聊聊Redis

Redis是CP还是AP?

首先我们来聊一下,Redis是AP还是CP,我个人偏向于AP,在稍微大型的项目中,Redis不可能单节点部署的,如何Redis挂了,系统的效率就会很慢很慢,特别是有短时间高并发的系统,如果只部署单节点的Redis,数据库很大可能因为短暂的大量请求,导致数据库崩溃,所以Redis我个人偏向于AP。

为什么Redis那么快?

redis快的原因有三个:

1.纯内存操作

2.单线程操作,避免了频繁的上下文切换。

3.采用了非阻塞I/O多路复用机制。

这里的I/O多路复用,听起来很高大上,我们这边举一个很简单的例子带大家了解一下,我们这边会举出两种情况,来解释一下为啥I/O多路复用会让Redis变快:小明在本地开了一家公司,但是由于资金控制不当,雇佣了一批的员工和一台电脑。

经营方式一:

每来一个客户豆分配给一个员工,然后员工使用电脑来给客户编写方案,慢慢的小明发现这个经营方式出现了以下的问题:

1.几十个员工都将时间花在了抢电脑使用权了,很多的员工都处于闲置状态,谁能使用电脑,谁才能给客户提供方案。

2.随着客户的越来越多,导致员工越来越多,导致公司已经容不下那么多的人了,没办法再雇佣新员工了。

3.客户间的协调时间很长。

经营方式二:

小明只雇佣一个员工,客户需要的方案,可以按照客户的先后顺序来进行排序,没做好一份就可以发送给对应的客户,依次进行。

上述俩个方案,很明显,第二种方案效率是更高的,也是更好的,在上述的比喻中:

1.每个员工 ------------------> 每个线程

2.每个客户方案 --------------> 每个socket(I/O流)

3.客户的需求 ---------------> socket的不同状态

4.客户的方案请求 ------------> 来自客户端的请求

5.小明的经营方式 ------------> 服务端运行的代码

6.一台电脑 ------------------> CPU的核数

于是我们得出了如下的结论:

  1. 经营方式一就是传统的并发模式,每个I/O流(客户方案)都有一个新的线程(员工)管理。

  2. 经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个员工),通过跟踪每个I/O流的状态(每个客户的需求),来管理多个I/O流。

下面类比到真实的redis线程模型,如图所示:

参照上图,简单来说,就是。我们的redis-client在操作的时候,会产生具有不同事件类型的socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。

需要说明的是,这个I/O多路复用机制,redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库,大家可以自行去了解。

redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

(一)String

这个其实没啥好说的,最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash

这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list

使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能 。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。

(四)set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能 。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。

另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的****喜好等功能

(五)sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作

redis的淘汰机制和过期策略

分析:这个问题其实相当重要,到底redis有没用到家,这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据,可是你写了10G,那会删5G的数据。怎么删的,这个问题思考过么?还有,你的数据已经设置了过期时间,但是时间到了,内存占用率还是比较高,有思考过原因么?

回答 :

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。

于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?

不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制

在redis.conf中有一行配置

复制代码
# maxmemory-policy volatile-lru

该配置就是配内存淘汰策略的

1)noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。应该没人用吧。

2)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。推荐使用。

3)allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。应该也没人用吧,你不删最少使用Key,去随机删。

4)volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存,又做持久化存储的时候才用。不推荐

5)volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。依然不推荐

6)volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。不推荐

ps:如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

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