Redis原理详解(看这篇就够了)

Redis简介

Redis是Remote Dictionary Server的简称，是一个开源的内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。

 

Redis数据类型

Redis支持多种类型的数据结构，包括字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。

如下图所示：

1. 字符串（String）：
   • 存储单个值。
   • 可以包含任意二进制数据，如文本、序列化对象等。
   • 支持各种操作，如设置值、获取值、增加/减少数值等。
   • 常用于缓存、计数器、存储序列化对象等场景。
2. 哈希（Hash）：
   • 存储键值对的散列表。
   • 每个键值对称为一个字段（field）和值（value）的组合。
   • 支持单个字段的读写操作，也支持一次操作多个字段。
   • 常用于存储对象的属性、配置信息等场景。
3. 列表（List）：
   • 有序、可重复的字符串列表。
   • 可以在列表的头部或尾部添加、删除元素。
   • 支持按索引获取元素，支持范围操作，如获取子列表等。
   • 常用于消息队列、任务队列、最新消息列表等场景。
4. 集合（Set）：
   • 无序、不可重复的字符串集合。
   • 支持添加、删除元素，以及对多个集合进行交集、并集、差集等操作。
   • 支持判断元素是否存在于集合中，以及计算集合的大小等操作。
   • 常用于标签系统、好友列表、唯一值的存储等场景。
5. 有序集合（Sorted Set）：
   • 类似于集合，但每个元素都关联一个分数（score）。
   • 元素按照分数进行排序，支持根据分数范围获取元素，以及按照分数排序返回元素等操作。
   • 支持添加、删除元素，以及对多个有序集合进行交集、并集、差集等操作。
   • 常用于排行榜、按权重排序的数据存储等场景。

 

Redis持久化

Redis提供了持久化机制，主要就是：RDB（Redis Database）和AOF（Append-Only File），可以将Redis的数据持久化到磁盘，以防止数据丢失并在重启后恢复数据。

1.RDB(Redis Data Base) 内存快照

RDB 快照是一次全量备份，RDB快照是内存数据的二进制序列化形式，在存储上非常紧凑。

如下图所示：

下面是Redis RDB持久化的主要步骤：

1. Fork子进程：Redis使用fork系统调用创建一个子进程，子进程将负责执行实际的RDB持久化操作，而父进程则继续处理客户端请求。
2. 快照生成：子进程会将当前数据库的状态快照写入一个临时文件中。快照包含了当前数据库中所有键值对的数据，以及一些额外的元数据信息。
3. 原子性替换：当子进程完成快照的生成后，它会使用原子操作替换掉之前的RDB文件，确保在替换过程中不会发生数据损坏或数据丢失。
4. 完成持久化：子进程完成RDB文件的替换后，将关闭临时文件，并通知父进程持久化操作已经完成。

 

2.AOF(Append Only File) 增量日志

AOF 则是将每次执行的写命令保存到硬盘，类似于 MySQL 的 Binlog，AOF 持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少。

如下图所示：

1. 文件较大：相对于RDB持久化而言，AOF文件通常会更大，因为AOF文件记录了每个写命令的详细信息。
2. 恢复时间较长：当AOF文件较大时，在Redis重启后，需要将AOF文件中的命令逐个执行以还原数据库的状态，这会导致恢复的时间相对较长，尤其是在AOF文件很大的情况下。

 

3.RDB AOF混合持久化

Redis4.0 后大部分的使用场景都不会单独使用 RDB 或者 AOF 来做持久化机制，而是兼顾二者的优势混合使用。

 

Redis集群方式

Redis提供了三种集群方式：

1.Redis主从复制模式

Redis主从复制是指通过将一个Redis服务器的数据复制到多个从Redis服务器上，实现多个Redis服务器之间的数据同步。

Redis主从复制前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave）。

如下图所示：

2.Redis哨兵模式

Redis哨兵模式是Redis官方提供的高可用解决方案，主要负责监控Redis实例的状态、自动进行故障切换等。

如下图所示：

3.Redis集群模式

Redis 集群模式是Redis官方提供的分布式集群方案，支持水平扩展，适合大规模应用场景。

在Redis的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是插槽（slot），它的的取值范围是：0-16383，还有一个就是cluster。

如下图所示：

 

Redis集群模式应用

主要是针对海量数据+高并发+高可用的海量数据场景，Redis集群模式的性能和高可用性均优于哨兵模式。

 

Redis常见问题

1.缓存雪崩

数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。

比如一个雪崩的简单过程：

1、redis集群大面积故障

2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis

3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库

4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机

5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。

 

2.缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决思路：

如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。

可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。

3.缓存并发

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。

4.缓存预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

解决思路：

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。

以上就是Redis原理详解，更多Redis内容请查看：Redis教程(万字图文全面详解)

mikechen

mikechen睿哥，10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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