深入了解Redis：性能、应用场景与常见问题解决方案

目录

一、简介

二、常用数据类型

三、Redis为什么快？

1、基于内存

2、C语言实现

3、单线程模型

4、IO多路复用

四、持久化机制

1、AOF持久化机制

2、RDB持久化机制

3、选择AOF还是RDB？

五、过期策略及内存回收机制（淘汰策略）

1、过期策略

2、内存回收机制（淘汰策略）

六、常见问题及解决方案

1、穿透

2、雪崩

3、击穿

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一、简介

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个开源的高性能键值对存储系统，redis基于内存，可以用作数据库、缓存和消息代理。

二、常用数据类型

redis是通过key-value方式存储，其中key自能为字符串类型，而value可以有以下类型。

1、String（字符串）：最基本的类型，一个字符串最大支持存储512M

2、Hash（哈希）:  键值对集合，键也是要字符串类型

3、List（列表）： 有序字符串列表

4、Set（集合）： 无序不重复字符串集合

5、Zset（有序集合）：有序不重复字符串集合

三、Redis为什么快？

1、基于内存

磁盘速度是毫秒级别，而内存是纳秒级别，redis将数据放到内存进行读写，所以快。

2、C语言实现

redis是用C语言实现的，所以效率高。

3、单线程模型

先解释下单线程指的哪里：Redis 客户端每次调用服务端都有三个阶段，发送命令 -> 执行命令 -> 返回结果，服务端将收到命令放到一个队列中，有一个线程来依次执行队列中的命令。

因为 Redis 是基于内存操作，所以使用单线程既不用考虑锁，又避免了频繁上下文切换。

4、IO多路复用

redis的文件事件处理器是单线程的，多路指的是可以监听多个socket。redis的IO多路复用是基于Linux 的epoll机制

四、持久化机制

redis提供两种持久化机制：AOF与RDB

1、AOF持久化机制

AOF（Append Only File）将所有的写指令记录。

相比于RDB,  AOF机制数据更加安全，但是在数据量大的时候，AOF的文件会比RDB大很多，恢复的时间也更长。

AOF文件重写: redis提供用来减小AOF文件体积的机制。

2、RDB持久化机制

RDB（Redis DataBase）内存中的数据集以快照的形式写入磁盘。

配置自动触发：配置比如 save 300 10 表示 300秒内超过10个key被修改就触发 bgsave 命令

手动触发：

        ①save ：会阻塞当前服务

        ②bgsave ：创建子进程进行保存

3、选择AOF还是RDB？

redis支持同时开启，在同时开启时，使用AOF恢复。

若只是把redis当缓存用,也可以都关闭。

五、过期策略及内存回收机制（淘汰策略）

1、过期策略

redis采用 定期删除+惰性删除策略。

        ①定期删除： 默认每100ms会随机检查一部分key,将随机检查部分中过期的key删掉。

        ②惰性删除策略：每次获取key时，会先检查是否已经过期，过期则删除。

过期策略会导致很多过期key仍未删除，那检查过期时为什么不遍历所有key呢，因为太多太慢了，严重影响性能。

2、内存回收机制（淘汰策略）

淘汰策略默认是noeviction，不淘汰，当内存满了就报错，还可以设置为volatile-lru、volatile-ttl、volatile-random、allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选过期时间最早的数据优先淘汰

volatile -random ：从 已设置过期时间的数据集 中随机选择数据淘汰

allkeys -lru：从 数据集 中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkey s-random：从 数据集 中随机选择数据淘汰

六、常见问题及解决方案

1、穿透

指的是缓存未命中，直接查询数据库，数据库中也没有数据库返回空，重蹈覆辙。

解决方案：

        ①数据库没有对应数据时，缓存也存放，并设置超时时间

        ②布隆过滤器

2、雪崩

指的是大量缓存同时失效，请求都直接打到数据库

解决方案：

        ①缓存预热：在系统启动时将数据加载到缓存

        ②随机过期时间，将过期时间分散，自然不会同时失效

        ③限流熔断，避免了同一时间点的大量的请求

3、击穿

缓存中有一个key频繁被访问，在这个key失效的时候，大量的并发请求落在数据库

解决方案：

        ①使用互斥锁

        ②针对热点数据延长有效期