Redis学习（一）

Redis 基础

什么是 Redis？

Redis 是一个基于 C 语言开发的开源数据库（BSD 许可），与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的（内存数据库），读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。

为了满足不同的业务场景，Redis 内置了多种数据类型实现（比如 String、Hash、Sorted Set、Bitmap）。并且，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种开箱即用的集群方案（Redis Sentinel、Redis Cluster）。

Redis 没有外部依赖，Linux 和 OS X 是 Redis 开发和测试最多的两个操作系统，官方推荐生产环境使用 Linux 部署 Redis。

个人学习的话，你可以自己本机安装 Redis 或者通过 Redis 官网提供的在线 Redis 环境来实际体验 Redis。

全世界有非常多的网站使用到了 Redis ，techstacks.io 专门维护了一个使用 Redis 的热门站点列表 ，感兴趣的话可以看看。

Redis 为什么这么快？

Redis 内部做了非常多的性能优化，比较重要的主要有下面 3 点：

• Redis 基于内存，内存的访问速度是磁盘的上千倍；
• Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，主要是单线程事件循环和 IO 多路复用（Redis 线程模式后面会详细介绍到）；
• Redis 内置了多种优化过后的数据结构实现，性能非常高。

下面这张图片总结的挺不错的，分享一下，出自 Why is Redis so fast? 。

分布式缓存常见的技术选型方案有哪些？

分布式缓存的话，比较老牌同时也是使用的比较多的还是 Memcached 和 Redis。不过，现在基本没有看过还有项目使用 Memcached 来做缓存，都是直接用 Redis。

Memcached 是分布式缓存最开始兴起的那会，比较常用的。后来，随着 Redis 的发展，大家慢慢都转而使用更加强大的 Redis 了。

另外，腾讯也开源了一款类似于 Redis 的分布式高性能 KV 存储数据库，基于知名的开源项目 RocksDB 作为存储引擎 ，100% 兼容 Redis 协议和 Redis4.0 所有数据模型，名为 Tendis。

关于 Redis 和 Tendis 的对比，腾讯官方曾经发过一篇文章：Redis vs Tendis：冷热混合存储版架构揭秘 ，可以简单参考一下。

从这个项目的 Github 提交记录可以看出，Tendis 开源版几乎已经没有被维护更新了，加上其关注度并不高，使用的公司也比较少。因此，不建议你使用 Tendis 来实现分布式缓存。

说一下 Redis 和 Memcached 的区别和共同点

现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！不过，了解 Redis 和 Memcached 的区别和共同点，有助于我们在做相应的技术选型的时候，能够做到有理有据！

共同点 ：

1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
2. 都有过期策略。
3. 两者的性能都非常高。

区别 ：

1. Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而 Memcached 把数据全部存在内存之中。
3. Redis 有灾难恢复机制。 因为可以把缓存中的数据持久化到磁盘上。
4. Redis 在服务器内存使用完之后，可以将不用的数据放到磁盘上。但是，Memcached 在服务器内存使用完之后，就会直接报异常。
5. Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的。
6. Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型。 （Redis 6.0 引入了多线程 IO ）
7. Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
8. Memcached 过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。

相信看了上面的对比之后，我们已经没有什么理由可以选择使用 Memcached 来作为自己项目的分布式缓存了。

缓存数据的处理流程是怎样的？

简单来说就是:

1. 如果用户请求的数据在缓存中就直接返回。
2. 缓存中不存在的话就看数据库中是否存在。
3. 数据库中存在的话就更新缓存中的数据。
4. 数据库中不存在的话就返回空数据。

为什么要用 Redis/为什么要用缓存？

下面我们主要从“高性能”和“高并发”这两点来回答这个问题。

高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据的话，这个过程是比较慢，毕竟是从硬盘中读取的。但是，如果说，用户访问的数据属于高频数据并且不会经常改变的话，那么我们就可以很放心地将该用户访问的数据存在缓存中。

这样有什么好处呢？ 那就是保证用户下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。

高并发

一般像 MySQL 这类的数据库的 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g） ，但是使用 Redis 缓存之后很容易达到 10w+，甚至最高能达到 30w+（就单机 Redis 的情况，Redis 集群的话会更高）。

QPS（Query Per Second）：服务器每秒可以执行的查询次数；

由此可见，直接操作缓存能够承受的数据库请求数量是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。进而，我们也就提高了系统整体的并发。

Redis 除了做缓存，还能做什么？

• 分布式锁 ： 通过 Redis 来做分布式锁是一种比较常见的方式。通常情况下，我们都是基于 Redisson 来实现分布式锁。相关阅读：《分布式锁中的王者方案 - Redisson》。
• 限流 ：一般是通过 Redis + Lua 脚本的方式来实现限流。相关阅读：《我司用了 6 年的 Redis 分布式限流器，可以说是非常厉害了！》。
• 消息队列 ：Redis 自带的 list 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。它比较类似于 Kafka，有主题和消费组的概念，支持消息持久化以及 ACK 机制。
• 复杂业务场景 ：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 bitmap 统计活跃用户、通过 sorted set 维护排行榜。
• ......

