在当今数据驱动的世界中，疾速存取信息成为了技术倒退的要害。而在泛滥存储解决方案中，Redis以其独特的魅力和弱小的性能，成为了开发者们的宠儿。明天，就让咱们一起来认识一下Redis。

一、Redis是什么，能够用来干什么？

Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（近程字典服务），是一个开源的应用ANSI C语言编写、反对网络、可基于内存亦可长久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度十分快，每秒能够解决超过10万次读写操作。因而redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也常常用来做分布式锁、计数器、排行榜等。

Redis的常见利用

1.缓存

这是Redis利用最宽泛中央，根本所有的Web利用都会应用Redis作为缓存，来升高数据源压力，进步响应速度。

2.计数器

Redis人造反对计数性能，而且计数性能十分好，能够用来记录浏览量、点赞量等等。

3.排行榜

Redis提供了列表和有序汇合数据结构，正当地应用这些数据结构能够很不便地构建各种排行榜零碎。

4.社交网络

赞/踩、粉丝、独特好友/爱好、推送、下拉刷新。

5. 音讯队列

Redis提供了公布订阅性能和阻塞队列的性能，能够满足个别音讯队列性能。

6. 分布式锁

分布式环境下，利用Redis实现分布式锁，也是Redis常见的利用。

7. 位操作

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户零碎的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。这里要用到位操作——应用setbit、getbit、bitcount命令。

原理是：redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，而后这个数组的下标index用来示意用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统。

二、Redis 有哪些数据结构类型？

Redis有五种根本类型和三种非凡的数据结构类型，上面咱们别离来看一些都有哪些类型。

2.1 Redis的五种根本数据结构

string
字符串最根底的数据结构。字符串类型的值理论能够是字符串（简略的字符串、简单的字符串（例如JSON、XML））、数字 （整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视频），然而值最大不能超过512MB。

字符串次要有以下几个典型应用场景：

  • 缓存性能
  • 计数
  • 共享Session
  • 限速

hash
哈希类型是指键值自身又是一个键值对构造。

哈希次要有以下典型利用场景：

  • 缓存用户信息
  • 缓存对象

list
列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串。列表是一种比拟灵便的数据结构，它能够充当栈和队列的角色。

列表次要有以下几种应用场景：

  • 音讯队列
  • 文章列表

set
汇合（set）类型也是用来保留多个的字符串元素，但和列表类型不一 样的是，汇合中不容许有反复元素，并且汇合中的元素是无序的。

汇合次要有如下应用场景：

  • 标签（tag）
  • 独特关注

sorted set
有序汇合中的元素能够排序。然而它和列表应用索引下标作为排序根据不同的是，它给每个元素设置一个权重（score）作为排序的根据。

有序汇合次要利用场景：

  • 用户点赞统计
  • 用户排序

2.2 Redis 的三种非凡数据类型

Geo：  Redis3.2推出的，地理位置定位，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

HyperLogLog： 用来做基数统计算法的数据结构，如统计网站的UV。

Bitmaps： 用一个比特位来映射某个元素的状态，在Redis中，它的底层是基于字符串类型实现的，能够把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组。

三、Redis为什么这么快？

3.1 基于内存存储实现

咱们都晓得内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，绝对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘I/O的耗费。

3.2 高效的数据结构

咱们晓得，Mysql索引为了提高效率，抉择了B+树的数据结构。其实正当的数据结构，就是能够让你的利用/程序更快。先看下Redis的数据结构&外部编码图：

SDS简略动静字符串

字符串长度解决： Redis获取字符串长度，工夫复杂度为O(1)，而C语言中，须要从头开始遍历，复杂度为O（n）;

空间预调配： 字符串批改越频繁的话，内存调配越频繁，就会耗费性能，而SDS批改和空间裁减，会额定调配未应用的空间，缩小性能损耗。

惰性空间开释： SDS 缩短时，不是回收多余的内存空间，而是free记录下多余的空间，后续有变更，间接应用free中记录的空间，缩小调配。

二进制平安： Redis能够存储一些二进制数据，在C语言中字符串遇到’\0’会完结，而 SDS中标记字符串完结的是len属性。

字典

Redis 作为 K-V 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比方HashMap，通过key就能够间接获取到对应的value。而哈希表的个性，在O（1）工夫复杂度就能够取得对应的值。

跳跃表

跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的根底上，减少多级索引晋升查找效率。

跳跃表反对均匀 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还能够通过程序性操作批量解决节点。

3.3 正当的数据编码

Redis 反对多种数据数据类型，每种根本类型，可能对多种数据结构。什么时候,应用什么样数据结构，应用什么样编码，是redis设计者总结优化的后果。

String： 如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr；大于39个字节，则是raw编码。

List： 如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），应用ziplist编码，否则应用linkedlist编码。

Hash： 哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，应用ziplist编码,否则应用hashtable编码。

Set： 如果汇合中的元素都是整数且元素个数小于512个，应用intset编码，否则应用hashtable编码。

Zset： 当有序汇合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，应用ziplist编码，否则应用skiplist（跳跃表）编码。

3.4 正当的线程模型

I/O 多路复用

多路I/O复用技术能够让单个线程高效的解决多个连贯申请，而Redis应用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且，Redis本身的事件处理模型将epoll中的连贯、读写、敞开都转换为事件，不在网络I/O上节约过多的工夫。

