极客时间-Redis核心技术与实战笔记(3)

最新推荐文章于 2025-10-04 20:45:18 发布
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#redis #缓存 #数据库

本文探讨了为何Redis选择单线程架构，强调其内存操作、高效数据结构和I/O多路复用的优势，以及Redis在持久化、异步任务等方面利用其他线程的策略。同时，讲解了Linux网络编程中多线程问题的规避和单线程设计的必要性。

为什么单线程Redis那么快？
大部分操作在内存完成，高效的数据结构，采用I/O多路复用。

为什么Redis不使用多线程？
多线程访问共享资源使用的互斥机制会带来额外的开销。使用单线程是Redis在性能方面综合考虑所作出的选择。

什么是单线程Redis？
单线程Redis指对Redis进行网络I/O和键值对读写由一个线程完成。

Redis是单线程的吗？有没有用到多线程？
Redis持久化，异步删除，集群数据同步是由其他线程完成的。

之后讲了Linux网络编程的一些IO多路复用的知识。

极客时间 Redis核心技术与实战 笔记（实践篇 集群）
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02-18 4021
Redis主从同步与故障切换，有哪些坑？
极客时间 Redis核心技术与实战 笔记（实践篇 数据结构）
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02-17 1547
实践篇 “万金油”的String，为什么不好用了？ 为什么 String 类型内存开销大？ 当你保存 64 位有符号整数时，String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。 但是，当你保存的数据中包含字符时，String 类型就会用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构体来保存，如下图所示： buf：字节数组，保存实际数据。为了表示字节数组的结束，Redis 会自动在数组最后加一个“\0”，这就会额外占用 1
【极客时间】Redis课程整理——基础篇
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10-04 922
SimpleKV缺点：【数据结构】上缺乏广泛的数据结构支持：比如支持范围查询的SkipList，和Stream等等数据结构【高可用】上缺乏，哨兵或者master-slaver模式的高可用设计【横向扩展】上缺乏集群和分片功能【在内存安全性】上，缺乏内存过载时候的key淘汰算法的支持【内存利用率】没有充分对数据结构优化提高内存利用率，例如使用压缩性的数据结构【功能扩展】需要具备后续功能的拓展【不具备事务性】无法保证多个操作的原子性。
redis核心技术与实战笔记
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Redis比较粗浅的总结 一，作者讲了什么？ 1，Redis的底层数据结构 二，作者是怎么把这事给讲明白的？ 1，讲了Redis的数据结构：数据的保存形式与底层数据结构 2，由数据结构的异同点，引出数据操作的快慢原因 三，为了讲明白，作者讲了哪些要点？有哪些亮点？ 1，亮点1：string，list，set，hast,sortset都只是数据的保存形式，底层的数据结构是：简单动态字符串，双向链表，压缩列表，哈希表，跳表，整数数组 2，亮点2：Redis使用了一个哈希表保存所有的键值对 3，要点1：五种数据形
Redis 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透定义以及解决办法
子冉冰清的博客
03-22 697
Redis 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透定义以及解决办法 在实际应用 Redis 缓存时，我们经常会遇到一些异常问题，概括来说有 4 个方面： 缓存中的数据和数据库中的不一致； 缓存雪崩； 缓存击穿； 缓存穿透。 只要我们使用 Redis 缓存，就必然会面对缓存和数据库间的一致性保证问题，这也算是 Redis 缓存应用中的“必答题”了。最重要的是，如果数据不一致，那么业务应用从缓存中读取的数据就不是最新数据，这会导致严重的错误。比如说，我们把电商商品的库存信息缓存在 Redis 中，如果库存信息不对，那
Redis学习笔记
我是要成为海贼王的男人！
09-22 314
从键值数据库到redis 数据结构 全局哈希表 底层数据结构 底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组 压缩列表：类似数组， 和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。 跳表 跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位 不同操作的复杂度 单元素操作是基础；