Redis 可以做消息队列么？

Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 可以用来做消息队列，Stream 支持：

• 发布 / 订阅模式
• 按照消费者组进行消费
• 消息持久化（ RDB 和 AOF）

不过，和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。因此，我们通常建议是不使用 Redis 来做消息队列的，你完全可以选择市面上比较成熟的一些消息队列比如 RocketMQ、Kafka。

相关文章推荐：Redis 消息队列的三种方案（List、Streams、Pub/Sub）。

Redis 数据结构

Redis 常用的数据结构有哪些？

• 5 种基础数据结构 ：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
• 3 种特殊数据结构 ：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。

关于 5 种基础数据结构的详细介绍请看这篇文章：Redis 5 种基本数据结构详解。

关于 3 种特殊数据结构的详细介绍请看这篇文章：Redis 3 种特殊数据结构详解。

String 的应用场景有哪些？

• 常规数据（比如 session、token、、序列化后的对象）的缓存；
• 计数比如用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数；
• 分布式锁(利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁)；
• ......

关于 String 的详细介绍请看这篇文章：Redis 5 种基本数据结构详解。

String 还是 Hash 存储对象数据更好呢？

• String 存储的是序列化后的对象数据，存放的是整个对象。Hash 是对对象的每个字段单独存储，可以获取部分字段的信息，也可以修改或者添加部分字段，节省网络流量。如果对象中某些字段需要经常变动或者经常需要单独查询对象中的个别字段信息，Hash 就非常适合。
• String 存储相对来说更加节省内存，缓存相同数量的对象数据，String 消耗的内存约是 Hash 的一半。并且，存储具有多层嵌套的对象时也方便很多。如果系统对性能和资源消耗非常敏感的话，String 就非常适合。

在绝大部分情况，我们建议使用 String 来存储对象数据即可！

购物车信息用 String 还是 Hash 存储更好呢?

由于购物车中的商品频繁修改和变动，购物车信息建议使用 Hash 存储：

• 用户 id 为 key
• 商品 id 为 field，商品数量为 value

那用户购物车信息的维护具体应该怎么操作呢？

• 用户添加商品就是往 Hash 里面增加新的 field 与 value；
• 查询购物车信息就是遍历对应的 Hash；
• 更改商品数量直接修改对应的 value 值（直接 set 或者做运算皆可）；
• 删除商品就是删除 Hash 中对应的 field；
• 清空购物车直接删除对应的 key 即可。

这里只是以业务比较简单的购物车场景举例，实际电商场景下，field 只保存一个商品 id 是没办法满足需求的。

使用 Redis 实现一个排行榜怎么做？

Redis 中有一个叫做 sorted set 的数据结构经常被用在各种排行榜的场景，比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。

相关的一些 Redis 命令: ZRANGE (从小到大排序) 、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。

《Java 面试指北》 的「技术面试题篇」就有一篇文章详细介绍如何使用 Sorted Set 来设计制作一个排行榜。

使用 Set 实现抽奖系统需要用到什么命令？

• SPOP key count ： 随机移除并获取指定集合中一个或多个元素，适合不允许重复中奖的场景。
• SRANDMEMBER key count : 随机获取指定集合中指定数量的元素，适合允许重复中奖的场景。

使用 Bitmap 统计活跃用户怎么做？

使用日期（精确到天）作为 key，然后用户 ID 为 offset，如果当日活跃过就设置为 1。

初始化数据：

> SETBIT 20210308 1 1
(integer) 0
> SETBIT 20210308 2 1
(integer) 0
> SETBIT 20210309 1 1
(integer) 0

统计 20210308~20210309 总活跃用户数:

> BITOP and desk1 20210308 20210309
(integer) 1
> BITCOUNT desk1
(integer) 1

统计 20210308~20210309 在线活跃用户数:

> BITOP or desk2 20210308 20210309
(integer) 1
> BITCOUNT desk2
(integer) 2

使用 HyperLogLog 统计页面 UV 怎么做？

1、将访问指定页面的每个用户 ID 添加到 HyperLogLog 中。

PFADD PAGE_1:UV USER1 USER2 ...... USERn

2、统计指定页面的 UV。

PFCOUNT PAGE_1:UV

Redis 线程模型

对于读写命令来说，Redis 一直是单线程模型。不过，在 Redis 4.0 版本之后引入了多线程来执行一些大键值对的异步删除操作， Redis 6.0 版本之后引入了多线程来处理网络请求（提高网络 IO 读写性能）。