Redis知识全梳理

最新推荐文章于 2024-03-13 01:00:00 发布

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文章标签： redis java nosql

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36653596/article/details/127934456

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Redis的知识可以分为两大类，一类是上层生产使用和问题发现和解决，第二类是底层源码知识学习

上层生产使用和问题发现和解决

Redis快的原因： 内存，单线程, 数据结构，IO多路复用，Jemalloc ,

数据结构： Redis数据结构（基本数据结构5种及其底层实现，应对大数据的数据结构，最新Redis5.0 stream，listpack等结构）

Redis速度变慢排查： 大key（what，why），复杂度过高的命令，key集中过期，内存不足淘汰压力变大，大量短连接请求，AOF和RDB,Swap,NUMA架构下cpu绑定不合理

Redis作为缓存： 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩；缓存和数据库一致性

Redis分布式锁： 分布式锁具备的特点（互斥，可重入，超时释放，）

Redis消息队列： 1. 列表（BLPOP, BRPOP, Brpoplpush ）2.stream 消息队列

Redis集群方案： 1.主从复制 2.哨兵 3.切片集群 4.codis集群

主从切换，脑裂，数据倾斜，Gossip协议

Redis内存淘汰： LRU，LFU

**Redis持久化： ** AOF和RDB

Redis事务：

Redis新特性：从Redis2.8 —>7.0

Redis客户端： Jedis,Redisson,Lettuce

Redis的各个设置参数：了解这些参数可用帮助我们在生产中发现问题以及性能调优

底层源码知识学习

从Redis源码中我们可以学到哪些东西？

源码目录组织

C语言项目的目录与Java项目不同，但与Go相同，较为简单明了，其功能模块与源码一一对应
其数据结构实现（避免内存碎片+避免使用统一大小的数据对象+使用共享对象避免重复创建冗余的数据）
1. 字符串：重写c语言字符串，字符串几种：sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64+多种编码方式：整数，raw，embeding；
2. Hash：渐进式rehash实现，MurmurHash2 和SipHash 哈希函数，为什么没有使用红黑树解决冲突？
3. zset=哈希表+跳表，同时支持范围查询和单查询
4. ziplist虽然内存占用少但存在连锁更新，查询复杂度过高的问题–> quickList（采用链表+ziplist）—>listpack
5. stream=listpack+radix tree 用于消息队列场景，radix tree保存key，适用于保存前缀相同的数据，节省内存同时加快查找，listpack保存value，进一步节省内存
6. 内存分配器(jemalloc)来提高内存使用效率，避免内存碎片；
基于事件驱动框架的网络通信机制+ Redis 线程执行模型
1. 参数解析：initServerConfig(参数赋默认值) –>loadServerConfig （根据配置文件和命令行携带参数），
2. 基于socket的编程模型–>采用多线程的Reactor模型–>基于不同操作系统对IO多路复用进行封装（如何封装的select和epoll？并且根据不同操作系统调用其对应的封装函数）
3. reactor线程模型（三类处理事件，即连接事件、写事件、读事件；三个关键角色，即 reactor、acceptor、handler），学习如何实现一个简单高效的事件驱动框架，并根据不同的事件组织调用不同的函数。（回调函数很关键）
4. 总体流程：从initServer初始化为每一个监听的端口创建一个socket+回调函数，然后main–>aemain循环监听事件–>处理不同的IO事件和时间事件–>调用相应注册的回调函数
5. Redis单线程？多线程？执行Redis增删改查是单线程（main函数–>aemain的流程），在main–>InitServerLast –>bioInit 创建三类后台线程（BIO_CLOSE_FILE，BIO_AOF_FSYNC，BIO_LAZY_FREE）还有后台任务如何生成的？如何分配处理的
6. Redis6.0 多线程IO又是怎么回事？是因为多核处理器的发展，开启多线程IO就能够利用多核处理器的优势，具体bioInit–>initThreadedIO进行初始化，具体如何使用客户端多线程读写：读postponeClientRead ，写prepareClientToWrite ，分配handleClientsWithPendingReadsUsingThreads
7. Redis处理一条命令流程：命令读取readQueryFromClient –>解析processInputBufferAndReplicate –>执行processCommand –>返回addReply
缓存模块（LRU+LFU）
1. Redis对LRU算法的改进优化
2. LFU是如何实现的？
3. Lazy free 对Redis有什么影响