Redis功能总结

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Redis 简介

Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key - value 数据库。

Redis 与 其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：

Redis 支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
Redis 不仅仅支持简单的 key - value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储
Redis 支持数据的备份，即 master - slave 模式的数据备份

Redis 优势

• 性能极高 – Redis 读的速度是 110000 次 /s, 写的速度是 81000 次 /s 。
• 丰富的数据类型 - Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子性 - Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
• 其他特性 - Redis 还支持 publish/subscribe 通知，key 过期等特性。

Redis 数据类型

Redis 支持 5 中数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（sorted set：有序集合），具体用法参见文档：redis文档

类型特性场景

1. string（字符串）二进制安全可以包含任何数据，比如 jpg 图片或者序列化的对象，一个键最大能存储 521M
2. Hash（哈希）键值对集合，即编程语言中的 Map 类型适合存储对象，并且可以像数据库中 update 一样只修改某一项属性值存储、读取、修改用户属性。
3. List（列表）双向链表增删快，提供了操作某一段元素的 API 如： 最新消息排行等功能（朋友圈的时间线、消息队列等。
4. Set（集合）哈希表实现，元素不能重复添加删除查找的复杂度都是 O(1);为集合提供了求交集、并集、差集等操作共同好友；利用唯一性，统计访问网站的所有独立 ip；好友推荐时，根据 tag 求交集，大于某个阈值就可以推荐
5. Zset（有序集合）将 Set 中的元素增加一个权重参数 score，元素按 score 有序排列数据插入集合时，已经进行天然排序排行榜；带权重的消息队列。

发布订阅

一般不用 Redis 做消息发布订阅。

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

事务

redis 事务一次可以执行多条命令，服务器在执行命令期间，不会去执行其他客户端的命令请求。

事务中的多条命令被一次性发送给服务器，而不是一条一条地发送，这种方式被称为流水线，它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。

Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。

批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余命令依然被执行。也就是说 Redis 事务不保证原子性。
在事务执行过程中，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：

1. 开始事务。
2. 命令入队。
3. 执行事务。

单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。

持久化

Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。

RDB 持久化

将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。

可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。

如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。

如果数据量大，保存快照的时间会很长。

AOF 持久化

将写命令添加到 AOF 文件（append only file）末尾。

使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。

选项同步频率

• always每个写命令都同步
• eyerysec每秒同步一次
• no让操作系统来决定何时同步

always 选项会严重减低服务器的性能
everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器几乎没有任何影响。
no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且会增加系统崩溃时数据丢失的数量。

随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。

复制

通过使用 slave of host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。

一个从服务器只能有一个主服务器，并且不支持主主复制。

连接过程

主服务器创建快照文件，即 RDB 文件，发送给从服务器，并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。快照文件发送完毕之后，开始向从服务器发送存储在缓冲区的写命令。
从服务器丢弃所有旧数据，载入主服务器发来的快照文件，之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令。
主服务器每执行一次写命令，就向从服务器发送相同的写命令。

主从链

随着负载不断上升，主服务器无法很快的更新所有从服务器，或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。为了解决这个问题，可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器，又是最下层服务器的主服务器。

哨兵

Sentinel（哨兵）可以监听集群中的服务器，并在主服务器进入下线状态时，自动从从服务器中选举处新的主服务器。

分片

分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台机器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。

假设有 4 个 Redis 实例 R0, R1, R2, R3, 还有很多表示用户的键 user:1, user:2, … , 有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。

最简单的是范围分片，例如用户 id 从 0 ~ 1000 的存储到实例 R0 中，用户 id 从 1001 ~ 2000 的存储到实例 R1中，等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价高。
还有一种是哈希分片。使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字，再对实例数量求模就能知道存储的实例。
根据执行分片的位置，可以分为三种分片方式：

• 客户端分片：客户端使用一致性哈希等算法决定应当分布到哪个节点。
• 代理分片：将客户端的请求发送到代理上，由代理转发到正确的节点上。
• 服务器分片：Redis Cluster。

Codis是一个豌豆荚团队开源的使用Go语言编写的Redis Proxy使用方法和普通的redis没有任何区别，设置好下属的多个redis实例后就可以了，使用时在本需要连接redis的地方改为连接codis，它会以一个代理的身份接收请求 并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回codis，和之前比较流行的twitter开源的Twemproxy功能类似，但是相比官方的redis cluster和twitter的Twemproxy还是有一些独到的优势，Codis官方功能对比图如下：

	Codis	Twemproxy	Redis Cluster
resharding without restarting cluster	Yes	no	Yes
pipeline	Yes	Yes	No
hash tags for multi-key operations	Yes	Yes	Yes
multi-key operations while resharding	Yes	-	No(details)
Redis clients supporting	Any clients	Any clients	Clients have to support cluster protocol

从表中我们可以看出Codis一个比较大的优点是可以不停机动态新增或删除数据节点，旧节点的数据也可以自动恢复到新节点。并且提供图形化的dashboard，方便集群管理。
codis架构图：