m0_73902080的博客

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储，然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据，为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收：可以通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）：当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放，从而起到内存回收的目的Redis本身是一个典型的key-value内

因此客户端发送命令的格式、服务端响应结果的格式必须有一个规范，这个规范就是通信协议目前，默认使用的依然是RESP2协议（RESP）

如果调用recvfrom时，恰好没有数据，阻塞IO会使CPU阻塞，非阻塞IO使CPU空转，都不能充分发挥CPU的作用如果调用recvfrom时，恰好有数据，则用户进程可以直接进入第二阶段，读取并处理数据比如服务端处理客户端Socket请求时，在单线程情况下，只能依次处理每一个socket，如果正在处理的socket恰好未就绪（数据不可读或不可写），线程就会被阻塞，所有其他客户端socket都必须等待，性能很差多线程数据就绪再去读取数据。

Redis构建了一种新的字符串结构，称为简单动态字符串（Simple Dynamic String），简称SDSRedis是C语言实现的，其中SDS是一个结构体，源码如下：例如，一个包含字符串“name”的sds结构如下： SDS之所以叫做动态字符串，是因为它具备动态扩容的能力，例如一个内容为“hi”的SDS：假如要给SDS追加一段字符串“,Amy”，这里首先会申请新内存空间：

在Redis执行时耗时超过某个阈值的命令，称为慢查询慢查询的危害：由于Redis是单线程的，所以当客户端发出指令后，它们都会进入到Redis底层的queue来执行，如果此时有一些慢查询的数据，就会导致大量请求阻塞，从而引起报错slowlog-log-slower-than：慢查询阈值，单位是微秒。默认是10000，建议1000slowlog-max-len：慢查询日志（本质是一个队列）的长度。默认是128，建议1000。

单个命令的执行流程：N条命令的执行流程：N条命令批量执行：Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：利用mset批量插入10万条数据：注意：不要在一次批处理中传输太多命令，否则单条命令占用带宽过多，会导致网络阻塞MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline 总结：批量处理的方案：注意事项：如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命

Redis的Key虽然可以自定义，但最好遵循下面的几个最佳实践约定：遵循基本格式：[业务名称]:[数据名]:[id]长度不超过44字节不包含特殊字符

缓存数据同步的常见方式有三种：1.设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除，再次查询时更新2.同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存3.异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据。

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，存在下面的问题：多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：用作缓存的Nginx是业务Nginx， 需要部署为集群，再有专门的Nginx用来做反向代理，Tomcat也要部署为集群模式：多级缓存的关键有两个：缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力缓存分为两类：分布式缓存，例如Redis：优点：存

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题，但是依然有两个问题没有解决：海量数据存储问题高并发写的问题使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：集群中有多个master，每个master保存不同数据每个master都可以有多个slave节点master之间通过ping监测彼此健康状态客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复哨兵的结构如下：作用：监控：Sentinel 会不断检查master和slave是否按预期工作自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端。

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离修改端口号和dir，对应自己所在目录分别启动三个redis实例开启主从关系配置主从可以使用replicaof 或者slaveof（5.0以前）命令有临时和永久两种模式：修改配置文件（永久生效）：在redis.conf中添加一行配置使用redis-cli客户端连接到redis服务，执行slaveof命令（重启后失效）注意：在5.0以后新增命令replicaof，与salveof效果一致。

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也叫做Redis数据快照，简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中，当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据，完成fork后读取内存数据并写入RDB。save命令会导致主进程执行RDB，这个过程中其它所有命令都会被阻塞，只有在数据迁移时可能用到。这个命令执行后会开启独立进程完成RDB，主进程可以持续处理用户请求，不受影响。

消息队列（Message Queue）：字面意思就是存放消息的队列最简单的消息队列模型包括3个角色：消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）生产者：发送消息到消息队列消费者：从消息队列获取消息并处理消息。

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：为了增强ID的安全性，不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他信息：ID的组成部分：全局唯一ID生成策略：Redis实现全局唯一ID：实现优惠券秒杀下单每个店铺都可以发布优惠券，分为平价券和特价券平价券可以任意购买，而特价券需要秒杀抢购tb_voucher：优惠券的基本信息，优惠金额、使用规则等tb_seckill_voucher：优惠券的库存、开始抢购时间，结束抢购时间。特价优惠券才需要填写这些信息

缓存是数据交换的缓冲区（Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。

sql文件：模型：后端：hm-dianping前端：发送验证码：用户在提交手机号后，会校验手机号是否合法，如果不合法，则要求用户重新输入手机号如果手机号合法，后台此时生成对应的验证码，同时将验证码进行保存，然后再通过短信的方式将验证码发送给用户短信验证码登录、注册：用户将验证码和手机号进行输入，后台从session中拿到当前验证码，然后和用户输入的验证码进行校验，如果不一致，则无法通过校验，如果一致，则后台根据手机号查询用户，如果用户不存在，则为用户创建账号信息，保存到数据库

在Redis官网中提供了各种语言的客户端，其中Java客户端也包含很多：Jedis和Lettuce这两个主要是提供了Redis命令对应的API，方便操作Redis，而SpringDataRedis又对这两种做了抽象和封装。

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String数据库，value的类型多种多样可以通过help命令查看命令：通用指令是部分数据类型都可以使用的指令，常见的有：在生产环境下，不推荐使用KEYS命令，因为这个命令在key过多的情况下，效率不高

Redis是一种键值型的NoSql数据库键值型是指Redis中存储的数据都是以key.value对的形式存储，value的形式多种多样，可以是字符串、数值、jsonNoSql数据库对于存储的数据，没有类似MySQL那么严格的约束NoSql：非关系型数据库传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等信息，插入的数据必须遵守这些约束：非关系型数据库对数据库格式没有严格约束，往往形式松散、自由可以是键值型：可以是文档型：可以是图格式：传统数据库的表与表之间往往存在关联