Redis闲谈（1）：构建知识图谱

摘要：丰富的特性具有丰富的特性，比如可以用作分布式锁可以持久化数据可以用作消息队列排行榜计数器还支持通知过期等等。比如利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的，迅速判断出请求所携带的是否合法有效。

（图片来源于网络）

面试官： 我看到你的简历上说你熟练使用Redis，那么你讲一下Redis是干嘛用的？
小明： （心中窃喜，Redis不就是缓存吗？）Redis主要用作缓存，通过内存高效地存储非持久化数据。
面试官： Redis可以用作持久化的存储吗？
小明 ：嗯...应该可以吧...
面试官： 那Redis怎么进行持久化操作呢？
小明：嗯...不是太清楚。
面试官： Redis的内存淘汰机制有哪些？
小明：嗯...没了解过
面试官：我们还可以用Redis做哪些事情？分别利用了Redis的哪个指令？
小明：我只知道Redis还可以做分布式锁、消息队列...
面试官：好了，我们进入下一个话题...

思考：很明显，小明同学在面试过程中关于Redis的表现和回答肯定是比较失败的。Redis是我们工作中每天都会使用到的东西，为什么一到面试却变成了丢分项呢？

作为开发者，我们习惯了使用大神们已经封装好的东西，以此保障我们能够更专注于业务开发，却不知道这些常用工具的底层实现是什么，因此尽管平时应用起来得心应手，但一到面试还是无法让面试官眼前一亮。

本文总结了一些Redis的知识点，有原理有应用，希望可以帮助到大家。

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
Redis是一个开源的使用ANSI 、C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

这里我引用了Redis教程里对Redis的描述，很官方，但是很标准。

**可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。**

我认为这个描述很贴切很全面。

Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，因超高的性能、完美的文档、多方面的应用能力以及丰富完善的客户端支持在存储方面独当一面，广受好评，尤其以其性能和读取速度而成为了领域中最受青睐的中间件。基本上每一个软件公司都会使用Redis，其中包括很多大型互联网公司，比如京东、阿里、腾讯、github等。因此，Redis也成为了后端开发人员必不可少的技能。

在我看来，学习每一项技术，都需要有一个清晰的脉络和结构，不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书，如果没有目录章节，也就失去了灵魂。

因此我试图总结出Redis的知识图谱，也称为脑图，如下图所示，可能知识点不是很全，后续会不断更新补充。

本系列文章的知识点也会和这个脑图基本一致，本文先介绍Redis的基本知识，后续文章会详细介绍Redis的数据结构、应用、持久化等多个方面。

作为缓存工具，Redis最广为人知的特点就是快，到底有多快呢？Redis单机qps（每秒的并发）可以达到110000次/s，写的速度是81000次/s。
那么，Redis为什么这么快呢？

绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速；

使用了很多查找操作都特别快的数据结构进行数据存储，Redis中的数据结构是专门设计的。如HashMap，查找、插入的时间复杂度都是O(1)；

采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

用到了非阻塞I/O多路复用机制。

Redis有5种常用的数据类型：String、List、Hash、set、zset，每种数据类型都有自己的用处。

Redis支持事务，并且它的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。

Redis具有丰富的特性，比如可以用作分布式锁；可以持久化数据；可以用作消息队列、排行榜、计数器；还支持publish/subscribe、通知、key过期等等。当我们要用中间件来解决实际问题的时候，Redis总能发挥出自己的用处。

Memcache和Redis都是优秀的、高性能的内存数据库，一般我们说到Redis的时候，都会拿Memcache来和Redis做对比。（为什么要做对比呢？当然是要衬托出Redis有多好，没有对比，就没有伤害~）对比的方面包括：

Memcache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，无法做到数据的持久化，且数据不能超过内存大小。

Redis有一部分数据存在硬盘上，可以做到数据的持久性。

Memcache对数据类型支持相对简单，只支持String类型的数据结构。

Redis有丰富的数据类型，包括：String、List、Hash、Set、Zset。

它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM机制 ，因为一般的系统调用系统函数，会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis最大可以存储1GB，而memcache只有1MB。

看到这里，会不会觉得Redis特别好，全是优点，完美无缺？其实Redis还是有很多缺点的，这些缺点平常我们该如何克服呢？

问题：一致性的问题是分布式系统中很常见的问题。一致性一般分为两种：强一致性和最终一致性，当我们要满足强一致性的时候，Redis也无法做到完美无瑕，因为数据库和缓存双写，肯定会出现不一致的情况，Redis只能保证最终一致性。

