这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第17天
什么是redis
Redis基本工作原理Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。
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数据从内存中读写
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数据保存到硬盘上防止重启数据丢失
- 增量数据保存到AOF文件
- 全量数据RDB文件
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单线程处理所有操作命令
Redis那么快，除了单线程、基于内存等，还有它特殊的数据结构。
Redis应用实例
连续签到
- 在Redis中设置一个值，后天的0点过期
- String数据结构，sds，使用在存储计数、Session
消息通知
用list作为消息队列
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使用场景：消息通知
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List数据结构：Quicklist
- 由一个双向链表和listpack实现
计数
一个用户有多项计数需求，可通过hash结构存储
- Hash数据结构dict
- rehash：迁移某一个哈希节点下的值到另一个节点，数据量大时会阻塞用户请求
- 渐进式rehash：每次用户访问都迁移少量数据，平摊所有的迁移开销
排行榜
积分变化时，排名要实时变更
- zset数据结构，zskiplist跳表
- 结合dict后，可实现通过key操作跳表
限流
要求1秒内放行的请求为N，超过N禁止访问
利用当前时间戳构造一个key，对这个key调用incr，实现访问计数。
分布式锁
并发场景，要求一次只能有一个协程执行。执行完成后，其它等待中的协程才能执行。
可以使用redis的setnx实现，利用了两个特性
- Redis单线程执行命令
- setnx只有未设置过才能执行成功
但这并不是高可用的实现，因为可能会被超时的任务阻塞。
Redis使用注意事项
大Key，热Key
| 数据类型 | 大key标准 |
|---|---|
| String类型 | value的字节数大于10KB |
| Hash/Set/Zset/list等复杂数据结构类型 | 元素个数大于5000个或总value字节数大于10MB |
- 读取成本高
- 容易导致慢查询
- 主从复制异常，服务阻塞无法正常响应请求
消除大Key的方法：
集合类结构hash、list、set、set
(1)拆分:可以用hash取余、位掩码的方式决定放在哪个key中
(2)区分冷热:如榜单列表场景使用zset，只缓存前10页数据，后续数据走db
热Key的定义：
用户访问一个Key的QPS特别高，导致Server实例出现CPU负载突增或者不均的情况。热key没有明确的标准，QPS超过500就有可能被识别为热Key
解决热Key的方法
1.设置Localcache
在访问Redis前，在业务服务侧设置Localcache，降低访问Redis的QPS。LocalCache中缓存过期或未命中，则从Redis中将数据更新到LocalCache。Java的Guava、Golang的Bigcache就是这类LocalCache
⒉拆分
将keyvalue这一个热Key复制写入多份，例如key1:value,key2.value，访问的时候访问多个key，但value是同一个,以此将qps分散到不同实例上，降低负载。代价是，更新时需要更新多个key，存在数据短暂不一致的风险
