Redis 基础用法和三大问题

Redis

概述

Redis 是一个完全开源的、由 C 语言编写、遵守 BSD 协议（BSD 开源协议是一个给予使用者很大自由的协议，可以自由的使用、修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布）、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性、高性能的键值对（key-value）存储数据库，并支持多种语言的 API 。

Redis 是远程的、基于内存的、是非关系型数据库。

由于值（value）可以是：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Zset）等类型，所以 Redis 常被称为数据结构服务器。

1. String：Redis 最基本的数据类型，一个 key 对应一个 value。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 Redis 字符串 value 最多可以是 512M。

2. Hash：类似 Java 里的 Map，是一个键值对集合，是一个 String 类型的 field 和 value 的映射表，特别适合存储对象。

3. List：简单的字符串列表，按照插入顺序排序，底层是个链表。可以通过 List 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。

   也可以基于 List 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 Redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。

4. Set：String 类型的无序集合，通过 HashTable 实现。

5. Zset：String 类型的有序集合，不允许重复的成员。

String 实际应用场景

String 类型是 Redis 中最常用的类型，内部的实现是通过 SDS （Simple Dynamic String，类似于 Java 中的 ArrayList）来存储的，可以通过分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

• 缓存功能：String 字符串是最常用的数据类型，不仅是 Redis，各个语言都是最基本类型。因此，利用 Redis 作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用 Redis 支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、降低后端数据库的压力。
• 计数器：许多系统都会使用 Redis 作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果，可以按照特定的时间持久化到数据库或者其它存储介质当中。
• 共享用户 Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存 Cookie，但是现在我们可以利用 Redis 将用户的 Session 集中管理，在这种模式只需要保证 Redis 的高可用，每次用户 Session 的更新和获取都可以快速完成，大大提高效率。

Session VS Cookie

• Session 存储在服务器上，对于客户端是透明的；Cookie 存储在客户端阅读器中，对于客户端是可见的。
• Session 的作用是实现网页之间数据传递，是一种存储在服务器端的对象集合。具有极高的简便性、可扩展性、可用性，也可以通过加密的 SSL 技术来提高其信息安全性。它是一种服务器的机制，服务器使用一种类似于散列表的结构来保存信息。
• Cookie 是在 HTTP 协议下，服务器或脚本可以维护客户端工作站上信息的一种方式，可以看作浏览器缓存。是由 Web 服务器保存在用户浏览器（客户端）上的小文本文件（内容通过加密），它可以包含有关用户的信息，并且，无论何时用户连接到服务器，Web 站点都可以访问 Cookie 信息。
• 两者最大的区别就是在于生存周期，浏览器页面关闭 session 就消失了，而 cookie 是预设生存周期并且可以永久保存于本地文件（网页记住用户信息进行自动登录）。

Redis缓存产品特点

1. 支持数据持久化，可将内存中的数据保存在磁盘里，重启时再次加载使用；
2. 不仅支持简单的 key-value 类型的数据，还提供 hash、list、set、zset 等数据结构的存储；
3. 支持数据备份，即 master-slave 模式（主从服务器：主服务器宕机后，从服务器立马代替，做到无缝衔接）。
4. 原子性，Redis 的所有操作都是原子性的，即命令要么成功执行，要么失败完全不执行。单个操作原子性，多个操作支持事务（原子性）。

缓存类型

缓存是高并发场景下提高热点数据访问性能的一个有效手段。缓存类型分为：本地缓存、分布式缓存、多级缓存。

• 本地缓存：在进程的内存中进行缓存，比如我们的 JVM 堆中。本地缓存是内存访问，没有远程交互开销，性能最好。缺点是受限于单机容量，一般缓存较小且无法扩展。
• 分布式缓存：可以很好地解决本地缓存的问题，分布式缓存一般都具有良好的水平扩展能力，对叫大数据量的场景也能应付自如。缺点是需要进行远程请求，性能不如本地缓存。
• 多级缓存：为了平衡以上的情况，实际业务一般采用多级缓存。本地缓存只访问频率最高的部分热点数据，其他的热点数据放在分布式缓存中。在目前的一线大厂中，这也是最常用的缓存方案，单一的缓存方案往往难以撑住很多高并发的场景。

常用命令

1. Redis 默认有16个数据库
2. select 数据库名：进入对应的数据库
3. keys *：列出所有 key 值
4. dbsize：显示数据库数
5. flushdb：清除该数据库的 key
6. flushall：清除所有
7. exist key：判断 key 是否存在

两种持久化备份数据方式 RDB 和 AOF

1. RDB：Redis DataBase，指定时间间隔内，将内存中的数据集快照（snapshot）写入磁盘。恢复时是将快照文件直接读入内存中来达到数据恢复的。

   Redis 会单独创建一个子进程来进行持久化（我们可以在做项目过程中自己模拟：创建一个线程来持久化），会先将数据写进一个临时文件中，等到持久化过程结束了，在用这个临时文件替换上次持久化好的文件。在这个过程中，只有子进程来负责 IO 操作，主进程任然处理客户端的请求，保证了极高的性能。

   在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在 dump.rdb 的二进制文件中，通过触发快照的形式，做到将指定时间间隔内的数据持久化到 dump.rdb。例如：可以2分钟内持久化一次，将对数据库的写操作备份到磁盘上的 dump.rdb。

2. AOF：Append Only File，以日志的形式记录 Redis 每一个写操作，将 Redis 执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只允许追加文件而不允许改写。Redis 启动之后会读取 appendonly.aof 文件来实现重新恢复数据。默认不开启，需要将 redis.conf 中的 appendonly no 改为 yes 。

3. 两者如何选择：如果想达到较高的数据安全性，应该同时使用两种持久化方式。有很多用户只是用 AOF 方式，但是并不推荐，因为定时生成 RDB 快照非常便于进行数据库备份，而且 RDB 恢复数据集的速度也更快。所以，如果可以承受数分钟内的数据丢失，可以只使用 RDB 持久化。

应用场景

数据缓存、队列原子性、数据存储。

缓存常见问题

• 缓存穿透：

  在大多数互联网应用中，缓存的使用方式是：业务系统 -> 缓存 -> 数据库。

  1. 业务系统发起某一个查询请求，首先判断缓存中是否有该数据；
  2. 如果缓存中存在，则直接返回给服务端；
  3. 若果不存在，就去查询数据库，然后返回。

  缓存穿透就是业务系统访问了根本不存在的数据，数据库返回空。

  危害：如果海量请求查询不存在的数据，那么这些请求就都会落到数据库，数据库压力剧增，可能导致系统崩溃。

  解决：将数据库查询结果为空的 key 也存到缓存中，并设置较短的生命周期，节省内存空间。

• 缓存雪崩：

  缓存实际上是为了保护数据库，帮数据库抵挡大量的查询请求，从而避免脆弱的数据库受到伤害。当缓存因某种原因失效，原本被缓存抵挡的海量请求就会涌向数据库，此时数据库若抵挡不了崩溃，这就是缓存雪崩。

  解决：开启备用缓存。

• 缓存击穿：（热点数据集中失效）

  我们一般会给缓存设定一个失效时间，超时后该数据库会被缓存直接删除，一定程度上保证数据的实时性。

  但是，对于一些请求量极高的热点数据，一旦过了有效时间，那么将会有大量的请求落在数据库上，从而可能导致数据库崩溃。

  解决：互斥锁。只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完成，重新从缓存获取数据即可。