这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第13天。
一、本堂课重点内容：
理解为什么需要Redis，Redis的基本原理；然后通过案例，了解Redis的实际应用场景，并介绍Redis常用数据结构。最后介绍在字节跳动使用Redis有哪些注意事项。
二、详细知识点介绍：
（1）Redis是什么
数据从表单，演进出了分库分表；MySQL从单机演进出了集群，数据量增大，读写数据压力的不断增加。
数据分冷热，热数据：经常被访问到的数据。将热数据存储到内存中。
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文件，全量数据RDB文件。单线程处理所有操作命令。
（2）Redis应用案例
1、连续签到：用户每日有一次签到的机会，如果断签，连续签到计数将归零。连续签到的定义：每天必须在23:59:59前签到。
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。用于存储计数，session。
2、消息通知：用list作为消息队列。例如当文章更新时，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。List数据结构Quicklist，由一个双向链表和listpack实现。一个节点会存多个数据，放到一个listpack中。
3、计数：一个用户有多项计数需求，可通过hash结构存储。分为rehash和渐进式rehash。
4、排行榜：积分变换时，排名要实时变更。
5、限流：要求1秒内放行的请求为N，超过N则禁止访问。
6、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，其他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只有在未设置过才能执行成功。
（3）Redis使用注意事项
1、大Key、热Key
string类型的value的字节数大于10kB即为大Key，复杂数据结构类型的元素个数大于5000个或总value字节数大于10MB即为大key。
大key的危害有读取成本高，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。请求redis超时报错。
消除大key的方法：差分，将大key拆分为小key。压缩，将value压缩后写入redis，读取时解压后再使用。冷热分离。
2、慢查询场景
批量操作一次性传入过多的key/value。
zset大部分命令都是O（log（n）），当大小超过5k以上时，简单的zadd、zrem也可能导致慢查询。
操作的单个value过大，超过10kB。
对大key的delete、expire操作也可能导致慢查询。
3、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。
缓存雪崩：大量缓存同时过期。
三、实践练习例子：
（1）获取用户连续签到天数
func getUserCheckInDays(ctx context.Context, userID int64) (int64, error) {
key := fmt.Sprintf(continuesCheckKey, userID)
days, err := RedisClient.Get(ctx, key).Result()
if err != nil {
return 0, err
}
if daysInt, err := strconv.ParseInt(days, 10, 64); err != nil {
panic(err)
} else {
return daysInt, nil
}
}
（2）获取pipeline中的数据
func GetUserCounter(ctx context.Context, userID int64) {
pipe := RedisClient.Pipeline()
GetUserCounterKey(userID)
pipe.HGetAll(ctx, GetUserCounterKey(userID))
cmders, err := pipe.Exec(ctx)
if err != nil {
panic(err)
}
for _, cmder := range cmders {
counterMap, err := cmder.(*redis.MapStringStringCmd).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
for field, value := range counterMap {
fmt.Printf("%s: %s\n", field, value)
}
}
}
四、课后个人总结：
Hash特别适合存储对象，相对于将对象的每个字段存成单个string 类型。一个对象存储在Hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
针对存储型服务器，比如mysql、redis，专门存放数据。虽然集群后，存储型的服务器有很多个，但是每个上面的内容不一样，如果坏了，数据就会丢失。为了保证这些数据的高可用，每个存储型的服务器主机需要做备份，这些备份称为从机。有了主从后，可以实现读写分离（主分片写，副本读）等扩展功能。但读写分离并不是主从的目的，主从只是为了实现数据的高可用性。
