概念
redis是单线程的基于内存存储的NoSQL型数据库,它是支持高并发的分布式缓存。
数据结构
redis中的数据结构都是key-value形式的
- string:字符串类型
- hash:key-value型,用于存储实体数据结构
- list:双向链表,是有序的,value可以重复,可以通过下标取出对应的value值,左右两边都能进行插入和删除数据。
- set:保存多个字符串的元素,但和列表不同的是集合中 1. 不允许有重复的元素,2.集合中的元素是无序的,不能通过索引下标获取元素,3.支持集合间的操作,可以取多个集合取交集、并集、差集。
- zset:保留了集合不能有重复成员的特性,区别是,有序集合中的元素是可以排序的,它给每个元素设置一个分数,作为排序的依据。
事务
概念:Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
非原子性:redis的单条命令是原子性的,但是事务是非原子性的,且不会回滚,事务中的一条命令报错,其余的命令仍会被执行。
持久化方式
RDB(Redis DataBase)默认
原理:RDB持久化机制,对redis中的数据执行周期性的持久化,生成快照
优点:RDB对redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让redis保持高性能,因为redis主进程只需要fork一个子进程,让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可
缺点:1:定时备份,当服务器宕机,可能会丢失一段时间的数据;2:fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候,如果数据文件特别大,可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒,或者甚至数秒
AOF(Append Only File)
原理:AOF机制对每条写入命令作为日志,以append-only的模式写入一个日志文件中,在redis重启的时候,可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集
优点:实时备份数据,一般来说每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,这样即使redis挂了也不会丢失多少数据
缺点:同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
内存淘汰策略
- volatile-lru:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。
- volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。
- volatile-random:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。
- volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。
- allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-lfu:从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。
- allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
- no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据,这也是默认策略。意思是当内存不足以容纳新入数据时,新写入操作就会报错,请求可以继续进行,线上任务也不能持续进行,采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失。
业务问题
缓存穿透
问题:当请求一个数据库不存在的数据时,每次请求都会查询一次数据库,可能会被恶意的攻击,对数据库造成压力,甚至压垮数据库
解决办法:在请求数据库中不存在的数据时,将一个空值设置入redis中并且设置短时间的过期时间(如60秒),就算再次请求不存在的数据,也会返回空值而不是无限制的请求数据库
缓存击穿
问题:某个热点key被高并发大数据量请求,一旦该key失效,请求会直接到数据库层面,数据库一瞬间接收到大量请求,可能导致数据库崩溃
解决办法:将该热点key设置为永不过期
缓存雪崩
问题:某个时间段,大量缓存集中失效,导致大量请求访问数据库,可能导致数据库崩溃
解决办法:给key设置失效时间时,使用一定规则的随机数来生成,分散失效时间
redis业务使用
- 分布式锁(setnx)
- 消息队列
- 计数器相关问题
- 排行榜相关问题
参考文章
https://blog.youkuaiyun.com/lzhcoder/article/details/85267226 Redis原理和高可用场景实践总结
https://www.jianshu.com/p/40dbc78711c8 redis常见应用场景