Redis入门

目录

什么是Redis?

为什么要用到Redis?

Redis为何如此之快？

Redis的数据结构

string字符串类型

Hash类型

List列表类型

Set集合

Zset有序集合

缓存问题

缓存穿透

缓存击穿

缓存雪崩

如何保证缓存和数据库数据的一致性

Redis 持久化有几种方式

什么是Redis?

Redis是现在最受欢迎的非关系性数据库之一，Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。

为什么要用到Redis?

我们使用redis主要是为了解决两个问题，性能和并发。

性能：当我们浏览网页的时候肯定会涉及到查询数据的相关操作，这个时候我们将会访问数据库，但是问题来了，如果我们的某条sql执行起来非常的耗时并且这条sql又不会频繁的变动这个时候我们希望将这条数据放在内存中，这样我们再去拿这个数据要快很多，如此一来我们请求的响应时间也会快很多。

并发：在高并发的情况下，如果我们的多个请求直接访问数据库的话，数据库可能会因为访问量过大直接奔溃显示连接异常，这个时候就需要我们的Redis来作为中间件充当缓冲的作用了。

Redis为何如此之快？

redis的快可以从一下几个方面看出来：

  1. 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速；

  2. 数据结构简单，对数据操作也简单；

  3. 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

  4. 使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO。

Redis的数据结构

string字符串类型

字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键是字符串类型，而且其他几种结构都是在字符串类型基础上构建的。字符串类型实际上可以是字符串：简单的字符串、XML、JSON；数字：整数、浮点数；二进制：图片、音频、视频。

使用场景：缓存、计数器、共享 Session、限速。

Hash类型

在 Redis中哈希类型是指键本身是一种键值对结构，如 value={{field1,value1},……{fieldN,valueN}}

使用场景：哈希结构相对于字符串序列化缓存信息更加直观，并且在更新操作上更加便捷。

List列表类型

列表类型是用来储存多个有序的字符串，列表中的每个字符串成为元素，一个列表最多可以储存 2 ^ 32 - 1 个元素，在 Redis 中，可以队列表两端插入和弹出，还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下的元素等，列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色。

使用场景：Redis 的 lpush + brpop 命令组合即可实现阻塞队列，生产者客户端是用 lpush 从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用 brpop 命令阻塞式的“抢”列表尾部的元素，多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。

Set集合

集合类型也是用来保存多个字符串的元素，但和列表不同的是集合中不允许有重复的元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素，Redis 除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集。合理的使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。

使用场景：如：一个用户对娱乐、体育比较感兴趣，另一个可能对新闻感兴趣，这些兴趣就是标签，有了这些数据就可以得到同一标签的人，以及用户的共同爱好的标签，这些数据对于用户体验以及曾强用户粘度比较重要。

Zset有序集合

有序集合和集合有着必然的联系，它保留了集合不能有重复成员的特性，但不同得是，有序集合中的元素是可以排序的，但是它和列表的使用索引下标作为排序依据不同的是：它给每个元素设置一个分数，作为排序的依据。

使用场景：排行榜是有序集合经典的使用场景。例如：视频网站需要对用户上传的文件做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。

缓存问题

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据（这个数据无论是在redis还是在数据库中都不存在），由于缓存是不命中时需要从数据库查询，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。

解决方案

布隆过滤器：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

缓存null值：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，一来当我们再查询到这个空值的时候直接就可以从redis返回了。

问题：

  1. 空值做了缓存，意味着缓存中存了更多的键，需要更多的内存空间，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

  2. 缓存和存储的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如：过期时间设置为 5分钟，如果此时存储添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存和存储数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

缓存击穿

缓存击穿是指一个非常热点的key，在不停的扛着大并发，当这个key失效时，一瞬间大量的请求冲到持久层的数据库中，就像在一堵墙上某个点凿开了一个洞！

解决方案

1.设置热点key永不过期

2.加互斥锁：在查询持久层数据库时，保证了只有一个线程能够进行持久层数据查询，其他的线程让它睡眠几百毫秒，等待第一个线程查询完会回写到Redis缓存当中，剩下的线程可以正常查询Redis缓存，就不存在大量请求去冲击持久层数据库了！

缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存的key大量集中同时过期了，所有的请求全部冲到持久层数据库上，导致持久层数据库挂掉！

解决方案

  1. 加锁排队：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待；

  2. 数据预热：可以通过缓存 reload 机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀；

  3. 做二级缓存，或者双缓存策略：Cache1 为原始缓存，Cache2 为拷贝缓存，Cache1 失效时，可以访问 Cache2，Cache1 缓存失效时间设置为短期，Cache2 设置为长期。

  4. 在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。

如何保证缓存和数据库数据的一致性

  1. 缓存更新策略：当数据库中的数据发生变化时，需要及时更新缓存，可以采用主动更新和被动更新两种策略。主动更新是在数据库更新后，直接更新缓存中对应的数据；被动更新是在下一次查询缓存时，发现缓存已过期，重新从数据库中读取最新数据，并更新缓存。

  2. 双写一致性：双写一致性是指在更新数据库数据之前，先更新缓存数据，确保缓存和数据库中的数据保持一致。可以使用事务或者分布式锁来保证缓存和数据库的原子性操作。

  3. 延迟双删策略：在更新数据库数据后，先删除缓存中的数据，再进行数据库更新操作，这样可以保证在数据库更新期间，缓存中的数据已被删除，下一次查询时会从数据库中读取最新数据，并更新缓存。

Redis 持久化有几种方式

redis持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。Redis 提供了两种持久化方式：RDB（默认） 和 AOF。

RDB

RDB 是 Redis DataBase 的缩写。按照一定的时间周期策略把内存的数据以快照的形式保存到硬盘的二进制文件。即 Snapshot 快照存储，对应产生的数据文件为 dump.rdb，通过配置文件中的 save 参数来定义快照的周期。核心函数：rdbSave（生成 RDB 文件）和 rdbLoad（从文件加载内存）两个函数。

AOF

AOF 是 Append-only file 的缩写。Redis会将每一个收到的写命令都通过 Write 函数追加到文件最后，类似于 MySQL 的 binlog。当 Redis 重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。每当执行服务器（定时）任务或者函数时，flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作：

  • WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件；

  • SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

RDB 和 AOF 的区别：

  1. AOF 文件比 RDB 更新频率高，优先使用 AOF 还原数据；

  2. AOF比 RDB 更安全也更大；

  3. RDB 性能比 AOF 好；

  4. 如果两个都配了优先加载 AOF。