Redis知识点整理

第一部分：Redis基础知识点

1、数据类型
- 5种常用基础类型：string,hash,list,set,zset – 字符串，Hash表，List顺序集合，Set无序集合，ZSet有序集合
- 3中特殊类型：bitmap-字节地图, hyperloglog-统计日志,geospatial-地理位置计算
2、底层数据结构
- String：基于SDS字典结构
- Hash表：由zipList/quickList组成，底层有Dict保存
- List集合：基于LinkedList数据接口的ZipList和QuickList结构
- Set集合： intSet和Dict组合，其中Dict由Hashtable和DictEntry和Dict组成
- ZSet集合：HashTable+SkipList+IntSet
- 说明:
  - ZipList压缩表用于当元素数量小于128时，用于对集合压缩，减少内存占用，但是虽节省内存但是需要连续空间，会造成内存碎片
  - QuickList则在ZipList上使用LinkedList来避免申请连续空间，减少内存碎片产生
  - SkipList跳表则是采用类似于加索引方式，提升查询效率
3、持久化方式
- rdb快照模式, 数据恢复快，效率高，但是会丢失数据
- aof命令拼接模式：数据恢复慢，效率低，数据安全
- 常用RDB+AOF结合方式。
4、内存淘汰策略
- allkey-lru,allkey-lfu,allkey-random,nonvice,volite-lru,volite-lfu,volite-ttl
- LRU算法：最近最少使用，
  - 底层原理基于HashTable+LinkedList即Hash表和双向链表实现
  - 即HashTable用于快速查找，LinkedList采用后进先出方式，保证最近访问的放在前面，只淘汰尾部即可
- LFU算法：最近不频繁使用
  - 底层原理使用RedisObject的lru字段的后半部分保存访问的次数
- TTL算法：对于设置了存活时间(TTL)的key，TTL值越小，越先淘汰
- Random算法：随机算法
5、集群方式
- 主从模式，哨兵模式，代理分片模式，redis-cluster模式
6、redis常见问题
- 缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿，bigkey,hotkey,双写一致性
7、redis特性
- 内存，单线程模型，多路复用，epoll
8、redis锁八大机制
- 加锁，可重入锁，维持加锁-看门狗机制，锁互斥，手动释放锁，自动释放锁，加锁超时，超时释放锁
9、过期策略
- 定时过期,惰性过期，定期过期
10、redis 集群模式
- 主从模式，哨兵模式，Redis-Clustor
11、Redis为什么快？
- 内存模式+内存淘汰策略：内存模式保证查询快，内存淘汰保证安全
- 网络模型
  - RESP协议是CS架构，内部数据结构简单，准确
  - epoll，非阻塞的多路复用，基于信号IO驱动
  - 零拷贝
- 持久化，保证数据安全性
- 原子事务
12、Redis的特性
- 内存，持久化，事务，Io多路服务，Epoll机制

第二部分：Redis实战场景

1、Redis的应用场景

1、分布式缓存：旁路缓存，对象缓存，全页缓存，热点数据缓存
2、分布式锁
3、分布式Session共享
4、分布式唯一ID生成
5、分布式限流
6、计数器
7、排行榜
8、位统计功能：签到打卡，用户留存率，用户活跃度
9、延时操作：
10、点赞，关注和推荐，朋友圈可见
11、消息队列
12、抽奖
13、标签
14、过滤（布隆过滤器），筛选
15、业务处理：交集，差集，并集

2、Redis问题以及解决方案

1、缓存雪崩
- 原因：缓存同时过期
- 方案：
  - (1)加随机过期时间
  - (2)多级缓存
  - (3)限流+读锁
2、缓存穿透
- 原因：大量访问缓存和数据库不存在数据
- 方案：
  - (1)访问校验
  - (2)Hash拦截
  - (2)布隆过滤
  - (3)空值缓存
  - (4)混合方式解决，即空值短缓存，频繁请求加校验
3、缓存击穿
- 原因：热点数据过期
- 方案：
  - (1)多级缓存
  - (2)不过期
  - (3)加锁
4、热点key问题
- 原因：热点数据超频繁,造成服务过载
- 方案：
  - (1)多级缓存
  - (2)集群扩容，分片负载
  - (3)热点分散
5、redis大key问题
- 原因：Hash,List,set,zset等集合由于时间累积造成key过大
- 方案：
  - (1)定时过期重建key
  - (2)压缩value
  - (3)拆分bigkey
  - (4)定期检查key移除失效元素，进行瘦身
6、双写一致性问题
- 原因：高并发场景下缓存和DB更新导致读写不一致问题
- 方案：
  - 1、更新cache,更新DB-问题：更新DB失败造成脏数据
  - 2、更新DB，更新Cache-问题：更新Cache失败造成脏数据
  - 3、删除cache,更新DB-问题：高并发场景，会读取到未更新DB的脏数据
  - 4、延迟双删，删除Cache，更新DB，删除Cache：一定程度上可以保证，但是
  - 5、更新DB，延迟更新Cache-通过Canol或MQ方式延迟更新Cache，某种方式来说可以解决更新Cache失败问题

第三部分：深入Redis原理

1、Redis数据类型以及应用场景

数据类型
- string,Hash,List,Set,ZSet,BitMap,Geo,LogLog
使用场景：
- 分布式缓存(旁路缓存，读写缓存)，分布式锁，分布式Session，
- 计数器，布隆过滤器，限流器
- 消息队列，秒杀，红包，抽奖.点赞，关注，签到，榜单，

2、持久化机制

持久化方式
- RDB方式:恢复快，文件小，数据安全低
  - RDB持久化：save指定触发后，redis会fork出一个线程，拷贝出当前运行时副本，成功后
- AOF方式:内容多，文件大，恢复慢，数据安全高
  - AOF大小触发重做后，redis会fork出一个新线程，拷贝出当前运行时数据副本的保存命令，后再执行增量数据命令
持久化策略
- 自动保存，手动保存

3、redis锁机制,事务机制，原子性等

锁机制
- 过程
  - getLock,如果true,则setnx,执行程序，主动释放lock,完成，如果程序超时，通过expire被动释放lock
  - getLock,如果false，则自旋等待已经占有锁线程释放lock
- 作用：
  - 保证分布式环境下，线程竞争资源的正常运行。
原子性
- redis的原子操作指令：incr和decr,setnx
- 自定义实现方式
  - 使用Lua脚本
  - 使用事务+监控方式：
    - 1、监控：watch key,2、事务开始：MULTI,3、定义事务原子操作：SET key 100 4、执行事务： EXEC
事务机制
- 原子性，一致性，隔离性，持久性，顺序性
- Redis事务流程
  - 事务开始 MULTI，WATCH,命令入队，取消入队DISCARD,事务执行 EXEC