Redis是2009年发布的，到今天已经超过10岁了。作为必备技能之一，关于它也有聊不完的话题。本文中的任何一个点，都可以展开，完成一篇中等规模的文章。
交流和面试时，你需要用最精准的语言进行描述，那么本文比较适合你。
redis能力：
- 1 0W/s QPS (redis-benchmark)
- 1w+ 长链接 (netstat / ss)
- 最复杂的Zset 6kw数据 写入1k/s 读取5k/s 平均耗时5ms
- 持久化 (rdb)
1. 基本概览
学习一门新语言，重要的是掌握它的基本数据结构，以及这些数据结构的API。redis的这些数据结构，就类似一门语言。
Redis数据结构
常用5种，一共10种。面试时一般回答5种即可，但其他5种是加分项。
- String字符串
- Hash 字典
- List 列表
- Set集合
- ZSet 有序集合。性能参考：《redis的zset有多牛?请把耳朵递过来》
- Pubsub 发布订阅 (不推荐使用，坑很多)
- Bitmap 位图
- GEO 地理位置 (有限使用，附近的人)
- Stream 流(5.0) (与Kafka非常像)
- Hyperloglog 基数统计
Redis的协议
Redis是文本协议
- RESP 以CRLF结尾(\r\n)
- RESP3 (redis6启用，增加客户端缓存)
Redis底层数据结构
数据量较小和大数据量的时候，往往不同，关注大数据量的主要结构。
- String-sds
- Hash-(ziplist , dict)
- Set-(intset,dict)
- List-(ziplist,quicklist)
- ZSet-(ziplist+skiptable 跳表)
- Stream-(radix-tree 基数数)
跳表的关注度比较大，在Java中，可以参考类似ConcurrentSkipListMap实现。
另：Java中有序Set叫做TreeSet，但是用红黑树实现的，注意区别。
Redis持久化方式
生产环境，一般仅采用RDB模式。
- RDB
- AOF (类似Binglog row模式)
- 混合模式：RDB+AOF
O(n)指令
- keys *
- hgetall
- smembers
- sunion
- ...
建议在集合大小不确定的时候，使用scan hscan sscan zscan 替代。另外，像keys这种危险命令，最好使用RENAME指令给屏蔽掉。
性能优化
- unlink删除key -> 异步避免阻塞
- pipeline批量传输，减少网络RTT ->减少频繁网络交互
- 多值指令(mset，hmset)-> 减少频繁网络交互
- 关掉aof -> 避免io_wait
扩展方式
- lua
- redis-module
module模式知道的人比较少，属于比较底层的开发。
2. 问题排查
- monitor指令 回显所有执行的指令。可以使用grep配合过滤
- keyspace-events 订阅某些Key的事件。比如，删除某条数据的事件，底层实现基于pubsub
- slow log 顾名思义，满查询，非常有用
- --bigkeys启动参数 Redis大Key健康检查。使用的是scan的方式执行， 不用担心阻塞
- memory usage key、memory stats 指令
- info指令，关注instantaneous_ops_per_sec、used_memory_human、connected_clients
- redis-rdb-tools rdb线下分析
3. 淘汰策略
如果你应聘的是redis dba，这道题答不出来，直接淘汰。
- 被动删除 (只有被get到的时候，删除并返回NIL 属于惰性删除)
- 主动删除 (100ms运行一次，随机删除持续25ms，类似Cron)
- ->内存使用超过maxmemory，触发主动清理策略
针对于第三种情况，有8种策略。注意，redis已经有LFU了。
- 默认volatile-lru 从设置过期数据集里查找最近最少使用
- volatile-ttl 从设置过期的数据集里面优先删除剩余时间短的Key
- volatile-random 从设置过期的数据集里面任意选择数据淘汰
- volatile-lfu 从过期的数据集里删除 最近不常使用 的数据淘汰
- allkeys-lru
- allkeys-lfu
- allkeys-random 数据被使用频次最少的,优先被淘汰
- no-enviction
如果不设置maxmemory,Redis将一直使用内存，直到触发操作系统的OOM-KILLER。
4. 集群模式
- 单机
- 单机多实例
- 主从(1+n)
- 主从(1+n)& 哨兵(3或者基数个)
- Redis Cluster (推荐，但使用有限制)。参考：《与亲生的Redis Cluster，来一次亲密接触》
互联网建议使用Redis Cluster，外包、项目随意。
大规模
- twemproxy
- codis
- 基于Netty Redis协议自研
- 管理平台：CacheCloud
5. Redis常见问题
Redis使用场景
- 缓存 (缓存一致性 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩)
- 分布式锁 (redlock)
- 分布式限流
- Session
API举例：
- zset 排行榜，排序
- bitmap 用户签到，在线状态
- geo 地理位置，附近的人
- stream 类似kafka的消息流
- hyperloglog 每日访问ip数统计
缓存一致性
为什么有一致性问题?