《极客时间-Redis核心技术与实战》学习笔记
在远行的路上
02-18 2165
数据结构 Redis数据类型和底层数据结构的对应关系：String -> 简单动态字符串，List -> 双向链表、压缩列表，Hash -> 压缩列表、哈希表，Sorted Set -> 压缩列表、跳表，Set -> 哈希表、整数数组。 哈希表rehash高效操作：默认使用两个全局哈希表，默认使用哈希表1，rehash时，给哈希表2分配更大的空间，把哈希表1的数据重新映射到哈希表2，释放哈希表1的空间。重新映射时，无法处理客户端请求，会造成线程阻塞，采用“渐进式rehash
极客时间-Redis核心技术与实战笔记(2)
LIXL123456的博客
11-04 508
首先老师提出一个问题：Redis的快，快在哪里？ 内存数据库，所有操作在内存完成。 键值对使用的高效的数据结构。 老师用了一张图详细的展示了Redis的不同类型的数据底层所用的数据结构： 上述数据结构都是值的底层实现。 键和值用什么结构组织： 使用哈希表（一个数组）保存所有键值对。 值是集合类型如何保存？ 哈希表中保存指向具体值的指针。 使用哈希表可以用O(1)时间复杂度快速查找到键值对。 潜在风险：hash冲突，rehash可能的操作阻塞。 解决hash冲突： 链式hash。 链式hash存在的问题：
极客时间-Redis核心技术与实战笔记(1)
LIXL123456的博客
11-03 1126
对一个大型软件系统的更好的学习方式：先建立起系统观，再关注具体的细枝末节。 先考虑简单的键值数据库架构： 理解数据模型和操作接口，知道Redis可以做什么，不能做什么。 数据模型： key-value类型，key类型对于不同数据库一般差别不大。 value类型： Memcached仅支持string类型，Redis支持多种类型。不同数据类型支撑不同业务需求，在性能空间效率等方面有差异。 数据操作： 简单的key-value1支持三种操作： PUT， GET，DELETE PUT：写入或更新key-value
极客时间 Redis核心技术与实战 笔记（基础篇）
朱嫑膘的博客
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Redis 概览 Redis 知识全景图 Redis 问题画像图 基础篇 基本架构 数据结构 数据类型和底层数据结构映射关系 全局哈希表 链式哈希解决哈希冲突 渐进式 rehash 不同数据结构查找操作的时间复杂度 不同操作的复杂度 单元素操作是基础； 范围操作非常耗时； 统计操作通常高效； 例外情况只有几个。 第一，单元素操作，是指每一种集合类型对单个数据实现的增删改查操作。例如，Hash 类型的 HGET、HSET 和 HDEL，Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBE
Redis系列 - Redis数据持久化（AOF&RDB）？
u011485472的博客
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Redis系列 - Redis数据持久化（AOF&RDB）？ 宕机了，Redis如何避免数据丢失？ AOF RDB AOF Redis先将数据写入Redis内存，再记日志，Redis使用的写后日志。为了避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。所以，如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。 AOF日志记录格式： 以 Redis 收到“set key1valu.
《Redis实战》电子书
06-19
《Redis实战》电子书
极客时间 Redis核心技术与实战 基础篇 笔记03 缓存穿透，雪崩，击穿
郭传志的博客
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我们再看一下刚才的计算机分层结构。LLC 的大小是 MB 级别，page cache 的大小是 GB 级别，而磁盘的大小是 TB 级别。这其实包含了缓存的第二个特征：缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的，我们不可能把所有数据都放在缓存系统中 举个例子，在商品大促的场景中，商品的库存信息会一直被修改。如果每次修改都需到数据库中处理，就会拖慢整个应用，此时，我们通常会选择读写缓存的模式。而在短视频 App 的场景中，虽然视频的属性有很多，但是，一般确定后，修改并不频繁，此时，在数据...
极客时间-Redis核心技术与实战笔记(4)
