是如果人很多，地铁的工作人员拿个小牌前面一档让你等会儿再检票，这就是实际生活应对人流量巨大的措施。

在开发高并发系统时，有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。那么何为限流呢？顾名思义，限流就是限制流量，就像你宽带包了1个G的流量，用完了就没了。通过限流，我们可以很好地控制系统的qps，从而达到保护系统的目的。

1、基于Redis的setnx、zset

1.2、setnx

比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。

缺点：比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题。

1.3、zset

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求，

缺点：就是zset的数据结构会越来越大。

2、漏桶算法

漏桶算法思路：把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。

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3、令牌桶算法

令牌桶算法的原理：可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

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细节流程大致：

1、所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理。 2、根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌。 3、设置桶最大可容纳值，当桶满时新添加的令牌就被丢弃或者拒绝。 4、请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除。 5、令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流。

工程化：

1、自定义注解、aop、Redis + Lua 实现限流。 2、推荐 guava 的RateLimiter实现。

9、常见知识点

字符串模糊查询时用Keys可能导致线程阻塞，尽量用scan指令进行无阻塞的取出数据然后去重下即可。
多个操作的情况下记得用pipeLine把所有的命令一次发过去，避免频繁的发送、接收带来的网络开销，提升性能。
bigkeys可以扫描redis中的大key，底层是使用scan命令去遍历所有的键，对每个键根据其类型执行STRLEN、LLEN、SCARD、HLEN、ZCARD这些命令获取其长度或者元素个数。缺陷是线上试用并且个数多不一定空间大，
线上应用记得开启Redis慢查询日志哦，基本思路跟MySQL类似。
Redis中因为内存分配策略跟增删数据是会导致内存碎片，你可以重启服务也可以执行activedefrag yes进行内存重新整理来解决此问题。