导读

1. redis的工作模型和常用数据结构
2. redis的持久化及数据淘汰机制
3. redis的应用场景及应对措施
   1. 分布式锁
   2. 缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
4. redis的性能瓶颈

redis工作模型

redis的特点：

1. 单线程
2. 高并发
3. 高性能
4. 支持分布式锁

单线程

1. 多线程的优缺点：

   1. 优点：提高cpu的利用率
   2. 缺点：需要额外的管理开销，需要复杂的同步机制，避免死锁等等。

2. 单线程的优缺点：

   1. 没有线程切换的消耗
   2. 实现并发处理，有点复杂

3. redis为什么要使用单线程？

   1. 没有线程上下文切换的消耗
   2. redis在内存中工作，性能比较好，无需多线程
   3. redis依赖多路复用，实现了并发处理

   redis为什么选择单线程工作模型
   redis单线程解读

底层数据结构

1. redis底层的数据类型

   • 字符串

     • 简单动态字符串
     • free：可以知道缓存区还有多少剩余空间，可以将惰性空间释放
     • len：做字符串间隔，不需要用指定的字符来间隔，并且可以直接获取字符串长度，不需要遍历

   • 链表

     1. 压缩列表

     2. 双端链表

     3. 快速链表
        ：压缩列表和双端链表的折中方案。

     4. 无环

     5. 如果列表中的元素较少，Redis倾向于使用压缩列表进行存储，因为压缩列表占用内存更少，而且比双端链表可以更快载入；当列表对象元素较多时，压缩列表就会转化为更适合存储大量元素的双端链表。

   • 哈希

     4. table：指向桶
     5. size：元素的个数
     6. sizemask：hash计算掩码
     7. rehash的过程：
        1. 按照ht[0]的大小给h[1]分配空间
        2. 将ht[0]的元素rehash计算放入ht[1]中
        3. ht[0]放完之后，释放ht[0]
        4. 将原ht[0]指向ht[1]
     8. 渐进式rehash
        1. 按照ht[0]的大小给h[1]分配空间
        2. 维持一个rehashIndex，记录迁移状态
        3. 每次增删改查都对ht[0]和ht[1]操作，将ht[0]删除，rehashIndex++
        4. 当迁移完成之后，将ht[0]释放，并rehashIndex置未-1

   • 集合

     • 无序
     • 不重复
     • 整数集合：当这个集合内只有整数的时候，redis会自动选择使用整数集合

   • 有序集合 sortSet

     • 跳跃表

2. redis的工作模型
   了解redis的单线程模型工作原理？一篇文章就够了
   多路复用模型+事件处理器

3. redis的应用场景
   Redis在互联网公司一般有以下应用:
   String：缓存、限流、计数器、分布式锁、分布式Session
   Hash：存储用户信息、用户主页访问量、组合查询
   List：微博关注人时间轴列表、简单队列
   Set：赞、踩、标签、好友关系
   Zset：排行榜

持久化

1. redis持久化
   1. RDB：数据快照模式（save、bgsave、自定义）
      • 优点：
        • 简单、恢复快
        • 不影响性能（bgsave）
      • 缺点：
        • 在fork的之后，如果有变更，会丢失
        • 实现比较重，只有数据的最终状态
   2. AOF：增量日志模式（always、second、自定义）
      • 优点：
        • 安全，可以根据不同配置，保证较小区间的数据丢失
        • 轻量、灵活
      • 缺点：
        • rewrite可能会影响系统性能
        • 恢复慢

   10分钟彻底理解Redis的持久化机制：RDB和AOF

缓存淘汰

1. redis过期策略和内存淘汰

   1. 过期淘汰策略

      • redis采用定时删除+惰性删除，缺点是如果一些key始终没有被操作，那会一直存在于内存中。这时就需要内存淘汰机制。
      • redis的定时删除

      Redis 默认会每秒进行 10 次（redis.conf 中通过 hz 配置）过期扫描，扫描并不是遍历过期字典中的所有键，而是采用了如下方法：

      从过期字典中随机取出 20 个键
      删除这 20 个键中过期的键
      如果过期键的比例超过 25% ，重复步骤 1 和 2

      为了保证扫描不会出现循环过度，导致线程卡死现象，还增加了扫描时间的上限，默认是 25 毫秒（即默认在慢模式下，如果是快模式，扫描上限是 1 毫秒）

   2. 内存淘汰机制

      • LRU算法：Redis 缓存淘汰算法------LRU算法
      • LFU算法

redis集群

1. redis分布式集群的常见形式
   主从模式
   哨兵模式
   集群模式

   Redis分布式集群----redis的三种集群方式总结(5)

2. Redis的多路复用

   Redis I/O 多路复用

3. 集群模式下key是怎么寻址的

4. 分布式寻址都有哪些算法

5. 一致性hash算法如何动态的增加和删除一个节点

常见问题

1. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

   1. 缓存穿透
      1. 查询了不存在的数据，每次都会透过redis，查询db
      2. 解决方法：布隆过滤器、当返回结果为空，也进行缓存。
   2. 缓存雪崩
      1. 大量key在同一时刻过期，导致db压力暴增。
      2. 解决方法：
         1. 可以设置一个随机范围的过期时间
         2. 互斥锁更新
   3. 缓存击穿
      1. 单个key过期时，正好有大量调用，请求直接打到db上。
      2. 解决方法：
         1. 互斥锁更新
         2. 设置永不失效（不推荐）
         3. 无论结果是否存在都返回，不存在则起异步线程去获取

2. redis性能为什么高?

   1. 设计巧妙的数据结构
   2. 多路复用模型
   3. 事件机制

   为什么单线程的Redis能够达到百万级的QPS？

3. 有海量key和value都比较小的数据，在redis中如何存储才更省内存？
   首先这是一个hash结构的数据，在redis中hash结构的数据通常是有两种结构保存。

   1. 压缩列表
   2. hashtable

   从更省内存的角度来看，应该选择压缩列表，这种场景，可以将key映射到不同的map里，因为key和value都很小，这样就可以使用压缩列表的数据结构保存数据。
   （事实上，redis在创建数据的时候，会自我判断使用哪种数据结构。）

4. 如何保证redis和DB中的数据一致性？

   参考

5. 如何用redis实现分布式锁？

6. 压测产生的垃圾数据该怎么清理

   1. db，用影子表
   2. redis，key带上后缀，标志

• 常见缓存问题解决方案
• redis事务
• redis的CAS方案
• redis的pipeline
• redis的主从复制原理
• 百亿级key存储方案
• 如何保证redis和数据库的一致性
• redis和membercache的区别，为什么单线程的redis性能要比多线程的membercache要高
• redis的并发竞争实质是什么？如何解决

redis的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？

• redis的性能瓶颈
  Redis 常见的性能问题和解决方法
  Redis 的性能幻想与残酷现实

延伸

1. redis中hash的扩容与缩容与java的hashmap方法的比较？
2. 有序链表的实现
   1. redis中的跳跃表与hashmap的红黑树

参考

1. 一文深入了解Redis内存模型