Redis 数据结构与实战：主从复制、哨兵、集群全面解析-优快云博客

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前面几篇文章分析了Redis数据结构，Redis主从复制，哨兵模式，Cluster分片方案，本文将以问题的形式对这些内容进行一个总结。

一、Redis支持哪些数据结构，以及底层的实现

数据结构类型	底层数据结构	使用场景
string	sds(简单动态字符串)	1、分布式锁 2、缓存数据 3、计数器 4、全局id 5、bitmap统计数据
hasher	hashtable ziplist(压缩列表)	1、redission存储分布式锁 2、存储行数据
zset	ziplist skiplist(多层级跳表)	1、排行榜
set	intset(存整型) hashtable(存非整型)	1、用户信息 2、用户点赞关注信息
list	quicklist和ziplist组合	1、内存级消息队列，栈
geospatial indexes	geoPoint数组	1、存储地理位置，如经纬度
hyperloglogs	基于string实现	1、大数据不精确统计数据

二、Redis为什么这么快？

1、key的全部操作基于内存存储和操作

2、k/v存储结构，时间复杂度O(1)

3、单线程操作，避免线程上下文切换，上下文切换需要消耗系统资源。这里的单线程是指处理客户端的请求是单线程的，可以把它叫做主线程。单线程的好处？

没有创建线程，销毁销毁线程的开销。
避免了上下文切换，cpu开销。
避免线程之间竞争问题，比如加锁和解锁。死锁等问题。

4、数据据结构精细化设计，比如sds的惰性回收策略，预先分配策略，三种编码类型,hashes,zset多种编码切换，基于字节层面优化存储性能，不浪费一字节内存。

5、非阻塞多路复用io模型

三、Redis内存淘汰策略

淘汰策略	淘汰key的范围
Volatile-lru	设置了过期时间的最近最少使用的key，非传统lru算法，基于采样实现
All-lru	所有的key里面最近最少使用key
Volatile-lfu	设置了过期时间的使用频率最低的key，基于概率实现
All-lfu	所有的key里面使用频率最低的key
Volatile-random	设置了过期时间的随机的key
All-random	所有key里面随机的key

四、Redis实现分布式锁

1、为什么需要分布式锁？

由于在分布式系统中，跨jvm进程之间对共享资源进行互斥访问时，synchronized,lock无法实现。

2、实现分布式锁需要考虑的问题？

互斥
防止死锁
性能
可重入锁方式
锁续约看门狗，一个线程，1/3的时间去续约。

3、Redission是怎么用redis实现分布式锁的？

redission加锁形式，使用hashes结构。

通过lua脚本将value设置成加锁的次数，实现可重入锁特性。

释放锁就value减少,直到达到0后，删除key。

释放锁

加锁成功后开启续期定时任务

使用了netty中的时间轮组件来创建定时任务

Redission实现的分布式锁存在什么问题呢？

最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务上一定会出现问题，导致脏数据的产生。所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

解决办法是什么呢？

官方是推荐使用红锁算法来解决。