这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第28天

Redis是什么

什么是Redis

为什么需要Redis

数据从单表，演进出了分库分表

MySQL从残疾演进出了集群，这就导致了数据量增加，读写数据的压力不断增加

数据又分冷热：热数据就是经常被访问到的数据

Redis能将热数据存储到内存中，极大的优化了效率

基本工作原理

• 让数据从内存中读写来
• 同时也让数据保存到硬盘中防止重启数据丢失
  • 增量数据：AOF文件
  • 全量数据：RDB文件
• 单线程的处理所有操作命令

应用案例

• 连续签到
• 消息通知
• 技术
• 排行榜
• 限流
• 分布式锁

连续签到

string数据结构

• 可以存储字符串，数字，二进制数据
• 通常和expire配合使用
• 场景：存储技术，Session

消息通知

用list作为消息队列

• 使用场景：消息通知
• 文章更新时就将更新后的文章推送到ES，用户就能搜索到最新的文章数据

数据结构

• QuickList------由一个双向链表和listpack实现

计数

可以通过hash结构存储

hash数据结构dict

• rehash
  • 数据量大时，迁移过程会明显阻塞用户请求
• 渐进式rehash
  • 每次用户访问是都会迁移少量数据，将整个迁移过程平摊到所有的访问用不请求过程中

排行榜

关键在于积分变化时，排名要实施变更

• 结合dict后，可实现通过key操作跳表的功能

ZSET数据结构zskiplist

• 结合dict

限流

- 要求一秒内放行的请求为N，超过N则禁止访问

分布式锁

并发场景，要求一次只能由一个协程执行

执行完成后，其他等待中的协程才能执行

• 用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

使用注意事项

大Key，热Key

• 什么是大Key？
  • string标准下，是value的字节数大于10kb即为大Key
  • Hash/Set/Zest/list等复杂数据结构类型标准下，要求元素大于5000个或总字节数大于10MB即为大Key
  • 危害：
    • 读取成本高
    • 导致查询慢
  • 表现：
    • 请求Redis超时报错
  • 消除方法
    • 将大Key查分成小Key
    • 压缩：将value用压缩算法压缩后再写入redis
    • 区分冷热
• 什么是热Key
  • 当用户访问一个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，一般QPS超过500就可判定为热KEY
  • 解决方法：
    • 设置localCache
    • 拆分
    • 用Redis代理的热Key承载能力
• 慢查询场景如下
  • 批量操作一次性传入过多的key/value
  • 单个value过大
  • 对大key的delete和expire操作

缓存穿透，缓存雪崩

• 缓存穿透：热点数据查询绕过缓存，直接查询数据库
  • 危害：
  • 查询一个一定不存在的数据，db容易响应慢或者宕机
  • 解决：
  • 缓存空值，布隆过滤器
• 缓存雪崩：大量缓存同时过期
  • 缓存过期时会有大量请求同时击穿db，容易影响db性能和稳定，出现db无法相应新的查询
  • 解决：魂村空值，使用缓存集群，避免单机宕机造成的缓存雪崩