- 写入。缓存和数据库是两个不同的组件，只要涉及到双写，就存在只有一个写成功的可能性，造成数据不一致。
- 更新。更新的情况类似，需要更新两个不同的组件。
- 读取。读取要保证从缓存中读到的信息是最新的，是和数据库中的是一致的。
- 删除。当删除数据库记录的时候，如何把缓存中的数据也删掉?
建议使用：Cache Aside Pattern
读请求：
- 先读cache，再读db
变更操作：
- 先操作数据库，再 淘汰 缓存
涉及到复杂的事务和回滚操作，可以把淘汰放在finally里。
问题：缓存淘汰失败!(概率很低 ，定时补偿)
缓存击穿
影响，轻微。
高流量下 大量请求读取一个失效的Key -> Redis Miss -> 穿透到DB
解决方式：采用分布式锁，只有拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存
缓存穿透
影响，一般。
访问一个不存在的Key(恶意攻击)-> Redis Miss -> 穿透到DB
解决方式：
- 给相应的Key设置一个Null值，放在缓存中
- BloomFilter预先判断
缓存雪崩
影响：严重。
大量Key同时失效 | 2.Redis当机 -> Redis Miss -> 压力打到DB
解决方式：
- 给失效时间加上相对的随机数
- 保证Redis的高可用
分布式锁
redis的分布式锁，并不是那么简单。建议使用redisson的redlock。最基础的指令是setnx。
- setnx-> SET key value [EX seconds|PX milliseconds|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]
分布式锁 关键点：
- 原子性
- 锁超时
- 死锁
- 读写锁
- 故障转移
最简单的Redis分布式锁代码(不严谨)。
java端代码模拟lock和unlock。
- public String lock(String key, int timeOutSecond) {
- for (; ; ) {
- String stamp = String.valueOf(System.nanoTime());
- boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, stamp, timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);
- if (exist) {
- return stamp;
- }
- }
- }
- public void unlock(String key, String stamp) {
- redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), stamp);
- }
lua脚本unlock。
- local stamp = ARGV[1]
- local key = KEYS[1]
- local current = redis.call("GET",key)
- if stamp == current then
- redis.call("DEL",key)
- return "OK"
- end
6. Redis使用
常用Java客户端
- lettuce SpringBoot默认,基于Netty的事件驱动模型
- jedis 老牌的客户端，使用commons-pool来完成线程池开发
- redisson 非常丰富的分布式数据结构，包括锁，分布式Map等。大量使用Lua脚本?
使用规范
根据公司情况自定义裁剪，没有万能的规范。更多：
这可能是最中肯的Redis规范了
- 使用连接池，不要频繁创建关闭客户端连接
- 消息大小限制 消息体在10kb以下，可以使用snappy、msgpack等压缩
- 避免大key和hot key
- 不使用O(n)指令
- 不使用不带范围的Zrange指令
- 不使用database(容易覆盖数据)
- 不使用高级数据结构(使用基本的5种)
- 不使用事务操作
- 禁止长时间monitor
springboot cache redis
- 使用时更要注意规范性
- cache层抽象层次太高，如需要操作底层的数据结构，直接使用redisTemplate
Redis是多线程?
要看哪个阶段。数据操作阶段，一直是单线程的，哪怕是redis6。
作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0，欢迎添加好友，进一步交流。
