redis

简介

• 存储在内存
• K - V 存储
• 只有一个工作线程 worker,串行处理, 多个任务间无序
• 有多个io thread(6.x 以上提供)
• 通过 epoll 实现多路复用
• 整体流程 通过epoll 确定就绪io -> 读 io (io 线程) -> 处理 (worker) -> 写io (io 线程 返回值)

redis 工作模式.png

V 类型

String

• 数据格式为二进制数组
• 该二进制数组字节码安全,客户端给啥存啥
• 所有数据类型以文本存储(如:int double)
• incr decr 只能操作数值型文本
• incr decr 操作成功之后,该值会标识为 int, Object encoding key 会返回 int
• bitmap, 二进制操作.默认1个字节(自动扩充 0000 0000), 通过 setbit (从左向右下标) 1 (修改的值, 0/1) 1, get key 为 0100 0000 (ascii 码) 结果为 '@'

List

• 双向链表,key 存储了头和尾
• lpush rpush 代表放入顺
• lpop rpop 同向实现栈,异向实现队列
• lrange rrange 实现数组
• -1代表最后一个元素,-2 代倒数第二个元素, lrange 0 -1 代表从左往右 取出全部元素

Hash

• v 结构 为 k-v (java 的 HashMap)

Set

• 无序,去重 (java 的set)
• 用 hashtable 实现
• srandmember key 取出数量 (正数 负数), 正数去重 负数允许重复
• 交集 并集 差集 等

zSet

• 有序set
• 添加元素,给出分值
• 当 server.zset_max_ziplist_entries(默认128) > 0时 且 元素member 长度 < server.zset_max_ziplist_value(默认64) 时为zipList,否则为跳表
• 当 元素个数 > server.zset_max_ziplist_entries > 或者 元素member 长度 > server.zset_max_ziplist_value 转化为跳表

跳表说明

• 下层数据必须包含上层的全部数据 (第二层的数据 第一层必须有)
• 添加数据时,在插入第一层链表后,会生成一个随机数,该随机数为该数据的层数
• 层数每+1 概率减少 50% , 第二层的概率为50% 第三层为 25% 以此类推,最高ZSKIPLIST_MAXLEVEL(5.x 为 64)
• redis并不要求上层链表相对下层链表有规律(比如隔 N 个 跳一个,下图中第二层极端情况下可以是 0 1 2 3 4 5 6 7)
• 头结点不存储元素,且层数为 ZSKIPLIST_MAXLEVEL
• 查找元素时,head 先找到有元素的最高层
• 当元素< 查找元素时,向同层右方继续查找
• 当元素>查找元素时 || 为nul (不在最底层) ,想下层右方查找
• 当元素为nul时 && 在最底层时,返回nul
• 当元素=查找元素时,返回该元素对应的最底层元素值
• 比如 查找5 ,元素最高层为3,先比较4,然后比较第三层 nul ,再比较6,再比较5,最后返回5

跳表

数据持久化

4.32版本前只能开启一种,默认是rdb
4.32开始,首先根据rdb恢复快照,再根据aof增量恢复

rdb 快照

恢复数据快,会缺失数据
save 时间(秒),启用后数据库只包含一个文件

aof 日志

恢复速度慢,有冗余
appendonly no/yes

• appendfsync always 每次操作都持久化一次(降级为mysql?)
• appendfsync everysec (默认) 每秒持久化一次
• appendfsync no 不持久化

redis 集群 (一般组合使用)

主从复制(AP)

解决单点故障问题,数据同步,节点间数据是全量的

• 支持强一致性(会破坏可用性)
• 默认是弱一致性

cluster模式

分治分片解决容量,压力,瓶颈问题, 节点存储的是部分数据

• 客户端实现分片算法(根据规则存储到不同的redis)
• proxy 代理层实现分片
• 集群自身实现分片 (%16384)