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本文转载自Redis SDS 原理_m0_57015193的博客-优快云博客redis 使用 c 语言开发，但它没有复用 c 原生字符串实现，自己构建了一种新的字符串实现：SDS（simple dynamic String），SDS 是 redis默认字符串实现SDS 原理：struct sdshdr { // 记录buf数组中已使用字节的数量,也就是已用字符串的长度 int len; // 记录buf数组中未使用字节的数量 int free; //

分区是将数据分布在多个Redis实例（Redis主机）上，以至于每个实例只包含一部分数据。分区的意义：1，性能的提升，单机Redis的网络I/O能力和计算资源是有限的，将请求分散到多台机器，充分利用多台机器的计算能力可网络带宽，有助于提高Redis总体的服务能力。2，存储能力的横向扩展，即使Redis的服务能力能够满足应用需求，但是随着存储数据的增加，单台机器受限于机器本身的存储 容量，将数据分散到多台机器上存储使得Redis服务可以横向扩展。一，范围分区根据id数字的范围比如1--10

哨兵（sentinel）是Redis的高可用性(High Availability)的解决方案： 由一个或多个sentinel实例组成sentinel集群可以监视一个或多个主服务器和多个从服务器。 当主服务器进入下线状态时，sentinel可以将该主服务器下的某一从服务器升级为主服务器继续提供服务，从而保证redis的高可用性。哨兵模式部署方案：一，哨兵模式执行流程1，启动并完成Sentinel初始化Sentinel是一个特殊的Redis服务器，不会进行持久化，Sentinel实例启动.

一，Redis主从配置Redis高可用集群中，主节点的无需做什么集群配置，只需在从节点中开启主节点配置replicaof ip port如同传统的数据库集群一样，Redis集群一样采用了主写从读的结构，从而达到读写分离的作用<一主多从，主从同步，主负责写，从负责读，提升Redis的性能和吞吐量，主从的数据一致性问题>因为Redis是内存数据库，主从架构还能有效的防止容灾的发生：从机是主机的备份，主机宕机，从机可读不可写，默认情况下主机宕机后，从机不可为主机，利用哨兵可以实现

一，发布与订阅Redis提供了发布订阅功能，可以用于消息的传输Redis的发布订阅机制包括三个部分，publisher（发布），subscriber（订阅）和Channel（发布的频道）发布订阅的机制Redisson是一个分布式锁框架，在Redisson分布式锁释放的时候，是使用发布与订阅的方式通知的使用场景:哨兵模式，Redisson框架使用在Redis哨兵模式中，哨兵通过发布与订阅的方式与Redis主服务器和Redis从服务器进行通信。Redisson是一个分布...

为什么要持久化?Redis是内存数据库，宕机后数据会消失。 Redis重启后快速恢复数据，要提供持久化机制。Redis持久化方式Redis支持RDB与AOF两种持久化方式。关于持久化的配置信息查看可通过info命令查看一，RDBRDB（Redis DataBase），是redis默认的存储方式，RDB方式是通过快照（ snapshotting ）完成 的。 这一刻的数据不关注过程。触发RDB的方式：符合自定义配置的快照规则 执行save或者bgsave命令 执行.

一，Redis通信协议Redis是单进程单线程的。 应用系统和Redis通过Redis协议（RESP）进行交互。Redis协议位于TCP层之上，即客户端和Redis实例保持双工的连接。串行的请求响应模式串行化是最简单模式，客户端与服务器端建立长连接 连接通过心跳机制检测（ping-pong） ack应答 客户端发送请求，服务端响应，客户端收到响应后，再发起第二个请求，服务器端再响应。这种模式下，消耗在网络协议的连接上，有问有答，性能很低。双工的请求响应模式该模式下批量请求，平凉反应.

Redis是一个Key-Value的存储系统，使用ANSI C语言编写。key的类型是字符串。value的数据类型有： 常用的：string字符串类型、list列表类型、set集合类型、sortedset（zset）有序集合类型、hash类型。不常见的：bitmap位图类型、geo地理位置类型。一，Redis key的设计将一个表，例如User表存入Redis中做缓存时，进行Key值的设计通常需要注意以下四个步骤：用:分割 把表名转换为key前缀, 比如: user: 第

这里就不介绍redis的安装与环境变量的配置了，直接进入操作干货部分。一，Redis现支持的5中数据类型:String类型(字符串) Set(无序集合) Sorted Set(有序集合) List(列表) HashMap(字典) 二，Jedis在常见命令中，使用各种Redis自带客户端的命令行方式访问Redis服务。 而在实际工作中却需要用到Java代码才能访问，使用第三...

一，官方的文档搭建方式:通过Redis-cli 脚手架指定集群内的所有的机器。redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 \127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 \--cluster-replicas 1既然是集群，那么肯定需要区分主节点和子节点的。这里Redis给你封装了一个指定主节点、子节点的工具------redis-trib。工具操

一、Redis为什么是单线程注意：redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽，既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。二、Redis为什么这么快1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，Has

redis虚拟内存在2.6后，移除了对外的虚拟内存开关配置，虚拟内存为Redis内部功能实现，由Redis本身去调度判断使用虚拟内存简述Redis遵循一种Key-Value键值模型。你可以将键与一些值关联起来。通常情况下，Redis把键和相关联的值都存储在内存中，但有时候这未必是最佳选择。为了确保能够快速查找，键必须存储在内存中，但是可以把一些很少使用的值交换至磁盘中。在实践过程中，如果你的内存中存有10w个键的数据集，但是只有10%的键是经常使用的，那么开启了虚拟内存机制的Redis就会把这些

前言本篇文章主要介绍基于Redis的分布式锁实现到底是怎么一回事，其中参考了许多大佬写的文章，算是对分布式锁做一个总结分布式锁概览在多线程的环境下，为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问，Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证，这实际上是本地锁的方式。但是现在公司都是流行分布式架构，在分布式环境下，如何保证不同节点的线程同步执行呢？实际上，对于分布式场景，我们可以使用分布式锁，它是控制分布式系统之间互斥访问共享资源的一种方式。比如说

概述： 为什么要用redis读写分离：单机情况下redis能承受大约2万的QPS（具体数据因机器配置与业务场景而异），如果想要承接更高数值的QPS（10万以上），则需要用到读写分离的redis集群。 读写分离的原理：对于缓存而言，读的需求量是远大于写的需求量的，而读写分离的机制就是在主机上执行写操作，然后异步地将数据复制到从机上，而从机只负责读操作，假设一台从机具有2万QPS，当业务场景需要10万的QPS时，只需要横向扩展5台redis从机即可（可支持水平扩展的读高并发架构）： 如果采用了主..

Redis 集群简介Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。Redis Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。图片来源 redislabs如上图所示，该集群中包含 6 个 Redis 节点，3主3...

Redis会因为内存不足而产生错误，也会因为回收过久而导致系统长期的停顿，因此了解掌握Redis的回收策略十分重要。当Redis的内存达到规定的最大值时，可以进行配置进行淘汰键值，并且将一些键值对进行回收。我们打开Redis安装目录下的redis.conf文件。配置文件中有这么一段话# Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.# When the memory limit is reached Redis will tr

性能问题Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。 Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键