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Redis常见知识总结

文末有读书笔记脑图和书籍推荐顺序

数据结构与操作

• 1、Redis支持的数据类型有哪些

• String 字符串

  • 格式

  •  set key-name value
    

  * string类型是二进制安全的，因为底层使用的是字节数组来保存数据，这意味着string可以保存任何数据，包含jpg图片或者序列化的对象
  * string是redis基本的数据类型，一个键最大能存储512MB
  * string的数据底层分为3种类型：int、embstr、raw（sds），这会根据value是否可以使用int直接表示，字符串是否大于32字节来决定
  
  

• Hash（哈希）

  • 格式

  •   hset key-name key1 value1 key2 value2
    

  * redis hash是一个键值对的集合。特别适用于存储对象
  * 底层使用的是压缩列表或者字典，根据元素的个数和元素的大小，判断设置的阈值自动切换
  * 可以通过使用压缩列表来进行内存的压缩 设置的参数分别为
     * hash-max-ziplist-entries 512 哈希表中的键值对不超过512
     * hash-max-ziplist-value 64 元素的大小不超过64字节
  

• List（列表）

  • 格式

  •  lpush key-name value
     rpush key-name value2
     lrem key-name value1
     llen key-name
    

  * Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序进行排序。可以通过在列表左右插入元素
  * 底层使用的是压缩列表或者linkedlist（双向无环链表），根据元素个数和元素大小，自动切换
  * 可以通过使用压缩列表来进行内存的压缩，设置参数为
      * list-max-ziplist-entries 512 列表中的键值对不超过512
      * list-max-ziplist-value 64 元素的大小不超过64字节
  

• Set（集合）

  • 格式

  •  sadd key-name value
     sismember key-name value2
     smembers key-name
     srem key-name
    

  * Redis集合是string类型的无序集合，数据的插入并不能保证顺序
  * 底层使用的是intset或者哈希表，如果元素都可以用数字表示并且元素个数少于设置值那么使用整数集合，否则使用hashtable，自动切换
  * 其中数字表示，指的是64位可以表示的整数，如果大于64位，那么也会使用hashtable
  * 可以通过使用压缩列表来进行内存的压缩，设置参数为
      * set-max-intset-entries 512 集合中的元素个数不能超过512
  

• zset（有序集合）

  • 格式

  •  zadd key-name score member1
     zrange key-name start end
     zrank key-name member1
     zcard key-name
    

  * Redis 有序集合是键为string类型，和集合不同的是，每个成员会关联一个double类型的分数，有序集合是通过分数来进行排序，默认是从小到大排序
  * 如果元素分数一样，那么按照成员进行排序，使用的是string排序
  * 底层使用的是压缩列表或跳跃表，如果成员个数以及成员大小都低于给定值那么使用压缩列表，否则使用跳跃表（跳跃表对比链表，查询的时间复杂度为O(logN)），自动切换
  * 可以通过使用压缩列表来进行内存的压缩，设置参数为
      * zset-max-ziplist-entries 128 元素个数不超过128
      * zset-max-ziplist-value 64 元素大小不大于64字节
  
  

