程序员小潘

在单进程环境下，要保证一个代码块的同步执行，直接用关键字或即可。在分布式环境下，要保证多个节点的线程对代码块的同步访问，就必须要用到分布式锁方案。分布式锁实现方案有很多，有基于关系型数据库行锁实现的；有基于ZooKeeper临时顺序节点实现的；还有基于 Redis setnx 命令实现的。本文介绍一下基于 Redis 实现的分布式锁方案。

主从复制是 Redis 实现服务高可用的关键特性之一，主节点通过把写命令异步传播给从节点的方式来实现数据同步。同时，为了避免从库因为网络问题断开导致数据不一致，主库会开辟一块主从复制积压缓冲区 repl_backlog 缓存最近的写命令，待从库恢复连接后，可以直接走增量同步。为了避免缓冲区膨胀，repl_backlog 采用固定大小循环写的方式，一旦从库落后的太久，需要增量同步的日志被主库覆盖掉了，就不得不触发全量同步，因此建议线上可以适当调大缓冲区的大小。

Redis 的 RDB 持久化机制简单直接，把某一时刻的所有键值对以二进制的方式写入到磁盘，特点是恢复速度快，尤其适合数据备份、主从复制场景。但如果你的目的是要保证数据可靠性，RDB 就不太适合了，因为 RDB 持久化不宜频繁触发，如果 Redis 触发 RDB 后又有新的数据写入，且还没来得及触发下一次 RDB 就宕机了，中间的数据就会丢失。在这种场景下，我们就急需一种增量备份的方式，只记录上一次 RDB 到现在为止所有的变更记录就好了，相较于全量备份，增量备份的数据量就小得多了。

我们知道 Redis 之所以快，很大程度是因为它的数据直接放在内存里，而内存是易失性存储器，只有通电才存储数据，断电数据就会丢失。这个时候就要看你的应用场景了，如果你只是拿 Redis 做关系型数据库的缓存，来加速数据的访问效率，那么 Redis 数据即使丢了也不影响，可以重新从关系型数据库中重新加载一遍。但如果你直接拿 Redis 当做数据库来用，在上面存储业务数据，那么你就要重点关注下 Redis 的持久化机制了。

Redis 在 4.0 版本之前的缓存淘汰算法，只支持 random 和 lru。random 太简单粗暴了，可能把热点数据给淘汰掉，一般不会使用。lru 比 random 好一点，会优先淘汰最久没被访问的数据，但是它也有一个缺点，就是无法真正表示数据的冷热程度。如下示例，A 之前被频繁访问，B 在执行 LRU 淘汰前恰巧被访问了一次，记录了最新的时间戳。此时触发 LRU 淘汰算法，反而会把 A 给淘汰掉。但事实是，A 的热度明显比 B 高。

内存不是无限大的，当我们向 Redis 写入的数据量超过了最大内存限制，Redis 就会启用缓存淘汰策略。配置缓存淘汰策略是有必要的，在使用缓存数据库时，我们要重点关注的一个指标就是缓存命中率，如果数据只会被访问一次，那它的缓存是没有意义的。所以我们要尽可能的提高缓存数据库的性价比，也就是提高缓存命中率。提高缓存命中率最直接的方式，就是尽可能的保证缓存里的总是热数据，冷数据随着时间推移慢慢淘汰掉。所以我们需要一个缓存淘汰算法，那就是 LRU。

现在很多站点基本都有统计 PV 和 UV 的需求，PV 的统计很简单，在 Redis 里面维护一个计数器，页面每访问一次计数器就 +1，获取 PV 就是读取计数器的值。相比之下，UV 的统计就比较麻烦了，因为要对用户去重，UV 统计其实就是基数统计，最简单的做法就是记录下集合中所有不重复的元素。比如，你可以用 Set 来统计，Set 不会存储重复的元素，用户每次访问都把 UserID 写入 Set 集合，最终调用 SCARD 命令获取集合元素数量即可。

当数据量较小时，Redis 会优先考虑用 ziplist 来存储 hash、list、zset，这么做可以有效的节省内存空间，因为 ziplist 是一块连续的内存空间，它采用一种紧凑的方式来存储元素。但是它也有缺点，比如查找的时间复杂度高、内存分配的开销、连锁更新的风险等。

为了节省内存，Redis 推出了 ziplist 数据类型，采用一种更加紧凑的方式来存储 hash、zset 元素。因为查找的时间复杂度是 O(N)，且写入需要重新分配内存，所以它仅适用于小数据量的存储，而且它还存在 连锁更新 的风险。为了降低 ziplist 内存分配和连锁更新带来的影响，Redis 又推出了 quicklist 数据结构，我们来一睹它的风采。注意：quicklist只是降低了 ziplist 内存分配和连锁更新带来的影响，没有从根本上解决这些问题。

Redis 为了提高内存效率，设计了一种特殊的数据结构 ziplist（压缩列表）。ziplist 本质是一段字节数组，采用了一种紧凑的、连续存储的格式，可以有效地压缩数据，提高内存效率。hash、zset 在数据量比较小时，会优先用 ziplist 存储数据，否则会分配大量指针，指针本身会占用空间，而且会增加内存的碎片化率。以 hash 为例，可以通过下列配置当 Entry 数量小于 512，且 数据长度小于 64 时使用压缩列表存储，否则采用 哈希表 存储。

哈希表是一种非常常用的数据结构，它具备 O(1) 时间复杂度的查找效率，常被用来索引数据。哈希表在 Redis 中也承担着重要角色，例如：数据类型 Hash 底层就是用的哈希表实现的，数据库所有的键值对也是用一个全局哈希表来存储的。Redis 是如何实现哈希表的呢？

Redis 写入键值对时，首先会先创建一个 RedisObject 对象来存储 Value。如果写入的 Value 是字符串，那么 Redis 会再根据写入的字符串长度，来创建对应的 sdshdr 来存储字符串，最后把 RedisObject 的 ptr 指针指向 sdshdr。我们来分析下这个过程，首先创建 RedisObject 需要分配一次内存，创建 sdshdr 又需要再分配一次内存。

字符串在 Redis 中的应用场景十分广泛，所有的键都是字符串类型，值也可能是字符串类型。Redis 是用 C 语言开发的，在 C 语言中，字符串可以用字符数组来表示，但是 Redis 并没有直接使用原生的字符数组，而是自定义了一个叫 Simple Dynamic String（简单动态字符串，缩写 SDS）的数据结构，它相较于原生字符数组有哪些优势呢？

Redis 是一个基于内存的，以 Key-Value 形式存储数据的 NoSQL 数据库。相较于其它 NoSQL 数据库，Redis 提供了更丰富的数据类型和 API，开发者可以基于 Redis 实现数据缓存、消息队列、分布式锁等场景。Redis 底层用一个全局哈希表来存储所有的键值对，Value 是一个指针，指向 Key 对应的数据对象。