这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天
为什么需要Redis
- Redis能够提高数据查询请求的响应速度，性能更优
- 支持热数据的频繁访问
Redis原理
- 数据在内存中进行读写
- 数据同步保存在磁盘上防止数据丢失
- 增量数据保存在AOF文件
- 全量数据RDB文件
- 单线程处理所有操作命令
Redis应用场景&常用数据结构
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连续签到
需求：如果断签则连续签到计数归零，每天23：59：59过期
实现：将uid+连续计数+过期时间拼接成一个字符串存储在Redis，借助Redis的过期处理归零
使用的Redis数据结构：字符串（String）
- 数据结构--sds
- 可以存储字符串、数字、二进制数据
- 通常和expire配合使用
- 使用场景：存储计数、Session
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消息通知
需求：掘金写文章上传后，如何通知ES服务，有新的任务需要处理
实现：用Redis中list存储文章信息，服务监听Redis并读取
使用的Redis数据结构：Quicklist
- 由一个双向链表和listpack组成
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计数
需求：一个用户有多项计数需求，例如：视频的点赞数，评论数
实现：使用Redis的Hash结构存储，用uid拼接成一个key，value中存储多个计数种类以及具体数值组成的key-value
使用的Redis数据结构：Hash
- rehash：因为hash需要扩容
- 渐进式rehash：每次用户访问都会拷贝少量数据至新的扩容结构中
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排行榜
需求：积分排行榜需要实时变化
实现：使用zset存储排行榜数据
使用的Redis数据结构：Zset数据结构是zskiplist(跳表)
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限流
需求：限制短时间内请求的次数，拒绝超过的次数
实现：String存储由uid+限制次数+时间戳组成的字符串，每次请求都查询这个String，超过次数则拒绝
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分布式锁
需求：要求只有一个协程执行，执行完成后，其协程才能执行
实现：使用Redis的setnx实现
使用的Redis数据结构：setnx
- 单线程处理
- 只有未设置成功，才能被设置
注意事项
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大Key，热Key
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大key定义
数据类型 大key标准 String value的字节数大于10KB即为大key Hash/Set/Zset/list 元素个数大于5000个或总value字节数大于10MB即为大key -
大key危害
- 读写成本高
- 容易导致慢查询
- 主从复制阻塞正常请求响应
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消除大key的方法
- 拆分：拆分成多个key
- 压缩：使用压缩算法压缩数据后再存储到Redis，读取的时候解压再使用
- 区分冷热存储
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热key定义
热key没有明确的标准，QPS 超过500就有可能被识别为热Key
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热key危害
用户访问一个Key的OPS特别高，导致Server实例出现CPU负载突增或者不均的情况
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消除热key的方法
- 业务侧设置Localcache，降低访问Redis的QPS
- 拆分：将热key复制写入多份，使得热key的QPS分摊到不同的实例
- 使用代理
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慢查询
- 批量操作一次性传入过多的key/value,如mset/hmset/sadd/zadd等 O(n)操作建议单批次不要超过100，超过100之 后性能下降明显。
- 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。 也即，避免使用大Key
- 对大key的delete/expire操作也可能导致慢查询，Redis4.0之 前不支持异步删除unlink,大key 删除会阻塞Redis
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缓存穿透、缓存雪崩
- 缓存穿透：热点数据绕过Redis，直接查询数据库
- 缓存雪崩：大量缓存同时过期
参考资料
第五届青训-Redis-大厂程序员是怎么用的.pptx - 飞书云文档 (feishu.cn)
