Redis学习总结

Redis学习总结 Redis学习总结 Redis的结构及应用场景

redis应用上基本大多数都是作为缓存。
好处：

为的是服务无状态：就是没有特殊状态的服务,各个请求对于服务器来说统一无差别处理,请求自身携带了所有服务端所需要的所有参数(服务端自身不存储跟请求相关的任何数据,不包括数据库存储信息) (token)数据无锁化：依靠redis做一些原子性 *** 作，比如自减一、自加一等。 Redis单线程（6.x之前） 单线程为什么还那么快？

因为它的所有数据都在内存中，所有运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为Redis是单线程，所以要小心使用Redis指令，对于那些耗时的指令比如(keys)，谨慎使用，一不小心可能会导致Redis卡顿。

Redis单线程如何处理那么多的并发客户端连接？

Redis的IO 多路复用：redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。

Redis是单线程还是多线程的

1、无论什么版本，工作线程只有一个。
2、6.x之前是单线程的，单线程是指Redis的网络IO和键值对读写是单线程的，这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程；但redis的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是其他线程完成的。
3、6.x之后，出现了IO多线程。引入IO多线程对比单线程的好处：

*  执行时间缩短、更快
*  更好的压榨系统及硬件的资源(网卡能够高效的使用)

4、如下图 ，客户端(c1/c2)被读取的顺序不能被保障。

6.x以前：

知识点：
1、 客户端连接由内核维护，内核采用epoll的工作模型(多路复用器)： 不负责数据读写，只管理读写的事件。 redis工作线程先看图中①，读取有没有事件，如果读取有事件，redis进行图中②，和内核读取数据。

2、redis的单指令 *** 作是原子性的、pipeline(一个客户端的指令集合)是原子性的、lua脚本的方式是原子性的。

* pipeling： 客户端攒了一堆指令，一起发送，先攒后发
* 事务： 先发，在服务器端攒着，后执行
* 事务的执行时期是原子的，但是事务不是原子的： 事务执行的时候，也不会有其他指令并行执行，其他指令会等事务执行完，串行执行。
* 事务中指令失败： 如果语法性失败，清空队列，其他不执行；如果非语法性失败，失败的指令失败，其他继续执行
* redis事务不支持回滚
* 建议： 少使用事务，事务内指令尽量少、尽量快

6.x之后：

知识点：
1、redis一个worker工作进程，在redis配置中可以配置出多个IO进程。
2、多个IO进程在和内核获取数据时，可以并行获取;也就是input可以并行执行。
3、但是计算还是要在worker进程中，串行执行。
4、最后计算后的结果，在IO进程中并行输出。

6.x之后其实是通过并行获取内核数据，也就是图中内核queue到程序内存并行执行，从而提高网卡缓存到内核的吞吐量；并且并行更好的利用了cpu的多核。如下图：

Redis存在线程安全问题么？为什么？

redis内部是单线程串行的，redis虽然可以保证串行，但是在外界使用时，业务上要自行保证顺序。

String应用场景：

单值缓存

set key value
get key

对象缓存

set key:1 value(json格式)
mset key:1:name  value key2:1:sex  value 
mget key:1:name key2:1:sex

分布式锁

# 返回1代表获取锁成功
setnx product:10001 true
# 返回0代表获取锁失败
setnx product:10001 true
....业务执行....
# 执行完业务释放锁
DEL product:10001

# 防止程序以外终止造成死锁
SET product:10001 true ex 10 nx

计数器

INCR article:readcount:id
GET article:readcount:id

Web集群的session共享

分布式系统全局系列号

# redis批量生成序列化提升性能
INCRBY orderId 1000

Hash应用场景

对象缓存

HMSET user 1:name v1 1:sex 0
HMGET user 1:name 1:sex

电商购物车
Hash与String对比

优点
1、同类数据归类整合存储，方便数据管理。
2、相比string *** 作消耗内存与cpu更小。
3、相比string存储更节省空间。

缺点
1、过期功能不能使用在field上，只能用在key上
2、redis集群架构下不适合大规模使用

List应用场景

实现常用的数据结构
Stack(栈) = LPUSH+LPOP
Queue(队列) = LPUSH+RPOP
Blocking MQ(阻塞队列) = LPUSH+BRPOP

微博消息和微信公众号消息

Set应用场景

微信抽奖小程序
微信微博点赞、收藏、标签
集合 *** 作：并集、交集、差集
集合 *** 作实现关注模型 Zset应用场景

Zset集合 *** 作实现排行榜
scan渐进式遍历键

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

scan参数提供了三个参数，第一个是cursor整数值(hash桶索引值)，第二个是key的正则模式，第三个是一次遍历的key的数量(参考值，底层遍历的数量不一定)，并不是符合条件的结果数量。第一次遍历时，cursor值为0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的cursor。一直遍历到返回的cursor值为0时结束。

注意：但是scan并非完美无瑕，如果在scan的过程中如果有键的变化(增加、删除、修改)，那么遍历效果可能会碰到如下问题：
新增的键可能没有遍历到，遍历出了重复的键等情况，也就是说scan并不能保证完整的遍历出来的所有的键。

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Redis持久化

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https://blog.csdn.net/weixin_40955398/article/details/122551124

Redis主从复制

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