Redis

最新推荐文章于 2025-12-19 14:33:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 14:33:51 发布 · 65 阅读

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#redis #数据库 #缓存

Redis是一种基于内存的NoSQL数据库，提供多种数据类型如Strings、Lists和Sets等，常用于缓存和高性能场景。它支持RDB和AOF两种持久化方式，以及主从复制和RedisCluster集群方案实现高可用。在内存限制时，有多种淘汰策略，如LRU和LFU，确保高效使用内存。

理解

基于key-value存储结构的Nosql开源内存数据库。
提供了五种常用的数据类型：Strings ，Lists ， Sets ， SortSets ，Map，针对不同的结构可以解决不同的业务场景问题，像排行榜、文章的点赞收藏、热点话题等。
Redis里的数据基于内存存储，在数据结构上做了大量的优化，所以IO性能比较好，在实际开发中，我们会把它用在应用和数据库之间的分布式缓存中间件中。
非关系型，所以没有表关联之间的查询问题，能够很好的去提升应用程序之间的数据IO效率
对企业级开发来说，提供主从复制+哨兵以及集群的方式去实现高可用。
Redis集群里通过Hash槽的方式去实现数据的分片，进一步提升了整体的一个性能和可扩展性。

支持的数据类型

Redis总共有10种数据类型：Strings、Lists、Sets、Hashes、Sorted sets、Streams、Geospatial、Bitmaps、Bitfields、HyperLogLog。

持久化策略

RDB(RedisDatabase)是默认开启的，在指定的时间内如果有对应条数的数据发生变化，会自动将数据持久化到磁盘中，RDB存储的是数据，恢复数据的时候直接从磁盘中加载数据，所以它的一个数据恢复的性能比AOF好，可以用于数据缓存。
AOF(Append Only File)是需要手动开启的，为了弥补了RDB的不足，默认是每秒将操作异步记录到磁盘中，存储的是操作，通过重放操作的方式恢复数据，一般当作数据库来使用时开启AOF。

主从集群

Redis主从集群：一个Master节点和多个Slave节点，Master主要负责数据读写，Slave主要负责数据读取，Master收到数据变更会同步到Slave节点上去实现一个数据同步，通过这样的一个架构实现Redis的读写分离,提升数据的查询效率。（不提供容错和恢复功能---> 推出哨兵模式[不能在线扩容]--->Redis Cluster）
主从复制:Master节点和Slave节点数据同步的一种机制，就是将主服务器的数据复制到从服务器中。

全量复制:发生在Slave节点初始化阶段，将Master数据全部拷贝一份，原理：Slave向Maste发送一个SYN的同步命令，Master收到数据后生成当前的数据快照发送给从节点，从节点收到数据加载后完成全量复制。

增量复制：发生在每一次Master节点发生数据变更的场景里，把变化的增量数据同步给从节点，增量复制是通过维护offset这样一个复制偏移量来实现的。

Redis Cluster

Redis Cluster自动将数据进行分片，同时每个 master 只有一部分数据。提供内置的高可用支持，部分 master 不可用时还是可以对外提供服务的。在 Redis Cluster 架构下，每个 Redis 需要开发两个端口，比如一个是：6379 一个是 16379；另外一个就是加 1w 的端口号，比如 16379。端口号用来进行节点之间的通信，也被称为 cluster bus。cluster bus 的通信用来故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用较少的网络带宽和处理时间。

淘汰策略（八种五类）

Maxmemory达到最大限制（一般是服务器的最大内存）采取的缓存数据淘汰策略。

默认策略，直接报错
LRU策略，淘汰最近不经常使用的key
LFU策略，淘汰使用频率低的非热点数据
随机策略，随机淘汰一些key
TTL策略，设置过期时间的key里淘汰一些快过期的key

1、no-eviction: 添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，就返回error，然后啥也不干。

2、allkeys-lru:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，就会扫描所有的key，淘汰一些最近未使用的key。

3、volatile-lru:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，扫描那些设置里过期时间的key，淘汰一些最近未使用的key。

4、allkeys-random:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，就会扫描所有的key，随机淘汰一些key。

5、volatile-random:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，扫描那些设置里过期时间的key，随机淘汰一些key。

6、volatile-ttl(time to live):添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，扫描那些设置里过期时间的key，淘汰一些即将过期的key。

7、volatile-lfu:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，就会淘汰一些设置了过期时间的，使用LFU算法淘汰一些key。（有些key虽然最近没有被使用，在接下来可能会被使用，就不会删除）

8、allkeys-lfu:添加数据时，如果redis判断该操作会导致占用内存大小超过内存限制，就会扫描所有的key，使用 LFU这种算法淘汰一些key。（有些key虽然最近没有被使用，在接下来可能会被使用，就不会删除）

- LRU: Least Recently Used，淘汰最长时间未被使用的数据，以时间作为参考。
- LFU: Least Frequently Used(访问频率)，淘汰一定时期内被访问次数最少的数据，以次数作为参考。