Ricardo2的博客

1、高可用是分布式的概念。Redis的高可用性是指在Redis集群中，当主节点宕机了，通过切换备用节点顶替它继续运行，保持系统正常运行且数据可靠性不受影响。1）避免单点故障：通过配置和设置多个Redis节点，如果其中一个节点发生故障，其他节点可以接替工作，避免了单点故障对整个系统的影响。2）数据冗余和复制：通过数据的复制和持久化备份，Redis能够在主节点出现故障时，自动切换到备用节点，并恢复数据，确保数据的持久性和可用性。

AOF优点：数据可靠，丢失较少。持久化鬼哟踩代价较低（只记录写命令）。缺点：AOF文件过大，数据恢复慢。优点：RDB文件小，数据恢复快。缺点：数据一旦丢失，则丢失的数据量比较多。且持久化过程代价比较高（记录内存所以数据）。优点：充分利用 RDB 和 AOF 持久化各自的优点，以提供更好的数据安全性和快速恢复能力缺点：带来额外的存储空间占用和性能开销，因为需要同时维护 RDB 文件和 AOF 文件。

然而，如果直接使用KEYS命令获取所有键，会对性能产生严重影响，因为KEYS命令会阻塞其他操作，并且在数据集较大时，返回所有键也会消耗大量内存。经过证明，当数据量足够大（256）时，通过概率构造的跳表趋向于理想跳表，并且此时如果删除节点，无需重构跳表结构，此时依然趋向于理想跳表。在 redis 实例中形成了很大的对象，比如一个很大的 hash 或很大的 zset，这样的对象在扩容的时候，会一次性申请更大的一块内存，这会导致卡顿；redis的EXPIRE机制用于设置键的过期时间，即在指定时间后自动删除键。

在 redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。通过这种队列模型和任务调度方式，主线程在兼顾生产者和消费者角色的同时，能够高效地将任务分发给对应的 I/O 线程进行处理，以提高并发性能和系统的吞吐量。2）IO密集型 —— 网络IO ：当redis服务多个客户端时，如果数据请求或返回数据量比较大时，造成了IO密集型的情况，也是比较耗时的操作。首先需要注意的是，redis整体而言并不是单线程。

2）一致性（Consistency）：事务的前后，所有的数据都保持一个一致的状态，不能违反数据的一致性检测；redis 客户端以 MULTI 开启一个事务，发送多个命令到服务端的队列，直到发送 EXEC 命令后redis 服务端才会执行队列中的命令，将队列作为一个整体来执行。2）假如开始有2个消费者，一个消费者突然挂掉了，另外一个消费者依然能收到消息，但是如果刚挂掉的消费者重新连上1）后，在断开连接期间的消息对于该消费者来说彻底丢失了；比如如下图，我们希望执行的顺序是命令1，命令2，命令3。

redis（ Remote Dictionary Service – 远程字典服务），它是一款开源、高性能的键值存储数据库。它支持各种数据结构，包括**字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(ZSet)**等，并提供了丰富的操作命令，可以对这些数据结构进行灵活的读写操作。redis以内存为主要存储介质，这使得它具有非常快速的读写性能。同时，Redis也支持将数据持久化到磁盘，以便在重启或崩溃恢复后保留数据。