redis pipeline 模式

• redis pipeline 是一个客户端提供的机制，与 redis 无关。
• pipeline 不具备事务性。
• 目的：节约网络传输时间。
• 通过一次发送多条请求命令，从而减少网络传输时间。
  
• 时间窗口限流
  • 系统限定某个用户的某个行为在指定的时间范围内（动态）只能发生 N 次。

# 指定用户 user_id 的某个行为 action 在特定时间内 period 只允许发生该行为的最大次数 max_count
# 维护一次时间窗口，将窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录
local function is_action_allowed(red, userid, action, period, max_count)
    local key = tab_concat({"hist", userid, action}, ":")
    local now = zv.time()
    red:init_pipeline()
    -- 记录行为
    red:zadd(key, now, now)
    -- 移除时间窗口之前的行为记录，剩下的都是时间窗口内的记录
    red:zremrangebyscore(key, 0, now - period * 100)
    -- 获取时间窗口内的行为数量
    red:zcard(key)
    -- 设置过期时间，避免冷用户持续占用内存 时间窗口的长度 + 1秒
    red:expire(key, period + 1)
    local res = red:commit_pipeline()
    return res[3] <= max_count
end

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redis 发布订阅模式

• 为了支持消息的多播机制，redis 引入了发布订阅模块。
• 作用：
  • 没有建立连接的服务器之间进行交互。
  • 第三方系统和与 redis 建立连接的服务器之间进行交互。
• 缺点：不确定消息到达。kafka 分布式消息队列、redis stream 模式可以确保消息到达。
  • 发布订阅的生产者传递过来一个消息，redis 会直接找到相应的消费者并传递过去。假如没有消费者，消息直接丢弃。假如开始有 2 个消费者，一个消费者突然挂掉了，另一个消费者依然能接收到消息。但是，如果刚挂掉的消费者重新连上后，在断开连接期间的消息对于该消费者来说彻底丢失了。
  • redis 停机重启，pubsub 的消息是不会持久化的，所有的消息都被直接丢弃。
• 使用场景
  • 业务可以接受消息丢失。
  • redis cluster 集群之间通信。
• 服务器需要和 redis 建立多少连接
  • 5 种基本数据结构的处理，只需要一条连接，可以使用连接池。
  • 如果有阻塞连接的需求，另外建立一条连接。
  • 如果需要发布订阅模式，另外建立一条连接。

# 订阅频道
subscribe 频道
# 订阅模式频道
psubscribe 频道
# 取消订阅频道
unsubscribe 频道
# 取消订阅模式频道
punsubscribe 频道
# 发布具体频道或模式频道的内容
publish 频道 内容
# 客户端收到具体频道内容
message 具体频道 内容
# 客户端收到模式频道内容
pmessage 模式频道 具体频道 内容

subscribe news.A news.B news.C
psubscribe news.*
publish new.B 'zcoder is good'

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redis 事务

• 前提：有并发连接。
• 事务是用户定义的一系列的数据库操作，要么全部执行，要么全部不执行，是不可分割的单元。
• redis 事务原理：当使用 MULTI 开启事务时，redis 会创建一个队列，后续的所有命令都会入队，直到使用 EXEC 提交事务。提交事务时会将队列中的所有命令出队执行。因为 redis 处理命令是单线程的，所以在处理队列中的命令时会阻塞其它连接的命令，直到队列中的命令全部处理完。使用 DISCARD 可以清空队列。使用 WATCH 可以观察 key，如果 key 对应的 value 变动，说明其它连接修改了 value，事务的逻辑一致性被破坏，那么调用 EXEC 就会清空该事务的队列，返回 nil。

# 开启事务
MUITI
# 提交事务 
EXEC
# 取消事务
DISCARD

# 检测 key 对应的 value 的变动，若在事务执行中，value 变动则取消事务并返回 nil。
# 在事务开启前调用，乐观锁实现（cas） 
WATCH

• 应用
  • 加倍操作

    WATCH score
    val = GET score
    MULTI
    SET score val * 2
    EXEC
    

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lua 脚本

• redis 中加载了一个 lua 虚拟机，用来执行 lua 脚本。
• redis lua 脚本的执行是原子性的，当某个脚本正在执行的时候，不会有其他命令或者脚本被执行。
• lua 脚本中的命令会直接修改数据状态。
• 先将 lua 脚本提交到 redis 中，redis 会通过 lua 虚拟机解析 lua 脚本，并返回一个 hash 值，这个 hash 值可以代替这个 lua 脚本（通过这个 hash 值去索引对应的 lua 脚本）。
  • 优点：使用较短的字符串代替复杂的 lua 脚本。意味着在网络传输的过程中可以减少发送数据的流量。其次，效率会更高，因为使用的是已经编译好的 lua 脚本。
    