解决：我们如何保证最终一致性呢？

第一种方式是给缓存设置一定的过期时间，在缓存过期之后会自动查询数据库，保证数据库和缓存的一致性。

如果不设置过期时间的话，我们首先要选取正确的更新策略：先更新数据库再删除缓存。但我们删除缓存的时候也可能出现某些问题，所以需要将要删除的缓存的key放到消息队列中去，不断重试，直到删除成功为止。

问题： 我们应该都在电影里看到过雪崩，开始很平静，然后一瞬间就开始崩塌，具有很强的毁灭性。这里也是一样的，我们执行代码的时候将很多缓存的实效时间设定成一样，接着这些缓存在同一时间都会实效，然后都会重新访问数据库更新数据，这样会导致数据库连接数过多、压力过大而崩溃。

解决：

设置缓存过期时间的时候加一个随机值。

设置双缓存，缓存1设置缓存时间，缓存2不设置，1过期后直接返回缓存2，并且启动一个进程去更新缓存1和2。

问题： 缓存穿透是指一些非正常用户(黑客)故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都集中到到数据库上，从而导致数据库连接异常。

解决:

利用互斥锁。缓存失效的时候，不能直接访问数据库，而是要先获取到锁，才能去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间后重试。

采用异步更新策略。无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。

提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制。比如利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key，迅速判断出请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

问题：

缓存并发竞争的问题，主要发生在多线程对某个key进行set的时候，这时会出现数据不一致的情况。

比如Redis中我们存着一个key为amount的值，它的value是100，两个线程同时都对value加100然后更新，正确的结果应该是变为300。但是两个线程拿到这个值的时候都是100，最后结果也就是200，这就导致了缓存的并发竞争问题。

解决

如果多线程操作没有顺序要求的话，我们可以设置一个分布式锁，然后多个线程去争夺锁，谁先抢到锁谁就可以先执行。这个分布式锁可以用zookeeper或者Redis本身去实现。

可以利用Redis的incr命令。

当我们的多线程操作需要顺序的时候，我们可以设置一个消息队列，把需要的操作加到消息队列中去，严格按照队列的先后执行命令。

Redis随着数据的增多，内存占用率会持续变高，我们以为一些键到达设置的删除时间就会被删除，但是时间到了，内存的占用率还是很高，这是为什么呢？

Redis采用的是定期删除和惰性删除的内存淘汰机制。

定期删除和定时删除是有区别的：

定时删除是必须严格按照设定的时间去删除缓存，这就需要我们设置一个定时器去不断地轮询所有的key，判断是否需要进行删除。但是这样的话cpu的资源会被大幅度地占据，资源的利用率变低。所以我们选择采用定期删除，。

定期删除是时间由我们定，我们可以每隔100ms进行检查，但还是不能检查所有的缓存，Redis还是会卡死，只能随机地去检查一部分缓存，但是这样会有一些缓存无法在规定时间内删除。这时惰性删除就派上用场了。

举个简单的例子：中学的时候，平时作业太多，根本做不完，老师说下节课要讲这个卷子，你们都做完了吧？其实有很多人没做完，所以需要在下节课之前赶紧补上。

惰性删除也是这个道理，我们的这个值按理说应该没了，但是它还在，当你要获取这个key的时候，发现这个key应该过期了，赶紧删了，然后返回一个"没有这个值，已经过期了!"。

现在我们有了定期删除 + 惰性删除的过期策略，就可以高枕无忧了吗？并不是这样的，如果这个key一直不访问，那么它会一直滞留，也是不合理的，这就需要我们的内存淘汰机制了。

Redis的内存淘汰机制一般有6种，如下图所示：

那么我们如何去配置Redis的内存淘汰机制呢？

在Redis.conf中我们可以进行配置

# maxmemory-policy allkeys-lru

本文初探Redis，大概整理出了Redis的知识图谱，对照之下可以发现Redis居然有这么多的知识点需要学习；接着我们分析了Redis的优缺点，知道了其基于内存的高效的读写速度和丰富的数据类型，也分析了Redis面对数据一致性、缓存穿透、缓存雪崩等问题时该如何处理；最后我们了解了Redis的过期策略和缓存淘汰机制。

相信大家已经对Redis有了一些了解，下篇文章我们将分析Redis的数据结构、每一种数据类型是如何实现的、对应的命令有哪些。

作者：杨亨
来源：宜信技术学院