基本架构：一个键值数据库包含什么？

这样学 Redis，才能技高一筹

为了保证数据的可靠性，Redis 需要在磁盘上读写 AOF 和 RDB，但在高并发场景里，这就会直接带来两个新问题：
- 一个是写 AOF 和 RDB 会造成 Redis 性能抖动；
- 另一个是 Redis 集群数据同步和实例恢复时，读 RDB 比较慢，限制了同步和恢复速度。
- 其实，一个可行的解决方案就是使用非易失内存 NVM，因为它既能保证高速的读写，又能快速持久化数据。
很多技术人都有一个误区，那就是，只关注零散的技术点，没有建立起一套完整的知识框架，缺乏系统观，但是，系统观其实是至关重要的。
- 比如，要把 Redis 的长尾延迟维持在⼀定阈值以下：
  - 首先对 Redis 的线程模型做分析，对于单线程的 Redis 而言，任何阻塞性操作都会导致长尾延迟的产生。
  - 接着开始寻找可能导致阻塞的关键因素，一开始想到的是网络阻塞，但 Redis 使用了 IO 多路复用机制，并不会阻塞在单个客户端上。
  - 再后来，主要把目光转向了键值对数据结构、持久化机制下的 fork 调用、主从库同步时的 AOF 重写，以及缓冲区溢出等多个方面。
- 如何高效地形成系统观呢？
  - 只要你能抓住主线，在自己的脑海中绘制一幅 Redis 全景知识图，这完全是可以实现的。
  - Redis 知识全景图包括“两大维度，三大主线”。“两大维度”就是指系统维度和应用维度，“三大主线”也就是指高性能、高可靠和高可扩展。
Redis 的各大典型问题

构建一个简单的键值数据库

可以存哪些数据？

对于键值数据库而言，基本的数据模型是 key-value 模型。
- 不同键值数据库支持的 key 类型一般差异不大，而 value 类型则有较大差别。
- 我们在对键值数据库进行选型时，一个重要的考虑因素是它支持的 value 类型。
  - 例如，Memcached 支持的 value 类型仅为 String 类型，而 Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等。
  - Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的 value。

可以对数据做什么操作？

SimpleKV 需要支持 3 种基本操作，即 PUT、GET 和 DELETE。
- PUT：新写入或更新一个 key-value 对；
- GET：根据一个 key 读取相应的 value 值；
- DELETE：根据一个 key 删除整个 key-value 对。
在实际的业务场景中，我们经常会碰到这种情况：查询一个用户在一段时间内的访问记录。
- 这种操作在键值数据库中属于 SCAN 操作，即根据一段 key 的范围返回相应的 value 值。
- 因此，PUT/GET/DELETE/SCAN 是一个键值数据库的基本操作集合。
大体来说，一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分：

采用什么访问模式？

访问模式通常有两种：
- 一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用，就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中，提供键值存储功能；
- 另⼀种是通过网络框架以 Socket 通信的形式对外提供键值对操作，这种形式可以提供广泛的键值存储服务。
实际的键值数据库也基本采用上述两种方式，例如 RocksDB 以动态链接库的形式使用，而 Memcached 和 Redis 则是通过网络框架访问。

如何定位键值对的位置？

索引的作用是让键值数据库根据 key 找到相应 value 的存储位置，进而执行操作。
Memcached 和 Redis 采用哈希表作为 key-value 索引，而 RocksDB 则采用跳表作为内存中 key-value 的索引。

不同操作的具体逻辑是怎样的？

SimpleKV 的操作模块就实现了不同操作的具体逻辑：
- 对于 GET/SCAN 操作而言，此时根据 value 的存储位置返回 value 值即可；
- 对于 PUT 一个新的键值对数据而言，SimpleKV 需要为该键值对分配内存空间；
- 对于 DELETE 操作，SimpleKV 需要删除键值对，并释放相应的内存空间，这个过程由分配器完成。

如何实现重启后快速提供服务？

SimpleKV 采用了常用的内存分配器 glibc 的 malloc 和 free，因此，SimpleKV 并不需要特别考虑内存空间的管理问题。Redis 的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不一样。
鉴于磁盘管理要比内存管理复杂，SimpleKV 就直接采用了文件形式，将键值数据通过调用本地文件系统的操作接口保存在磁盘上。
- 此时，SimpleKV 只需要考虑何时将内存中的键值数据保存到文件中就可以了。
- 和 SimpleKV 一样，Redis 也提供了持久化功能。不过，为了适应不同的业务场景，Redis 为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进。