# 测试使用
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

# 线上使用
EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...]

• 应用
  • 项目启动时，建立 redis 连接并验证，通过 script load 加载项目中使用的 lua 脚本，script load 会返回对应 lua 脚本的 hash 值。
  • 项目中若需要热更新，通过 redis-cli 执行 script flush 然后可以使用订阅发布功能通知所有服务器重新加载 lua 脚本。
  • 若项目中 lua 脚本发生阻塞，可通过 script kill 暂停当前阻塞脚本的执行。

# 从文件中读取 lua脚本内容
cat test.lua | redis-cli script load --pipe
# 加载 lua脚本字符串 生成 sha1
> script load 'local val = KEYS[1]; return val'
"b8059ba43af6ffe8bed3db65bac35d452f8115d8"
# 检查脚本缓存中，是否有该 sha1 散列值的lua脚本
> script exists "b8059ba43af6ffe8bed3db65bac35d452f8115d8"
1) (integer) 1
# 清除所有脚本缓存
> script flush
OK
# 如果当前脚本运行时间过长(死循环)，可以通过 script kill杀死当前运行的脚本
> script kill
(error) NOTBUSY No scripts in execution right now.

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ACID 特性

• 原子性（A）
  • 事务是一个不可分割的单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。
  • redis 不支持回滚，即使事务队列中的某个命令在执行期间出现了错误，整个事务也会继续执行下去，直到将事务队列中的所有命令都执行完毕为止。
• 一致性（C）
  • 事务的前后，所有的数据都保持一个一致的状态，不能违反数据的一致性检测。这里的一致性是指预期的一致性而不是异常后的一致性，所以 redis 也不满足。
    • 这个争议很大：redis 能确保事务执行前后的数据的完整约束，但是并不满足业务功能上的一致性，比如转账功能，一个扣钱一个加钱，可能出现扣钱执行错误，加钱执行正确，那么最终还是会加钱成功，系统凭空多了钱。
• 隔离性（I）
  • 各个事务之间互相影响的程度，redis 是单线程执行，天然具备隔离性。
• 持久性（D）
  • redis 只有在 aof 持久化策略的时候，并且需要在 redis.conf 中 appendfsync=always 才具备持久性，实际项目中几乎不会使用 aof 持久化策略。
• lua 脚本满足原子性和隔离性，不满足一致性和持久性。

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redis 异步连接

• 同步连接方案采用阻塞 io 实现。通常用多个线程实现线程池解决效率问题。
  • 优点：代码书写是同步的，业务逻辑没有割裂。
  • 缺点：阻塞当前线程，直至 redis 返回结果。
• 异步连接方案采用非阻塞 io 实现。
  • 优点：没有阻塞当前线程，就算 redis 没有返回，依然可以往 redis 发送命令。
  • 缺点：代码书写是异步的（回调函数），业务逻辑割裂。
• 基于 reactor 实现异步连接：
  1. 与 redis 建立连接

  a. 创建 socket, 设置 fd 为非阻塞 io
  b. 调用 connect(fd, &addr, &len)
  c. 将 fd 注册到 epoll, 注册写事件
  d. 如果连接建立成功, fd 的写事件会进行响应, 然后注销写事件
  

  2. 向 redis 发送数据（使用 redis 协议加密，然后通过 tcp 发送过去）

  a. int n = write(fd, buf, sz)
     如果 n < sz && n != -1 或者 n == -1 && errno = EWOULDBLOCK 
     说明 fd 对应的发送缓冲区已经满了
  b. 注册写事件, 如果写事件触发, 继续 write(fd, buf, sz),
     如果发送完毕, 注销写事件
  c. 注册读事件
  

  3. 读取 redis 的返回（通过 tcp 接收数据并分割数据包，然后使用 redis 协议解密）

  a. 读事件触发, int n = read(fd, buf, sz)
  b. 根据 redis 协议分割数据包
  c. 使用 redis 协议解密
  

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