Redis是一个开放源代码(BSD许可)的内存中数据结构存储,可用作数据库,缓存和消息代理,是一个基于键值对的NoSQl数据库。
速度快
基于键值对的数据结构服务器
丰富的功能、丰富的数据结构
简单稳定
客户端语言多
持久化
主从复制
高可以 & 分布式
缓存
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MongoDB、MemcacheDB、Cassandra、CouchDB、Hypertable、Leveldb。
支持的存储类型不同,memcached只支持简单的k/v结构。redis支持更多类型的存储结构类型(详见问题6)。
memcached数据不可恢复,redis则可以把数据持久化到磁盘上。
新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ,一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。
redis当物理内存用完时,可以将很久没用到的value交换到磁盘。
基础:字符串(String)、哈希(hash)、列表(list)、集合(set)、有序集合(zset)。
还有HyperLogLog、流、地理坐标等。
消息队列、自动过期删除、事务、数据持久化、分布式锁、附近的人、慢查询分析、Sentinel 和集群等多项功能。
1.下载Redis指定版本源码安装包压缩到当前目录。
解压缩Redis源码安装包。
建立一个redis目录软链接,指向解压包。
进入redis目录
编译
安装
对于使用docker的童靴来说就比较容易了。
docker pull redis
1.默认配置 :
./redis-server
2.运行启动: redis-server 加上要修改配置名和值(可以是多对),没有配置的将使用默认配置。
例如: redis-server ———port 7359
3.指定配置文件启动:
./redis-server /opt/redis/redis.conf
redis目录下有一个redis.conf的模板配置。所以只需要复制模板配置然后修改即可。
一般来说大部分生产环境都会用指定配置文件的方式启动redis。
1.交互方式:
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
连接到redis后,后面执行的命令就可以通过交互方式实现了。
2.命令行方式:
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 get value
Kill -9 pid (粗暴,请不要使用,数据不仅不会持久化,还会造成缓存区等资源不能被优雅关闭)
可以用redis 的shutdown 命令,可以选择是否在关闭前持久化数据。
redis-cli shutdown nosave|save
exists key
del key
redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型模型。
纯内存访问。
由于是单线程避免了线程上下文切换带来的资源消耗。
512MB
16
RDB、AOF、混合持久化。
RDB(Redis DataBase)持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。
Tips:是以二进制的方式写入磁盘。
手动触发:
save: 阻塞当前Redis服务器,直到RDB过程完成为止,如果数据比较大的话,会造成长时间的阻塞,
线上不建议。
bgsave:redis进程执行 fork操作创作子进程,持久化由子进程负责,完成后自动结束,阻塞只发生在
fork阶段,一半时间很短。
自动触发:
save xsecends n:
表示在x秒内,至少有n个键发生变化,就会触发RDB持久化。也就是说满足了条件就会触发持久化。
flushall :
主从同步触发
rdb是一个紧凑的二进制文件,代表Redis在某个时间点上的数据快照。
适合于备份,全量复制的场景,对于灾难恢复非常有用。
Redis加载RDB恢复数据的速度远快于AOF方式。
RDB没法做到实时的持久化。中途意外终止,会丢失一段时间内的数据。
RDB需要fork()创建子进程,属于重量级操作,可能导致Redis卡顿若干秒。
一般来说生成环境不会用到,了解一下也有好处的。
config set save ""
AOF(append only file)为了解决rdb不能实时持久化的问题,aof来搞定。以独立的日志方式记录把每次命令记录到aof文件中。
config get appendonly
命令行方式: 实时生效,但重启后失效。
config set appendonly
配置文件:需要重启生效,重启后依然生效。
appendonly yes
1.所有写入命令追加到aof_buf缓冲区。
2.AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
3.随着AOF文件越来越大,需要定期对AOF文件进行重写,达到压缩的目的。
4.当redis服务器重启时,可以加载AOF文件进行数据恢复。
Redis使用单线程响应命令,如果每次写入文件命令都直接追加到硬盘,性能就会取决于硬盘的负载。如果使用缓冲区,redis提供多种缓冲区策略,在性能和安全性方面做出平衡。
自动触发:满足设置的策略和满足重写触发。
策略:(在配置文件中配置)
手动触发:(执行命令)
