前言

本篇主要介绍Redis数据库的相关内容。

“基础知识”是本专栏的第一个部分，本篇博文是第九篇博文，如有需要，可：

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一、基础概念

01. 缓存中间件Memcache和Redis的区别
1) Memcache支持简单数据类型，Redis支持的数据类型更加丰富；
2) Memcache不支持数据持久化，Redis支持；
3) Memcache不支持主从同步，Redis支持；
4) Memcache不支持分片，Redis支持。

02. 为什么Redis能这么快？
1) 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高；
2) 数据结构简单，对数据的操作也简单；
3) 采用单线程，单线程也能处理高并发请求，需要多核时也可以开启多实例；
4) 使用多路I/O复用模型，非阻塞I/O。

03. I/O多路复用模型
1) File Descriptor: 文件描述符，一个打开的文件通过唯一的描述符进行引用，该描述符是打开文件的元数据到文件本身的映射；

2) 传统的阻塞I/O模型
在这里插入图片描述

3) Select 系统调用
在这里插入图片描述
Linux下的Selector用于同时监控多个文件描述符的可读可写状态，当某些文件可读或者可写时，Select方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。监听的任务交给Selector之后，程序就可以做别的事情，不用被阻塞。

4) Redis采用的I/O多路复用函数
i) Redis因地制宜，优先选择时间复杂度为O(1)的I/O多路复用函数作为底层实现，屏蔽底层的差异。
① evport——Solaris
② epoll——Linux
③ kqueue——MacOS或FreeBSD
ii) 以时间复杂度为O(n)的select函数作为以上环境以外的环境中的保底函数；
iii) 基于react设计模式监听I/O事件

04. Redis供用户使用的数据类型
1) String: 最基本的数据类型，二进制安全；
2) Hash: String元素组成的字典，适合用于存储对象；
3) List: 列表，按照String元素插入顺序排序；
4) Set: String元素组成的无序集合，通过哈希表实现，不允许重复；
5) Sorted Set: 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序；
6) 用于计数的HyperLogLog，用于支持存储地理位置信息的Geo等。

05. 从海量的Key里查询某一固定前缀的Key
1) KEYS pattern: 一次性返回pattern匹配到的所有key；
缺点: key的数量过大时，会使服务出现卡顿

2) SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：
i) 基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程；
ii) 以0作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0完成本次遍历；
iii) 不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询；
iv) 一次返回的数量不可控，只能大概率符合count参数。

06. 如何通过Redis实现分布式锁？
1) 分布式锁需要解决的问题
i) 互斥性: 任意时间只能有一个客户端持有锁；
ii) 安全性: 锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其他客户端删除；
iii) 死锁: 持有锁的客户端因为某些原因宕机，未能释放锁，造成其他客户端无法获得锁；
iv) 容错: 当部分节点宕机时，客户端仍然能获取锁和释放锁。

2) SETNX key value: 如果key不存在，创建并赋值
i) 时间复杂度为O(1)；
ii) 返回值: 设置成功为1，失败为0。

3) 如何解决SETNX长期有效的问题？
EXPIRE key seconds: 设置key的存活时间，当key过期时，会被自动删除。

4) 一个实现分布式锁的例子

    RedisService redisService = ctx.getBean(RedisService.class);
    Long status = redisService.setnx(key, “1”);
    if (status == 1){
       redisService.expire(key, expire);
       //执行独占资源的业务逻辑
       doOcuppiedBusiness();
    }

缺点: 原子性得不到满足，若第二句执行完宕机，仍然不能达到目标

5) 改进的分布式锁方案
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
i) EX seconds: 设置键的过期时间为seconds秒；
ii) PX milliseconds: 设置键的过期时间为milliseconds毫秒；
iii) NX: 只在键不存在时，才对键进行设置操作；
iv) XX: 只在键存在时，才对键进行设置操作。
v) SET成功时返回OK，否则返回nil。

    RedisService redisService = ctx.getBean(RedisService.class);
    String result = redisService.set(key, “1”, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expire);
    if ("OK".equals(result)){
       //执行独占资源的业务逻辑
       doOcuppiedBusiness();
    }

07. 有大量的key同时过期时需要注意什么？
1) 问题: 由于集中过期，清除大量的key比较耗时，会出现卡顿现象。
2) 解决方案: 在设置key的过期时间时，加上一定的随机值，是过期时间分散开来。

08. 如何使用Redis做异步队列？
使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息

缺点: LPOP不会等待队列里有值才消费

改进措施:
1) 在业务逻辑中引入Sleep机制调用LPOP重试；

2) BLPOP key timeout: 阻塞直到队列有消息或者超时。
缺点: 只能供一个消费者消费

3) pub/sub: 主题/订阅者模式
i) 发送者（pub）发送消息，订阅者（sub）接收消息；
ii) 订阅者可以订阅任意数量的频道；
在这里插入图片描述
iii) 消息的发布是无状态的，无法保证可达。

