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这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 15 天

零、前言：

记个笔记~~顺便（恰青豆~~还是有很多不完善也有可能对的地方还请大佬们指正，嗯这节课讲的挺好的！！

一、本堂课重点内容：

redis 是什么
redis 应用案例
redis 使用注意事项

二、详细知识点介绍：

15.1 redis 是什么

背景

mysql 把数据读到磁盘当遇到秒杀业务等压力大，用redis将数据存到内存里

mysql 与 redis 同步的写场景

服务端将数据存到mysql --> 监听 mysql 的binlog修改redis

redis 的基本原理

15.2 redis 应用案例

具体代码在：redis_course: 青训营redis课程Demo (gitee.com)

连续签到

// 在现有基础上加一
err := RedisClient.Incr(ctx, key).Err()

// 过期
err := RedisClient.ExpireAt(ctx, key, expAt).Err()

数据结构：sds

alloc = 5（数据的长度）

len = 10 （分配的内存）

消息通知
```
// 推送
RedisClient.BRPop(ctx, 0, ex04ListenList).Result()
```
数据结构：redis 使用双向链表和listpack实现quicklist数据，同时redis一个节点存储了多个数据来提高效率

计数

一次设置多个key可以使用Pipeline来减少网络传输

    pipe := RedisClient.Pipeline()

    userCounters := []map[string]interface{}{
        {"user_id": "1556564194374926", "got_digg_count": 10693, "got_view_count": 2238438, "followee_count": 176, "follower_count": 9895, "follow_collect_set_count": 0, "subscribe_tag_count": 95},
        {"user_id": "1111", "got_digg_count": 19, "got_view_count": 4},
        {"user_id": "2222", "got_digg_count": 1238, "follower_count": 379},
    }

    for _, counter := range userCounters {
        uid, err := strconv.ParseInt(counter["user_id"].(string), 10, 64)
        key := GetUserCounterKey(uid)
        rw, err := pipe.Del(ctx, key).Result()
        if err != nil {
            fmt.Printf("del %s, rw=%d\n", key, rw)
        }
    // 将三条命令存放到pipe里面统一执行
    _, err = pipe.HMSet(ctx, key, counter).Result()
    if err != nil {
            panic(err)
        }
    }
    // 批量执行上面for循环设置好的hmset命令
    _, err := pipe.Exec(ctx)

批量读取信息

pipe.HGetAll(ctx, GetUserCounterKey(userID))

对单独数据项变更

_, err = RedisClient.HIncrBy(ctx, redisKey, field, incr).Result()

数据结构：hash

rehash重点，用户无感的扩容

排行榜

// 初始化
RedisClient.ZAdd(ctx, Ex06RankKey, initList...).Result()

// 倒排序
RedisClient.ZRevRangeWithScores(ctx, Ex06RankKey, 0, -1).Result()

// 获取用户分值
RedisClient.ZScore(ctx, Ex06RankKey, name).Result()

// 增加积分 
RedisClient.ZIncrBy(ctx, Ex06RankKey, score, name).Result()

// 获取用户排名 
RedisClient.ZRevRank(ctx, Ex06RankKey, name).Result()

数据结构：跳跃表 zskiplist

分为多个链表

redis 中使用跳跃表+hash

限流

用redis里的key来计数，一个访问加一

currentQPS, err := RedisClient.Incr(ctx, key).Result()
if currentQPS > ex03MaxQPS {
        // 超过流量限制，请求被限制
        eventLogger.Append(common.EventLog{
        EventTime: time.Now(),
        Log:       common.LogFormat(routine, "被限流[%d]", currentQPS),
        })
        // sleep 模拟业务逻辑耗时
        time.Sleep(50 * time.Millisecond)
        err = RedisClient.Decr(ctx, key).Err()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
    }

数据结构：也是sds

分布式锁

redis 是单线程来实现的 set 操作
```
// 尝试获取锁
RedisClient.SetNX(ctx, resourceKey, routine, exp).Result()
```
该实现存在的问题:
- 业务超时解锁，导致并发问题。业务执行时间超过锁超时时间
- redis主备切换临界点问题。主备切换后，A持有的锁还未同步到新的主节点时，B可在新主节点获取锁，导致并发问题。
- redis集群脑裂，导致出现多个主节点

15.3 redis 使用注意事项

大 Key，热 Key

大 key：字节数大于10 kb 或者复杂元素结构个数大于5000

危害：读取成本高，查询慢，主从复制异常

解决：拆分，压缩，冷热分离（只存前几页数据后续走db）

热 key：QPS超过 500

危害：会集中访问一台机器导致不可用

解决：设置Localcache，拆分

字节内使用redis访问代理结合“热key发现”和“locacache”
慢查询场景
- 批量操作（pipeline）单次不超过100个
- zset大小小于5k
- 避免大key
缓存穿透，缓存雪崩

穿透：热点数据查询绕过缓存，直接查询数据

解决：缓存空值，布隆过滤器

雪崩：大量缓存同时过期

解决：缓存空值，使用集群