bgrewriteaof
AOF提供了3种保存策略:每秒保存、跟系统策略、每次操作保存。实时性比较高,一般来说会选择每秒保存,因此意外发生时顶多失去一秒的数据。
文件追加写形式,所以文件很少有损坏问题,如最后意外发生少写数据,可通过redis-check-aof工具修复。
AOF由于是文本形式,直接采用协议格式,避免二次处理开销,另外对于修改也比较灵活。
AOF文件要比RDB文件大。
AOF冷备没RDB迅速。
由于执行频率比较高,所以负载高时,性能没有RDB好。
一般来说我们的线上都会采取混合持久化。redis4.0以后添加了新的混合持久化方式。
优点:
在快速加载的同时,避免了丢失过更多的数据。
缺点:
由于混合了两种格式,所以可读性差。
兼容性,需要4.0以后才支持。
官方推荐的有3种:Jedis、Redisson和lettuce。
一般来说用的比较多的有:Jedis|Redisson。
Jedis:更轻量、简介、不支持读写分离需要我们来实现,文档比较少。API提供了比较全面的Redis命令的支持。
Redisson:基于Netty实现,性能高,支持异步请求。提供了很多分布式相关操作服务。高级功能能比较多,文档也比较丰富,但实用上复杂度也相对高。和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。
事务提供了一种将多个命令请求打包,一次性、按顺序的执行多个命令的机制。并且在事务执行期间,服务器不会中断事务而改去执行其他客户端命令请求,它会
开启事务
命令入队
执行事务/放弃事务
设置key的生存时间为n秒
expire key nseconds
设置key的生存时间为nmilliseconds
pxpire key milliseconds
设置过期时间为timestamp所指定的秒数时间戳
expireat key timespamp
设置过期时间为timestamp毫秒级时间戳
pexpireat key millisecondsTimestamp
定时删除:在设置的过期时间同时,创建一个定时器在键的过期时间来临时,立即执行队键的操作删除。
惰性删除:放任过期键不管,但每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期就删除,如果没有就返回该键。
定期删除:每隔一段时间执行一次删除过期键操作,并通过先吃删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对cpu时间的影响。
命令批处理技术,对命令进行组装,然后一次性执行多个命令。
可以有效的节省RTT(Round Trip Time 往返时间)。
经过测试验证:
pipeline执行速度一般比逐条执行快。
客户端和服务的网络延越大,pipeline效果越明显。
获取最大内存:
config get maxmemory
设置最大内存:
命令设置:
config set maxmemory 1GB
当Redis所用内存达到maxmemory上限时,会出发相应的溢出策略。
1.noeviction(默认策略):拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息(error) OOM command not allowed when used memory,只响应读操作。
volatile-lru:根据LRU算法删除设置了超时属性(expire)的键,直到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象,回退到noeviction策略。
allkeys-lru:根据LRU算法删除键,不管数据有没有设置超时属性, 直到腾出足够空间为止。
allkeys-random:随机删除所有键,直到腾出足够空间为止。
volatile-random:随机删除过期键,直到腾出足够空间为止。
volatile-tth根据键值对象的ttl属性,删除最近将要过期数据。如果没有,回退到noeviction策略。
Redis Sentinel(哨兵)能自动完成故障发现和转移。
Twemproxy、Redis Cluster、Codis。
0~16383
setnx (set if not exists),如果创建成功则表示获取到锁。
setnx lock true 创建锁
del lock 释放锁
如果中途崩溃,无法释放锁?
此时需要考虑到超时时间的问题。比如 :expire lock 300
由于命令是非原子的,所以还是会死锁,如何解决?
Redis 支持 set 并设置超时时间的功能。
比如: set lock true ex 30 nx
是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Tips:当判断一定存在时,可能会误判,当判断不存在时,就一定不存在。
缓存穿透:缓存层不命中,存储层不命中。
处理方式1:缓存空对象,不过此时会占用更多内存空间,所以根据大家业务特性去设置超时时间来控制内存占用的问题。
处理方式2:布隆过滤器。
就是系统上线后,提前将相关数据加载到缓存系统,避免用户先查库,然后在缓存。
缓存雪崩:由于缓存层承载着大量请求,有效的保护了存储层,但如果存储层由于某些原因不能提供服务,存储层调用暴增,造成存储层宕机。
处理:
保证缓存层服务高可用性。
对缓存系统做实时监控,报警等。
依赖隔离组件为后端限流并降级。
做好持久化,以便数据的快速恢复。