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Redis是什么

Redis,是一种运行速度很快,并发很强,运行在内存上的NoSql数据库,支持键到五种数据类型的映射。

为什么Redis这么快

  • 首先,单线程操作避免了频繁的上下文切换。
  • 其次,采用了多路复用io阻塞机制
  • 然后,数据结构简单,操作节省时间
  • 最后,运行在内存中,自然速度快

Redis为什么是单线程的?

官方给了一点解释。不过基本要点也都说了,因为Redis的瓶颈不在cpu的运行速度,而往往是网络带宽和机器的内存大小。而且单线程切换开销小,容易实现。单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就很好理解地采用单线程方案。

单线程可以处理高并发请求吗?

有一点概念需要澄清,并发并不是并行。

  • 并发性I/O流,意味着能够让一个计算单元来处理来自多个客户端的流请求。

  • 并行性,意味着服务器能够同时执行几个事情,具有多个计算单元

redis是可以处理高并发请求的。

单线程无法发挥多核,如何重复利用多核cpu

我们使用单线程的方式是无法发挥多核CPU性能,但我们可以通过在单机开多个Redis 实例来实现。

注意:我们一直在强调的单线程,只是在处理我们的网络请求的时候只有一个线程来处理 ,一个正式的Redis Server运行的时候肯定是不止一个线程的。

例如Redis进行持久化的时候会以子进程或者子线程的方式执行

Redis 5种数据值类型

  • String 整数,浮点数或者字符串
  • Set 集合
  • Zset 有序集合
  • Hash 散列表
  • List 列表

redis的常用使用场景

  • 缓存,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效;

  • 排行榜,在使用传统的关系型数据库(mysql oracle 等)来做这个事儿,非常的麻烦,而利用Redis的SortSet(有序集合)数据结构能够简单的搞定;

  • 计算器/限速器,利用Redis中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等,这类操作如果用MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力;

  • 好友关系,利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的功能;

  • 简单消息队列,除了Redis自身的发布/订阅模式,我们也可以利用List来实现一个队列机制,比如:到货通知、邮件发送之类的需求,不需要高可靠,但是会带来非常大的DB压力,完全可以用List来完成异步解耦;

  • Session共享,以PHP为例,默认Session是保存在服务器的文件中,如果是集群服务,同一个用户过来可能落在不同机器上,这就会导致用户频繁登陆;采用Redis保存Session后,无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。

  • 一些频繁被访问的数据,经常被访问的数据如果放在关系型数据库,每次查询的开销都会很大,而放在redis中,因为redis 是放在内存中的可以很高效的访问

Redis的数据淘汰机制

  • 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将要过期的数据淘汰
  • volatile-random从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
  • allkeys-lru从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • allkeys-random从所有数据集中任意选择数据进行淘汰
  • noeviction禁止驱逐数据

Redis数据持久化

  • RDB 持久化

将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。
可以将快照复制到其它服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。
如果系统发生故障,将会丢失最后一次创建快照之后的数据。
如果数据量很大,保存快照的时间会很长。

  • AOF 持久化

    将写命令添加到 AOF 文件(Append Only File)的末尾。

    使用 AOF 持久化需要设置同步选项,从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上,而是先存储到缓冲区,然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。有以下同步选项:

    • always 选项会严重减低服务器的性能;

    选项同步频率always每个写命令都同步,everysec每秒同步一次,no让操作系统来决定何时同步

    • everysec 选项比较合适,可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据,并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器性能几乎没有任何影响;

    • no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升,而且也会增加系统崩溃时数据丢失的数量

    随着服务器写请求的增多,AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性,能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。

分片

分片是将数据划分为多个部分的方法,可以将数据存储到多台机器里面,这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。
假设有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3,还有很多表示用户的键 user:1,user:2,… ,有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。

  • 最简单的方式是范围分片,例如用户 id 从 0~1000 的存储到实例 R0 中,用户 id 从 1001~2000 的存储到实例 R1 中,等等。但是这样需要维护一张映射范围表,维护操作代价很高。
  • 还有一种方式是哈希分片,使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字,再对实例数量求模就能知道应该存储的实例。

根据执行分片的位置,可以分为三种分片方式:

  • 客户端分片:客户端使用一致性哈希等算法决定键应当分布到哪个节点。
  • 代理分片:将客户端请求发送到代理上,由代理转发请求到正确的节点上。
  • 服务器分片:Redis Cluster

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