redis

# redis

## 是什么、为什么

### What（是什么？）

Redis 是一个高性能的key-value内存数据库。它支持常用的5种数据结构：String字符串、Hash哈希表、List列表、Set集合、Zset有序集合 等数据类型。

### 解决了什么问题

**第一个是：性能**

通常数据库的读操作，一般都要几十毫秒，而redisd的读操作一般仅需不到1毫秒。通常只要把数据库的数据缓存进redis，就能得到几十倍甚至上百倍的性能提升。

**第二个是：并发**  
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常，甚至卡死在数据库中。为了解决大并发卡死的问题，一般的做法是采用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。

- 存储类型： 字符串 string，列表 list，集合 set，散列 hash，有序集合 zset。

- 功能场景
  - string
    * 微信文章的阅读量PV场景
  * 购物车
  * cookie
  * 自动补全
  * 网页缓存
  * 分布式锁
  * 数据行缓存
  * 记录日志
  * 计数器
  * 统计数据
  * ip地址
  * 服务注册与发现 dubbo
  - list List类型是一个双端链表的结构，其主要功能有push、pop、获取元素等；一般应用在栈、队列、消息队列等场景。
    * 二级缓存的高并发微信文章的阅读量PV （数量先放在Map中，再定时移入redis中）
    * 分页 数据量少，高并发、请求量大。电商的首页中的滚动数据，或少量分页数据
    * 队列 lpush rpop （一生产一消费情形）
  - set
    * 交集、并集、是否包含，黑名单，点赞/取消，抽奖（无限商品与有限商品，无限商品用srandmember命令，即随机返回set的一个元素、有限商品用spop命令，即随机返回并删除set中一个元素）
- 已使用过
  * 权限数据缓存
  *

CONFIG GET maxclients  
config get timeout  | config set timeout 300

检查服务端tcp连接：netstat -nat|grep -i "6379"|wc -l

执行client list命令，发现大量的client的idle时间特别长：

命令

- dbsize 显示当前库key的数量
info可以看到所有库的key数量

- keys
- hgetall
- RANDOMKEY

set key1 value1
get key1
del key1
get key1

scan 11 match abc:* count 10

http://redis.io/commands/slowlog
SLOWLOG get 10

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## 常见问题

### 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。

https://img-blog.csdn.net/20180919143214712

#### 缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

解决方案：

- 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
- 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
- 缓存穿透可以用布隆过滤器解决
  * 从元素的角度来说：如果元素实际存在，布隆过滤器一定判断存在，如果元素实际不存在，布隆过滤器可能判断存在。（误判）
  * guava中有实现，单机版
  * redis的位图bitmap

### 缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

缓存击穿指并发查同一条数据的情况。

解决方案：
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁，互斥锁参考代码如下：
https://img-blog.csdn.net/20180919143214879

说明：

1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了
2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。
3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点。

### 缓存雪崩
      缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，     缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：
  - 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
  - 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
  - 设置热点数据永远不过期。
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◆缓存和数据库双写一致性问题

◆缓存的并发竞争问题

单线程的 Redis 为什么这么快？
这个问题是对 Redis 内部机制的一个考察。根据我的面试经验，很多人都不知道 Redis 是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。
◆纯内存操作

◆单线程操作，避免了频繁的上下文切换

◆采用了非阻塞 I/O 多路复用机制

Redis 的过期策略以及内存淘汰机制
这个问题相当重要，到底 Redis 有没用到家，这个问题就可以看出来。

比如你 Redis 只能存 5G 数据，可是你写了 10G，那会删 5G 的数据。怎么删的，这个问题思考过么？

还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?

回答：Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略

定时删除，用一个定时器来负责监视 Key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗 CPU 资源。

在大并发请求下，CPU 要将时间应用在处理请求，而不是删除 Key，因此没有采用这一策略。

定期删除+惰性删除是如何工作
定期删除，Redis 默认每个 100ms 检查，是否有过期的 Key，有过期 Key 则删除。

需要说明的是，Redis 不是每个 100ms 将所有的 Key 检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔 100ms，全部 Key 进行检查，Redis 岂不是卡死)。

key设计原则

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使用的数据结构：hashtable

hash 冲突/碰撞  头插法
rehash
  - 主动
  - 被动

redis源码

redis中key是字符串。

SDS: simple dynamic string
  int len;
  char[] buf;

## 集群

搜索 redis-cluster-readme.txt

[【附件】redis-cluster-docker-compose-and-code.7z](/media/attachment/2025/03/redis-cluster-docker-compose-and-code.7z)

batchRedis.txt
批量生成redis测试数据
1.Linux Bash下面执行
for((i=1;i<=20000000;i++)); do echo "set k$i v$i" >> /tmp/redisTest.txt ;done;
生成2千万条redis批量设置kv的语句(key=kn,value=vn)写入到/tmp目录下的redisTest.txt文件中
2.用vim去掉行尾的^M符号，使用方式如下：：
dos2unix /tmp/redisTest.txt
3.通过redis提供的管道--pipe形式，去跑redis，传入文件的指令批量灌数据，需要花10分钟左右
cat /tmp/redisTest.txt | 路径/redis-5.0.0/src/redis-cli -h 主机ip -p 端口号 --pipe

https://blog.csdn.net/weixin_42509964/article/details/112482382