LIXL123456的博客
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宕机，Redis如何避免数据丢失？ Redis是工作在内存中的键值数据库，服务器宕机后存在数据丢失的问题。 一种解决方法是从后端数据库恢复数据。 上述解决方法存在的问题：每次出现问题都需要访问数据库拷贝大量数据，给数据库带来巨大压力（这里有点疑惑，宕机很少出现，作者却说需要频繁访问数据库。访问数据不都是通过Redis吗？）。宕机后数据从慢速数据库读取，使用这些数据的应用相应变慢。 解决方法：数据持久化。 持久化两大机制：AOF(Append Only File)日志，RDB快照。 AOF日志实现：应用程序从
事务例子_实践篇（10）事务：Redis能实现ACID
weixin_29124971的博客
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事务是数据库的一个重要功能。所谓的事务，就是指对数据进行读写的一系列操作。事务在执行时，会提供专门的属性保证，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），也就是 ACID 属性。这些属性既包括了对事务执行结果的要求，也有对数据库在事务执行前后的数据状态变化的要求那么，Redis 可以完全保证 ACID 属性吗？毕...
Redis
dadazgh的博客
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Nosql概述 1、为什么要用Nosql 1、单机mySQL的年代 90年代，一个基本的网站访问一般不会有太大，单个数据库完全够了， 整个网站的瓶颈是什么？ 数据量太大，一个机器放不下！ 数据索引（B+树） 访问量（读写混合），一个服务器承受不了 只要发生以上情况之一，就必须晋级。 2、Mencached（缓存）+MySQL+垂直拆分（读写分离） 网站80%的情况都在读，每次都去查询数据库就十分麻烦！所以在中间加个缓存保证效率！ 发展过程：优化数据结构和索引–>文件缓存(IO)–>Menc
Redis数据同步
weixin_40108561的博客
09-10 1541
高可靠性 数据尽量少丢失，AOF（Append Only File）日志和RDB（Redis DataBase）快照机制保证这一点。 服务尽量少中断，Redis的做法是增加副本冗余量。 Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。 主从库间如何进行第一次同步 启动多个 Redis 实例的时候，它们相互之间就可以通过 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主库和从库的关系，之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。 例如，现在有
极客时间 Redis核心技术与实战 基础篇 笔记02 主从同步 && 哨兵 && 切片
郭传志的博客
08-19 3056
06 | 数据同步：主从库如何实现数据一致？ 好了，到这里，我们了解了主从库间通过全量复制实现数据同步的过程，以及通过“主 - 从 - 从”模式分担主库压力的方式。那么，一旦主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库，这个过程也称为基于长连接的命令传播，可以避免频繁建立连接的开销。 在网络断连阶段，主库可能会收到新的写操作命令，所以，一般来说，master_repl_offset 会大于 ...
极客时间 Redis核心技术与实战 笔记（实践篇 性能和内存）
朱嫑膘的博客
02-17 1813
异步机制：如何避免单线程模型的阻塞？ Redis 实例有哪些阻塞点？ 客户端：网络 IO，键值对增删改查操作，数据库操作； 磁盘：生成 RDB 快照，记录 AOF 日志，AOF 日志重写； 主从节点：主库生成、传输 RDB 文件，从库接收 RDB 文件、清空数据库、加载 RDB 文件； 切片集群实例：向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移。 1. 和客户端交互时的阻塞点 复杂度高的增删改查操作肯定会阻塞 Redis （1）集合全量查询和聚合操作 不同数据类型删除耗时： （2）bigkey 删除操作 （3
Scrapy-Redis：分布式爬虫实战与原理剖析
这个模块设置了默认的Redis连接参数，如超时时间和连接重试机制。 Scrapy-Redis工程本身并不复杂，主要依赖于Redis和Scrapy这两个库，它作为这两者之间的桥梁，整合了它们的功能。虽然官方文档可能较为简洁，深入...
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