本文详细介绍了Redis的基础原理，包括单线程模型、持久化机制RDB和AOF的优缺点及配置策略，以及企业级的数据备份方案。此外，还探讨了读写分离和主从复制机制，重点讲解了哨兵系统和Redis Cluster的高可用性。文章深入浅出地分析了Redis在实践中遇到的常见问题和优化思路，包括并发竞争、雪崩和穿透问题的解决方案，以及客户端选择与配置建议。
目录
4.如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+(master+slave)
11 .jedis cluster api与redis cluster集群交互的一些基本原理
1.Redis基础原理和知识
1.1 redis和memcached有啥区别
1）Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
2）集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好
1.2 redis的线程模型
1.2.1基础概念铺垫
redis基于reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器
文件事件处理器是单线程模式运行的，但是通过IO多路复用机制监听多个socket，可以实现高性能的网络通信模型，又可以跟内部其他单线程的模块进行对接，保证了redis内部的线程模型的简单性。
文件事件处理器的结构包含4个部分：多个socket，IO多路复用程序，文件事件分派器，事件处理器（命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器，等等）
多个socket可能并发的产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是IO多路复用程序会监听多个socket，但是会将socket放入一个队列中排队，每次从队列中取出一个socket给事件分派器，事件分派器把socket给对应的事件处理器。
当socket变得可读时，socket就会产生一个AE_READABLE事件。
当socket变得可写的时候，socket会产生一个AE_WRITABLE事件。
IO多路复用程序可以同时监听AE_REABLE和AE_WRITABLE两种事件，要是一个socket同时产生了AE_READABLE和AE_WRITABLE两种事件，那么文件事件分派器优先处理AE_REABLE事件，然后才是AE_WRITABLE事件。
如果是客户端要连接redis，那么会为socket关联连接应答处理器
如果是客户端要写数据到redis，那么会为socket关联命令请求处理器
如果是客户端要从redis读数据，那么会为socket关联命令回复处理器
1.2.2客户端与redis通信的一次流程
在redis启动初始化的时候，redis会将连接应答处理器跟AE_READABLE事件关联起来，接着如果一个客户端跟redis发起连接，此时会产生一个AE_READABLE事件，然后由连接应答处理器来处理跟客户端建立连接，创建客户端对应的socket，同时将这个socket的AE_READABLE事件跟命令请求处理器关联起来。
当客户端向redis发起请求的时候（不管是读请求还是写请求，都一样），首先就会在socket产生一个AE_READABLE事件，然后由对应的命令请求处理器来处理。这个命令请求处理器就会从socket中读取请求相关数据，然后进行执行和处理。
接着redis这边准备好了给客户端的响应数据之后，就会将socket的AE_WRITABLE事件跟命令回复处理器关联起来，当客户端这边准备好读取响应数据时，就会在socket上产生一个AE_WRITABLE事件，会由对应的命令回复处理器来处理，就是将准备好的响应数据写入socket，供客户端来读取。
命令回复处理器写完之后，就会删除这个socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器的关联关系。
1.3为啥redis单线程模型也能效率这么高
1）纯内存操作（主要）
2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制（主要）
3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题
1s内可以处理几万请求
1.4 redis的基础数据类型
| 类型 |
用途举例 |
|---|---|
| string |
|
| hash | |
| list | 比如可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询 |
| set | |
| sorted_set | 排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名 |
1.5、Pipelining
客户端要连续执行的多次操作无法通过Redis命令组合在一起，例如：
SET a "abc"
INCR b
HSET c name "hi"
此时便可以使用Redis提供的pipelining功能来实现在一次交互中执行多条命令。
使用示例：
mysql -uroot -p123456.. -Dds_0 --default-character-set=utf8 --skip-column-names --raw < syns_data.sql | redis-cli -a 123456.. --pipePipelining的局限性
Pipelining只能用于执行连续且无相关性的命令，当某个命令的生成需要依赖于前一个命令的返回时，就无法使用Pipelining了。
1.6、事务与Scripting
Pipelining能够让Redis在一次交互中处理多条命令，然而在一些场景下，我们可能需要在此基础上确保这一组命令是连续执行的。
比如获取当前累计的PV数并将其清0
> GET vCount
12384
> SET vCount 0
OK
如果在GET和SET命令之间插进来一个INCR vCount，就会使客户端拿到的vCount不准确。
Redis的事务可以确保复数命令执行时的原子性。也就是说Redis能够保证：一个事务中的一组命令是绝对连续执行的，在这些命令执行完成之前，绝对不会有来自于其他连接的其他命令插进去执行。
通过MULTI和EXEC命令来把这两个命令加入一个事务中：
> MULTI
OK
> GET vCount
QUEUED
> SET vCount 0
QUEUED
> EXEC
1) 12384
2) OK
Redis在接收到MULTI命令后便会开启一个事务，这之后的所有读写命令都会保存在队列中但并不执行，直到接收到EXEC命令后，Redis会把队列中的所有命令连续顺序执行，并以数组形式返回每个命令的返回结果。
可以使用DISCARD命令放弃当前的事务，将保存的命令队列清空。
需要注意的是，Redis事务不支持回滚
2.Redis持久化：RDB，AOF
2.1、RDB和AOF两种持久化机制的介绍
RDB持久化机制，对redis中的数据执行周期性的持久化
AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集
如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用，那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制
通过RDB或AOF，都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云，云服务
如果redis挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动redis，redis就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务
如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整
2.2、RDB持久化机制的优点
（1）RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说Amazon的S3云服务上去，在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据
（2）RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可
（3）相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程，更加快速
2.3、RDB持久化机制的缺点
（1）如果想要在redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据
（2）RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒
2.4、AOF持久化机制的优点
（1）AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据
（2）AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复
（3）AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。
（4）AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据
2.5、AOF持久化机制的缺点
（1）对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
（2）AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的
（3）以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。
2.6、RDB和AOF到底该如何选择
（1）不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据
（2）也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快; 第二，RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
（3）综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复
3.部署redis企业级数据备份方案
3.1、企业级的持久化的配置策略
在企业中，RDB的生成策略，用默认的也差不多
save 60 10000：60s内数据更改达到10000就save
10000->生成RDB，1000->RDB，这个根据你自己的应用和业务的数据量，你自己去决定
AOF一定要打开，fsync，everysec
auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%，上次的两倍
auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定，16mb，32mb
3.2、企业级的数据备份方案
RDB非常适合做冷备，每次生成之后，就不会再有修改了
数据备份方案
（1）写crontab定时调度脚本去做数据备份
（2）每小时都copy一份rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近48小时的备份
（3）每天都保留一份当日的rdb的备份，到一个目录中去，仅仅保留最近1个月的备份
（4）每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
（5）每天晚上将当前服务器上所有的数据备份，发送一份到远程的云服务上去
/usr/local/redis
每小时copy一次备份，删除48小时前的数据
crontab -e
0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_hourly.shredis_rdb_copy_hourly.sh
#!/bin/sh
cur_date=`date +%Y%m%d%k`
rm -rf /usr/lo
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