分布式缓存之redis核心理解

redis核心理解

为什么选择redis (redis性能为什么高)？

1.基于内存9种形式存储 本地方法,计算向数据移动(io优化)
2.work是单线程,io是多线程
3.redis之所以选择单线程是因为,它是事件驱动模型,redis发起调用之后,不等待结果,继续执行下一个命令,只要有一个命令执行完成-触发事件,就把结果写回来-高性能

1.redis9中类型, 还有5种本地方法,计算向数据移动

拿memcached和redis对比 一个是取全量之后还要本地计算list  而redis直接计算好之后返回结果-性能快

 2.redis单线程原理和为什么性能高？

1.文件事件处理器的设计模型：组成分为4个部分(多个套接字,io多路复用器epoll,文件事件分派器(单线程),事件处理器) 因为文件事件分派器是的消费是单线程所以redis才叫单线程模型-事件驱动模型

传统观念中,单线程慢 是因为 浏览器发起请求-服务器解析-调用接口,数据库-发送命令-请求需要得到结果-这里就需要等待,性能损失在这

而redis之所以选择单线程是因为,它是事件驱动模型,redis发起调用之后,不等待结果,继续执行下一个命令,只要有一个命令执行完成-触发事件,就把结果写回来-高性能

3.既然是redis单线程 那么速度快吗？

拿秒杀举例 选择DB数据库

1.一个服务器解决不了高并发 可以通过负载均衡分发给多个服务器

2.但是如果有10万个并发 服务器只有两台 那么只能有两个并行度,并行度决定了性能的快慢3.虽然上面可以解决高并发,但是在秒杀扣减库存的这种交易都是需要串行的 为什么？

在需要item 99 扣减的情况下两个并发请求得到99 -1 然后计算好 update回去98这就不对了

所以请求进来要么是加锁 要么是加事务 这里也决定了性能的快慢

所以前面所谓的并行到了数据库依然是串行

选择redis做数据存储

　　redis 有个decr本地方法 如果调用了他就会减1另外它是单线程的, 不管前面多少io进来都是遍历循环,1个个处理的

1.所以高并发走到DB,要加锁加事务

2.而redis有本地decr,还是单线程的,并发请求过来也是直接1个个循环遍历 比db速度快

3.也得出另一个结论多线程不一定好,有了多线程就需要加锁,加事务,还会造成脏读之类的

4. redis单线程速度快 但也有弊端？

因为redis是单线程 所以就一个work线程 假如服务器配置很好cpu核心多,跑一个redis 把内存什么都给redis 单位时间的qps上去了但总归来说cpu利用率不高

那么怎么能把cpu利用起来,而不破坏redis的单线程串行化的特征？
而且还不能开启多线程(开了多个work线程就是,锁,事务啊问题一大堆反而影响性能了)

5.redis避免单线程的弊端？

如下：上图的是6.x以前的纯净单线程模式

　　　下图的是6.x以后的模式 所以把cpu核心提高,下面的redis比上面的能提高一半

不过这种不是默认行为,需要在配置里面开启(开启了,那么就是多线程了,所以计算1,2的顺序就不能保证,)

6. 9种数据类型

1.string 场景使用

数据结构：key,value

场景：session kv缓存,数值计算,gs文件系统,内存

 2.List场景使用：

理解redis的list数据放入顺序 

同向：lpush lpop  先进后出

异向：队列先进先出

index()数组

ltrim:删除数据 优化redis的内存量

使用场景: 评论列表,消息队列,

3.hashtable场景使用：
为什么有hashtable 因为使用的是分治法
1.聚集数据
2.表单(商品)详情页-因为里面有很多数据,且来自多个数据库,不怎么变化,被频繁访问
3.用户详情

4.set集合场景使用但是可以多个实例,每台服务器的redis存放不同的数据类型

1.特征.放入的数据无序,且会去除重复的数据
2.集合交并差, sunion(并)，sinter（交）,sdiff（差）-
3.随机事件 srandmember, spop 放入的数据 （随机给你返回）

场景：好友推荐(并集,共同好友.....),随机事件

5.zset集合场景使用
1.特征：有序集合 去重复,
2.场景：排行榜6

数据结构：跳表

6.bitmap位图

 1.特征： 一串连续的二进制数字,底层时机是基于string,按bit位进行指令操作

 2.场景：大数据下的用户登录

需求用户：十几个亿统计365天窗口的用户登录情况redis setbit 设置bit位移 1年365天都登录 最大存储量1个用户也就是46个字节

为什么要做大数据用户统计,因为要做决策,而决策影响营销和成本

 