数据持久化

1、什么是redis的持久化？有哪几种方式？优缺点是什么？

持久化就是将数据存储到系统媒介（例如磁盘中），目的是为了防止服务器宕机或者重启内存数据丢失
Redis提供了两种持久化的方式：RDB（默认）和AOF

• RDB Redis Database
  • 功能的核心是生成rdb文件，并将rdb文件发送给从服务器，从服务器通过加载rdb文件来进行数据的备份恢复
  • 在文件同步期间，主服务器会将期间获取到的key缓冲起来，等从服务器执行完毕后，将这些操作传播给从服务器
  • 一般以创建子进程的方式处理备份文件，这样不会阻塞主进程处理相关请求
• AOF Append-only file
  • 每当服务器执行定时任务或者函数（客户端请求），都会执行flushAppendOnlyFile函数，这个函数会做如下操作：
    • Write：根据条件，将命令行写入aof文件
    • Save：根据条件，调用fsync胡总和fdatasync函数，将AOF文件保存到磁盘中
  • 几种处理策略
    • always 每次执行有写入动作的命令都会写入aof文件并同步，cpu和磁盘占用率较高，也最安全，即使宕机也只是丢失宕机还未处理的一条请求
    • everyseconds 每一秒钟执行一次，默认配置，机制宕机也只是丢失宕机时1s内的数据
    • no 命令的写入由系统决定，最不安全，可能丢失上次写入后的所有数据
• 存储结构
  • 内容时redis通通讯协议（RESP）格式的命令文本存储
  • RESP 特点
    • 简单的实现
    • 快速的被计算机解析
    • 简单的可以被人工解析
  • 协议
    • For Simple Strings the first byte of the reply is "+"简单字符串回复的第一个字节将是“+”
    • For Errors the first byte of the reply is "-"错误消息，回复的第一个字节将是“-”
    • For Integers the first byte of the reply is ":"整型数字，回复的第一个字节将是“:”
    • For Bulk Strings the first byte of the reply is "$"批量回复，回复的第一个字节将是“$”
    • For Arrays the first byte of the reply is "*"数组回复的第一个字节将是“*”
• 两种持久化方式的对比
  • AOF文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据
  • aof比rdb更安全也更大，但是aof有重写的过程，也会进行一定的压缩，比如过次操作一个键可以转成一条指令
  • rdb的性能比aof好
  • 如果两个都配置了，优先加载aof文件

2、一般生产环境中，使用的持久化配置是什么?为什么要这么设置？

单机功能

1、Redis是采用的什么模型？

 * redis是一种事件模型的服务器
 * 采用的是Reactor多路复用io模型，自动选择底层的

2、为什么说Redis是单线程的以及为什么这么快？

 * 完全基于内存，绝大部分请求是纯内存操作，非常快速
 * 数据结构简单，对数据操作也简单。redis中的数据是专门设计的
 * 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。不存在多线程竞争而消耗cpu，不存在各种加锁问题
 * 使用多路复用的io模型，非阻塞式io模型。Reactor模型下，自动选择底层系统的 select、epoll、poll等方法。
	 * 多路复用io模型
		 * 多路复用io模型是利用select、poll、epoll可以同时检查多个流的io事件能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有io事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮训一遍所有的流（epoll时只轮询哪些真正发出了事件的流），并且只是依次顺序处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
		 * 这里的多路指的是多个网络连接，多个socket（套接字，插座的概念），复用指的是复用同一个线程。采用多路复用io计数可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络io的时间消耗），且redis在内存中操作数据的速度非常快，也就是说对内存的操作并不会成为redis的瓶颈。

3、使用过redis分布式锁么？他是怎么实现的？

• 有几种方式
  • 自定义实现：一般是使用setnx设置一个唯一锁键，用于各个线程争抢，争抢到之后，使用expire给锁增加一个过期时间，用于锁的释放，避免客户端忘记解锁。

  •  if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
             //如果当前进程突然崩溃，那么则会造成无法解锁，后续的资源无法获取到当前锁
             conn.expire(lockKey, lockExpire);
             return identifier;
         }
    

  * 开源实现：可以使用Redisson实现，实现的原理是使用lua脚本，通过多次判断是否存在来进行加锁
  
  

4、分布式锁如何解决死锁或者宕机问题？解锁的过程是怎么样的？

• 如果使用setnx来实现，那么必然存在加锁和给锁添加超时的操作是非原子性的，所以当获取到锁资源之后，如果此时线程挂掉或者客户端宕机，那么还是会造成锁资源无法释放，造成死锁

• 解决方案：使用一条原子性的操作来获取并为锁增加超时时间

  •    //使用一条原子性命令
      conn.set(lockKey, identifier, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, lockExpire); ```
      
    

• 通常情况下，解锁的过程是这样的

  •  if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
             Transaction trans = conn.multi();
             trans.del(lockKey);}
    

  * 这种情况下会存在什么问题呢？如果获取到锁之后，在进行删除之前，此时锁超时过期，锁资源被其他线程争抢到，那么就会造成锁的误删。
  

• 改进方案1：

  • 使用监视关键字 watch

  •   while (true) {
             conn.watch(lockKey);
             if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
                 Transaction trans = conn.multi();
                 trans.del(lockKey);
                 List