什么是I/O多路复用？

  • I/O ：网络 I/O
  • 多路 ：多个网络连接
  • 复用：复用同一个线程。

IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程能够监督多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就可能告诉应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。

单线程模型

Redis是单线程模型的，而单线程防止了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的耗费。也正因为是单线程，如果某个命令执行过长（如hgetall命令），会造成阻塞。

Redis是面向疾速执行场景的数据库，所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。

Redis 6.0 引入了多线程提速，它的执行命令操作内存的依然是个单线程。

3.5 虚拟内存机制

Redis间接本人构建了VM机制 ，不会像个别的零碎会调用零碎函数解决，会节约肯定的工夫去挪动和申请。

Redis的虚拟内存机制是什么？

虚拟内存机制就是临时把不常常拜访的数据(冷数据)从内存替换到磁盘中，从而腾出贵重的内存空间用于其它须要拜访的数据(热数据)。通过VM性能能够实现冷热数据拆散，使热数据仍在内存中、冷数据保留到磁盘。这样就能够防止因为内存不足而造成访问速度降落的问题。

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四、什么是热Key问题，如何解决？

在Redis中，咱们把拜访频率高的key，称为热点key。

如果某一热点key的申请到服务器主机时，因为申请量特地大，可能会导致主机资源有余，甚至宕机，从而影响失常的服务。

而热点Key是怎么产生的呢？次要起因有两个：

  • 用户生产的数据远大于生产的数据，如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。
  • 申请分片集中，超过单Redi服务器的性能，比方固定名称key，Hash落入同一台服务器，霎时访问量极大，超过机器瓶颈，产生热点Key问题。

那么在日常开发中，如何辨认到热点key呢？

凭教训判断哪些是热Key；

  • 客户端统计上报；
  • 服务代理层上报。

如何解决热key问题？

  • Redis集群扩容：减少分片正本，平衡读流量；
  • 将热key扩散到不同的服务器中；
  • 应用二级缓存，即JVM本地缓存,缩小Redis的读申请。

五、Redis 过期策略和内存淘汰策略

5.1Redis过期策略

咱们在set key的时候，能够给它设置一个过期工夫，比方expire key 60。指定这key60s后过期，60s后，redis是如何解决的？
咱们先来介绍几种过期策略：
定时过期
每个设置过期工夫的key都须要创立一个定时器，到过期工夫就会立刻对key进行革除。该策略能够立刻革除过期的数据，对内存很敌对；然而会占用大量的CPU资源去解决过期的数据，从而影响缓存的响应工夫和吞吐量。

惰性过期
只有当拜访一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则革除。该策略能够最大化地节俭CPU资源，却对内存十分不敌对。极其状况可能呈现大量的过期key没有再次被拜访，从而不会被革除，占用大量内存。

定期过期
每隔肯定的工夫，会扫描肯定数量的数据库的expires字典中肯定数量的key，并革除其中已过期的key。

该策略是前两者的一个折中计划。通过调整定时扫描的工夫距离和每次扫描的限定耗时，能够在不同状况下使得CPU和内存资源达到最优的均衡成果。

expires字典会保留所有设置了过期工夫的key的过期工夫数据，其中：

  • key是指向键空间中的某个键的指针。
  • value是该键的毫秒精度的UNIX工夫戳示意的过期工夫。
  • 键空间是指该Redis集群中保留的所有键。

Redis中同时应用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

假如Redis以后寄存30万个key，并且都设置了过期工夫，如果你每隔100ms就去查看这全副的key，CPU负载会特地高，最初可能会挂掉。因而，redis采取的是定期过期，每隔100ms就随机抽取肯定数量的key来检查和删除的。

然而呢，最初可能会有很多曾经过期的key没被删除。这时候，redis采纳惰性删除。在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期工夫并且曾经过期了，此时就会删除。

如果定期删除漏掉了很多过期的key，而后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存，间接会导致内存爆的。或者有些时候，业务量大起来了，redis的key被大量应用，内存间接不够了，运维小哥哥也遗记加大内存了。

难道redis间接这样挂掉？不会的！Redis用8种内存淘汰策略爱护本人~

5.2 Redis 内存淘汰策略

volatile-lru： 当内存不足以包容新写入数据时，从设置了过期工夫的key中应用LRU（最近起码应用）算法进行淘汰。

allkeys-lru： 当内存不足以包容新写入数据时，从所有key中应用LRU（最近起码应用）算法进行淘汰。

volatile-lfu： 4.0版本新增，当内存不足以包容新写入数据时，在过期的key中，应用LFU算法进行删除key。

allkeys-lfu： 4.0版本新增，当内存不足以包容新写入数据时，从所有key中应用LFU算法进行淘汰。

volatile-random： 当内存不足以包容新写入数据时，从设置了过期工夫的key中，随机淘汰数据。

allkeys-random： 当内存不足以包容新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。

volatile-ttl： 当内存不足以包容新写入数据时，在设置了过期工夫的key中，依据过期工夫进行淘汰，越早过期的优先被淘汰。

noeviction： 默认策略，当内存不足以包容新写入数据时，新写入操作会报错。