7.geo 地理位置类型

1.特征：利用geohash算法将经纬度转一维的整数值

2.查附近的人,餐厅,电影院

8.HyperLogLog 基数统计类型。

1.特征:海量数据统计 统计过程中不记录独立元素

2.场景：统计每日、每月的 UV 即独立访客数，或者统计海量用户搜索的独立词条数

9.Streams 内存版kafka 发布订阅

提示：Redis 的内存分配是使用 jemalloc 进行分配。jemalloc 将内存空间划分为小、大、巨大三个范围，并在范围中划分了小的内存块，当存储数据时，选择大小最合适的内存块进行分配，有利于减小内存碎片。

 Redis内部编码

Redis这样设计有两个好处：

• 可以偷偷的改进内部编码，而对外的数据结构和命令没有影响，这样一旦开发出更优秀的内部编码，无需改动对外数据结构和命令。
• 多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势。例如ziplist比较节省内存，但是在列表元素比较多的情况下，性能会有所下降。这时候Redis会根据配置选项将列表类型的内部实现转换为linkedlist。

 

7.单个redis

1.持久化 异地备份也叫持久化 mysql
　　持久化形式：rdb,image,bak(拍快照) AOF(日志)
　　redis 默认开启rdb>手工开启AOF ,4.x以前的redis 重启之后只会读取AOF内容,
　　4.x之后, aof+rdb模式  

　　但是redis看场景使用持久化,做缓存就不建议使用持久化,因为持久化必然要开启aof记录操作日志(影响性能)

　　但是假如重启服务器缓存没了呢？可以使用主从模式

 2.单机存在单点故障,压力/性能

 　  单点故障：多台解决单点故障(全量主备高可用服务,读写分离)

　　压力/性能：10个G的数据拆分10个1G放在不同服务器(分片数据)-但不是全量数据了(然后要对分片的数据做1个全量的主备)

       最后上面的解决方案变成集群模式(高可用-搞性能)

　　redis解决高可用-用主从复制 redis解决高性能-分片数据

　　1.C>主>备 需要同步数据
　　c给主发请求 主和备都写入数据成功才返回给C（强一致性）
问题：如果备挂了, c就一直等待 所以在分布式场景下强一致性,会造成不可用性
　　上述就是：CAP理论 三者不可兼得 一致，可用,分区容错性
　　例如ca(强一致性)=mysql
　　reids=默认弱一致性,可以配置强一致性(不建议,都用了redis,开启性能就很低,单线程,不如多线程计算高)
　　对于Redis来说，如果是单机的话，是CP，而如果要使用（主从模式）的话就变为了AP。
　　金融 no>redis (一致性),但互联网>reidis(速度)

　
问题：为什么 journalnode多台就能有最终一致性 　最终一致性：黑盒(集群-journalnode)
　　而redis多台就会造成会对外造成不可用(redis只有强,弱一致性)

　　paxos论文 (分布式一致性算法raft协议和zab协议建立在paxos上面)

　　分布式下 1个数据给3台服务器发起请求返回结果
　　约束条件是 请求来了3台都返回ok> 但1台挂掉就不行（强一致性造成不可用性）
　　约束条件是 1台返回ok> 容易脑裂,只有1台返回ok，其他两台容易造成数据不一致
　　约束条件是 2台返回ok> 会造成数据不一致,

      解决 服务器需要互相通信，如果有新的服务器来了,就需要先通信同步数据再介入

8.redis分布式

 1.代理中间件,分布式算法给中间件  客户端>算法中间件(proxy,多台可做负载均衡)>redis,使用代理层来计算数据的访问读取

2.分布式算法放在redis里面,redis再互相通信,增加映射数据分为10个槽位,这就是分布式redis集群,还需要加备机

3.如果要加redis，只需要把其中123放在新的redis，就可以小量数据迁出,不需要全量数据伪哈希

4.10个槽位就固定了,可以增加10台redis集群

 

 

1.缓存穿透(请求过来的时候-缓存和数据库都没有)：虽然数据都没有但是大量并发的时候 请求还是要进到数据库并且还要返回结果给人家。这样人家恶意攻击就难受了

　　怎么解决：如果数据没有,缓存就存一个null，下一次来的时候返回null，这样请求就到不了数据库

2.缓存击穿(请求过来的时候-缓存没有数据库有)：大量并发请求还是直接到数据库,

　　怎么解决：这个问题不大,下一次进来给他缓存就好,或者进行缓存提前预热

3.缓存雪崩(请求过来的时候-数据缓存同时过期)：请求还是到数据库来了,

　　怎么解决:数据设置随机过期时间,别都设置为30分钟过期，这样就降低缓存雪崩出现

4.缓存预热(请求过来的时候-缓存重启)：服务重启之后,提前把热点数据放到缓存里面

缓存的使用：客户端缓存 CDN缓存 反向代理缓存 本地缓存 分布式缓存

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.net操作redis

1.nuget引用程序集：ServiceStack.Server

2.操作5大数据类型 ,Hash,List Set String Zset

.net5 Startup中间件使用redis