这是我参与「第五届青训营」笔记创作活动的第6天.
1. Redis是什么
为什么需要Redis
- 数据从单表，演进出分库分表
- MySQL从单机演进出集群
- 数据分冷热（热数据：经常被访问到的数据）
- 将数据存储到内存中
Redis基本工作原理
- 数据从内存中读写
- 数据保存到硬盘上防止重启数据丢失
- 增量数据保存到AOF中
- 全量数据存储在RDB文件
- 单线程处理所有操作命令
2. Redis应用案例
连续签到
- Key: cc_id_11xxxxx
- value : 252
- expireAt: 后天0点
String数据结构
消息通知
当文章更新时，将更新后的文章推送到ES，使得用户能搜索到最新的文章数据，用list作为消息队列
Quicklist
计数
一个用户有多项计数需求，可通过hash结构存储，一次传输多个key时，可以使用pipeline提高性能
Hash数据结构dict
- rehash: 将ht[0]中的数据全部迁移到ht[1]中。数据量小的场景下，直接将数据从ht[0]拷贝到ht[1]中速度是较快的。数据量大的场景，潜移过程将会明显阻塞用户请求
- 渐进式rehash:每次用户访问时都会潜移少量数据，将整个迁移过程，平摊到所有的请求中，避免阻塞用户请求
排行榜
积分变化时，排名实时变更
zset数据结构 zskiplist
限流
要求1s内放行的请求为N，超过N则禁止访问
Key: comment_freq_limit_时间戳 对这个key调用incr，超过限制N则禁止访问
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是单线程执行命令
- setnx只有未设置过才能执行成功
3. Redis使用注意事项
大Key
大key有两种:
- String类型 Value的字节数大于10KB即为大Key
- 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 大Key的危害
- 读取成本高
- 容易导致慢查询（过期，删除）
- 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
- 拆分:将大Key拆分为若干段
- 压缩:将value压缩后写入redis,读取时解压后再使用
- 区分冷热：如榜单列表场景使用zset，只缓存前10页数据，后序数据走db
热Key
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
- 设置Localcache 在访问Redis前，在业务服务测设置Localcache,降低访问Redis的QPS。
- 拆分 将key:value复制写入多分，访问的适合访问多个key,但是请求被分散到不同实例上，降低了负载。代价是更新时需要更新多个，存在数据短暂不一致的风险
- 使用Redis代理的热key承载能力