二、Redis持久化

01. Redis如何做持久化？
1) RDB（快照）持久化:
保存某个时间点的全量数据快照；
i) SAVE: 阻塞Redis进程，直到RDB文件被创建完成；
ii) BGSAVE: Fork出一个子进程来创建，不阻塞Redis进程。
RDB文件会在Redis启动时自动被载入。

缺点:
i) 内存数据的全量同步，数据量大会由于I/O而严重影响性能；
ii) 可能会因为Redis崩溃而丢失从当前至最近一次快照期间的数据。

操作方法:
在redis.conf文件中配置，参数：
i) save interval count，表示interval秒内有count次写入操作就保存快照
例如：
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
配置多条是因为不同时段负载不同，为了性能和数据安全的需要

ii) stop-writes-on-bgsave-error yes/no，表示在备份线程出错时是否继续写入数据。为了保证持久化的数据的一致性.
iii) rdbcompression yes/no，表示是否压缩后再保存RDB文件。最好设置为 no，因为Redis本来就是CPU密集型的数据库，再进行压缩会增加CPU负担。

2) AOF（Append-Only-File）持久化:
保存写状态
i) 记录除了查询以外的所有变更数据库状态的指令；
ii) 以append的形式追加保存到AOF文件中（增量）。

操作方法:
在redis.conf文件中配置（默认关闭），参数：
i) appendonly yes/no，表示是否开始AOF持久化；
ii) appendfilename “filename.aof”，指定AOF文件名；
iii) appendfsync always/everysec/no，表示同步的机制，每次写入就同步/每秒同步一次/决策交由系统决定，最好设置为everysec，速度快，安全性也好。

02. 自动化触发RDB持久化的方式
1) 根据redis.conf配置里的SAVE m n定时触发（用的是BGSAVE）；
2) 主从复制时，主节点自动触发；
3) 执行Debug Reload；
4) 执行Shutdown且没有开启AOF持久化。

03. BGSAVE的原理
在这里插入图片描述
Linux下Fork进程时用到的Copy-On-Write机制

如果有多个调用者同时要求相同的资源（如内存或磁盘上的数据），他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用的副本给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变。

04. 日志重写解决AOF文件不断增大的问题
1) 调用fork()，创建一个子进程；
2) 子进程把当前数据库的键值写入一个临时文件里，不依赖原来的AOF文件；
3) 主进程持续将新的变动同时写到内存和原来的AOF里；
4) 主进程获取子进程重写AOF完成的信号，往新AOF同步增量动态；
5) 使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件。

05. RDB和AOF共存情况下的回复流程
Redis在启动时，先判断判断AOF文件是否存在，如果存在就直接用AOF文件恢复数据库，否则判断RDB文件是否存在，如果存在则使用RDB文件恢复数据库，否则启动失败。

06. RDB和AOF的优点及缺点
1) RDB
优点: 全量数据快照，文件小，恢复快；
缺点: 无法保存最近一次快照之后的数据。

2) AOF
优点: 可读性强，适合保存增量数据，数据不易丢失；
缺点: 文件体积大，恢复时间长。

07. RDB-AOF混合持久化方式
BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化。

08. 使用Pipeline的好处
1) Pipeline和Linux的管道类似；

2) Redis基于请求/响应模型，单个请求处理需要一一应答， Pipeline批量执行命令，节省多次I/O往返的时间；

3) 有顺序以来的指令应该分批发送。

三、Redis分布式存储

01. Redis的同步机制
1) 主从同步原理
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2) 全量同步
i) Slave发送sync命令道Master；
ii) Master启动一个后台进程，将Redis中的数据快照保存到文件中；
iii) Master将保存数据快照期间接收到的写命令混存起来；
iv) Master完成写文件操作后，将文件发送给Slave；
v) Slave使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件；
vi) Master将这期间收集的增量写命令发送给Slave；

3) 增量同步
i) Master接收到用户的操作指令，判断是否需要传播到Slave；
ii) 将操作记录追加到AOF文件；
iii) 将操作传播到其他Slave：①对齐主从库；②往响应Slave缓存写入数据；
iv) 将缓存中的数据发送给Slave。

4) 主从模式的弊端
不具备高可用性，当Master崩溃后，Redis将不能对外提供写入操作。

02. Redis Sentinel
哨兵: 解决主从同步中Master宕机后的主从切换问题

1) 监控: 检查主从服务器是否运行正常；
2) 提醒: 通过API向管理员或者其他应用程序发送故障通知；
3) 自动故障迁移: 主从切换。

03. 流言协议Gossip
1) 每个节点都随机地与对方通信，最终所有节点的状态达成一致；
2) 种子节点定期随机向其他节点发送节点列表以及需要传播的消息；
3) 不保证信息一定会传递给所有节点，但最终会趋于一致。

04. 如何从海量的数据里快速找到所需？
1) 分片: 按照某种规则划分数据，分散存储在多个节点上。例如哈希算法，缺点是常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减；

2) 一致性哈希算法
对 $2^{32}$ 取模，将哈希值空间组织成一个圆环
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