Redis
# 为什么那么快
# 基于内存实现
# 高效的数据结构
# 丰富而合理的编码
# 写时拷贝
（CopyOnWrite）
内核只为新生成的子进程创建虚拟空间结构，它们来复制于父进程的虚拟空间结构，但是不为这些段分配物理内存
# 零拷贝技术
直接从 PageCache 中把数据复制到 Socket 缓冲区中，不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器可以直接完成数据复制，不需要 CPU 参与，速度更快
# 客户端管道批量命令
# 单线程
# 合适的线程模型
I/O 多路复用
# Redis6.0后引入多线程提速
# 数据结构
# string
适用于简单key-value存储、setnx key value实现分布式锁、计数器(原子性)、分布式全局唯一ID
底层：用char[]数组表示，源码中用SDS(simple dynamic string)封装char[]，这是是Redis存储的最小单元，一个SDS最大可以存储512M信息，
Redis对SDS再次封装生成了RedisObject，type = REDIS_STRING,Redis会创建键的RedisObject 和 值的RedisOjbect
自动存储int类型，非int类型用raw编码
OBJ_ENCODING_EMBSTR
Redis针对短字符串的优化
内存申请和释放都只需要调用一次内存操作函数
redisObject、sdshdr结构保存在一块连续的内存中，减少了内存碎片
OBJ_ENCODING_RAW
长度大于OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT的字符串，在该编码中，redisObject、sds结构存放在两个不连续的内存块中
OBJ_ENCODING_INT
将数值型字符串转换为整型，可以大幅降低数据占用的内存空间
# sds
获取字符串长度复杂度为O(1),因为前期已经将字符串的长度写在len这个变量里面了
SDS在修改的时候，Redis的API会主动将SDS的大小扩展到执行修改所需要的大小，然后才执行实际的修改操作
C 字符串 只能保存文本数据,比如“\0”
通过空间预分配和惰性空间释放两种方法，搭配len和free两个变量，来实现对内存分配策略的优化,减少修改字符串时带来的内存重分配次数
1.C字符串中，更改字符串长度，内存就会重新分配，而SDS不需要每次都进行重新分配
2.空间预分配,当SDS的API对一个SDS进行修改，并且需要对SDS进行空间扩展的时候，程序不仅会为SDS分配修改所必须要的空间，还会为SDS分配额外的未使用空间
小于1MB，*2
于等于1MB,=1m
# list
lpush + lpop = stack 先进后出的栈
lpush + rpop = queue 先进先出的队列
lpush + ltrim = capped collection 有限集合
lpush + brpop = message queue 消息队列
字符串长度且元素个数小于一定范围使用 ziplist 编码，否则转化为 linkedlist 编码
# hash
# 渐进式rehash
rehashidx != -1则表示扩容到数组中的第几个了
load_factor = ht[0].used / ht[0].size
# <0.1收缩
# >=1
# >=5
服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令
K是字符串，V是多种
# set
保存元素为整数及元素个数小于一定范围使用 intset 编码，任意条件不满足，则使用 hashtable 编码
# zset
底层：跳表，查找数据时，是从上往下，从左往右进行查找。
保存的元素个数小于定值且成员长度小于定值使用 ziplist 编码，任意条件不满足，则使用 skiplist 编码
# 应用
积分排行榜
时间排序新闻
延时队列
# Redis Geo
GEO利用 GeoHash 将二维的经纬度转换成字符串，来实现位置的划分跟指定距离的查询
# HyperLogLog
# bitmap
# 应用
用户签到
统计活跃用户
# Bloom Filter
不存在的一定不存在，存在的不一定存在
# 持久化
# 快照-RDB
（snapshotting）
# 只追加文件-AOF
（append-only file）
# 高可用
# 单机
架构简单，部署方便
机器故障、容量瓶颈、QPS瓶颈
# 主从复制（6379）
高可靠性，读写分离
故障恢复复杂，主库的写跟存受单机限制
# 一主一从
slaveof/slaveof no one
从节点只读 slave-read-only = yes
网络延迟 repl-disable-tcp-nodelay no 当开启时，主节点会合并较小的 TCP 数据包从而节省带宽
# 一主多从
replicaof/info replication
# 树状主从结构
# 哨兵模式
-Redis Sentinel （26379）
优点：
集群部署简单，HA
缺点：
原理繁琐，slave存在资源浪费，不能解决读写分离问题
当主节点出现故障时，Redis Sentinel 能自动完成故障发现和故障转移，并通知应用方，从而实现真正的高可用
redis-server sentinel.conf --sentinel
监控
通知
主节点故障转移
配置提供者
# 脑裂问题
因为网络原因，导致master节点、slave节点 和 sentinel集群处于不用的网络分区，因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点
# 高并发
# 集群
数据动态存储solt，可扩展，高可用
客户端动态感知后端变更，批量操作支持查
redis-cli --cluster create 192.168.153.128:6379 192.168.153.131:6379 192.168.153.132:6379
redis-cli --cluster add-node 192.168.153.129:6379 192.168.153.128:6379 --cluster-slave --cluster-master-id a7e948208badf171d19dbfe2d444ea7295bdbf60
redis-cli --cluster check 192.168.153.128:6379 --cluster-search-multiple-owners
redis-cli --cluster info 192.168.153.128:6379
为什么RedisCluster设计成16384个槽
如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。 如上所述，在消息头中，最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb
redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个
槽位越小，节点少的情况下，压缩率高
# 常见问题
# 缓存雪崩
Redis中大批量key在同一时间同时失效导致所有请求都打到了MySQL
# 解决
缓存数据的过期时间加上个随机值
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同得缓存数据库中
设置热点数据永远不过期
# 缓存穿透
指缓存和数据库中都没有的数据
# 解决
后端接口层增加 用户鉴权校验，参数做校验等
单个IP每秒访问次数超过阈值直接拉黑IP
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null 失效时间可以为15秒防止恶意攻击
用Redis提供的 Bloom Filter 特性也OK
# 缓存击穿
大并发集中对这一个热点key进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库
# 解决
设置热点数据永远不过期
加上互斥锁
# 双写一致性
先更新数据库，再更新缓存
先删缓存，再更新数据库
# Cache Aside Pattern
更新 DB，然后直接删除 cache
# 事务
# 过期策略和内存淘汰策略
# 过期策略
定时过期
惰性过期
定期过期
# 内存淘汰策略
在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据
1）全局的键空间选择性移除
allkeys-lru：在键空间中，移除最近最少使用的key。（这个是最常用的）
allkeys-random：在键空间中，随机移除某个key。
no-eviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2）设置过期时间的键空间选择性移除
volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
总结
Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。
内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；
过期策略用于处理过期的缓存数据。