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Redis

2024-01-10 54
版权
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本文涉及的产品
云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB
推荐场景：
通过缓存加速数据库访问
Redis 开源版，标准版 2GB
推荐场景：
搭建游戏排行榜
简介： Redis


Redis

Redis 是Remote Dictionary Service 的简称;也是远程字典服务;

Redis 是内存数据库,KV数据库,数据结构数据库;

Redis 应用非常广泛,如Twitter、暴雪娱乐、Github、Stack Overflow、腾讯、阿里巴巴、京东、华为、新浪微博等,很多中小型公司也在使用;

Redis命令查看:http://redis.cn/commands.html

应用

  • 记录朋友圈点赞数、评论数和点击数(hash)
  • 记录朋友圈说说列表(排序),便于快速显示朋友圈(zset)
  • 记录文章的标题、摘要、作者和封面,用于列表页展示(hash)
  • 记录朋友圈的点赞用户ID列表,评论ID列表,用于显示和去重计数(zset)
  • 缓存热点数据,减少数据库压力(hash)
  • 如果朋友圈说说ID是整数id,可使用redis来分配朋友圈说说id(计数器)(string)
  • 通过集合(set)的交并差集运算来实现记录好友关系(set)
  • 游戏业务中,每局战绩存储(list)

安装编译

git clone https://gitee.com/mirrors/redis.git -b 6.2
cd redis
make
make test
make install
# 默认安装在 /usr/local/bin
# redis-server 是服务端程序
# redis-cli 是客户端程序

启动

mkdir redis-data
# 把redis文件夹下 redis.conf 拷贝到 redis-data
# 修改 redis.conf
# requirepass 修改密码 123456
# daemonize yes
cd redis-data
redis-server redis.conf
# 通过 redis-cli 访问 redis-server
redis-cli -h 127.0.0.1 -a 123456

认识Redis

redis存储结构

redis中value编码

string

字符数组,该字符串是动态字符串,字符串长度小于1M时,加倍扩容;超过1M每次只多扩1M;

字符串最大长度为512M;

注意:redis字符串是二进制安全字符串;可以存储图片,二进制协议等二进制数据;

基础命令

# 设置 key 的 value 值
 SET key val
 # 获取 key 的 value
 GET key
 # 执行原子加一的操作
 INCR key
 # 执行原子加一个整数的操作
 INCRBY key increment
 # 执行原子减一的操作
 DECR key
 # 执行原子减一个整数的操作
 DECRBY key decrement
 # 如果key不存在,这种情况下等同SET命令。 当key存在时,什么也不做
 SETNX key value
 # 删除 key val 键值对
 DEL key
 # 设置或者清空key的value(字符串)在offset处的bit值。
 SETBIT key offset value
 # 返回key对应的string在offset处的bit值
 GETBIT key offset
 # 统计字符串被设置为1的bit数.
 BITCOUNT key

存储结构

字符串长度小于等于 20 且能转成整数,则使用 int 存储;

字符串长度小于等于 44,则使用 embstr 存储;

字符串长度大于 44,则使用 raw 存储;

面试

为什么redis字符串存储小于等于44字节时,是 embstr 类型,而超过44是 raw 类型;

typedef struct redisObject
{
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
unsigned lru:
    LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or* LFU data (least significant 8 bitsfrequency* and most significant 16 bits access time).*/int refcount;
    void *ptr;
} robj;
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8
{
    uint8_t len; /* used */uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */char buf[];
};
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) 
{
    if (len <= OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT)return createEmbeddedStringObject(ptr,len);
    elsereturn createRawStringObject(ptr,len);
}

redisObject 占用16个字节； sdshdr8 占用 3+x+1 个字节（后面加1是因为 charbuf[] 要预留一个 \0 ）；

redis 内存分配器认为 大于 64个字节为大字符串；所以留给小字符串的大小为 64 - 16 - 3- 1 = 44 ;

应用

对象存储
SET role:10001 '{["name"]:"mark",["sex"]:"male",["age"]:30}'
 GET role:10001
累加器
# 统计阅读数 累计加1
 incr reads
 # 累计加100
 incrby reads 100
分布式锁
1 # 加锁
2 setnx lock 1
3 # 释放锁
4 del lock
位运算
1 # 月签到功能 10001 用户id 202106 2021年6月份的签到 6月份的第1天
2 setbit sign:10001:202106 1 1
3 # 计算 2021年6月份 的签到情况
4 bitcount sign:10001:202106
5 # 获取 2021年6月份 第二天的签到情况 1 已签到 0 没有签到
6 getbit sign:10001:202106 2

list

双向链表实现,列表首尾操作(删除和增加)时间复杂度 O(1) ;查找中间元素时间复杂度为O(n) ;

列表中数据是否压缩的依据:

  1. 元素长度小于 48,不压缩;
  2. 元素压缩前后长度差不超过 8,不压缩;

基础命令

1 # 从队列的左侧入队一个或多个元素
2 LPUSH key value [value ...]
3 # 从队列的左侧弹出一个元素
4 LPOP key
5 # 从队列的右侧入队一个或多个元素
6 RPUSH key value [value ...]
7 # 从队列的右侧弹出一个元素
8 RPOP key
9 # 返回从队列的 start 和 end 之间的元素
0, 1 2
10 LRANGE key start end
11 # 从存于 key 的列表里移除前 count 次出现的值为 value 的元素
12 LREM key count value
13 # 它是 RPOP 的阻塞版本,因为这个命令会在给定list无法弹出任何元素的时候阻塞连接
14 BRPOP key timeout

存储结构

/* Minimum ziplist size in bytes for attempting compression. */
#define MIN_COMPRESS_BYTES 48
/* quicklistNode is a 32 byte struct describing a ziplist for a quicklist.
* We use bit fields keep the quicklistNode at 32 bytes.
* count: 16 bits, max 65536 (max zl bytes is 65k, so max count actually <
32k).
 * encoding: 2 bits, RAW=1, LZF=2.
 * container: 2 bits, NONE=1, ZIPLIST=2.9
* recompress: 1 bit, bool, true if node is temporary decompressed for
usage.
* attempted_compress: 1 bit, boolean, used for verifying during testing.
 extra: 10 bits, free for future use; pads out the remainder of 32 bits */
typedef struct quicklistNode
{
    struct quicklistNode *prev;
    struct quicklistNode *next;
    unsigned char *zl;
    unsigned int sz;
    /* ziplist size in bytes */
    unsigned int count : 16;
    /* count of items in ziplist */
    unsigned int encoding : 2;
    /* RAW==1 or LZF==2 */
    unsigned int container : 2;
    /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
    unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
    unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small
*/
    unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;
typedef struct quicklist
{
    quicklistNode *head;
    quicklistNode *tail;
    unsigned long count;
    /* total count of all entries in all
    ziplists */
    unsigned long len;
int fill :
    QL_FILL_BITS;
    /* number of quicklistNodes */
    /* fill factor for individual
    nodes */
unsigned int compress :
    QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not to
compress;0=off */
unsigned int bookmark_count:
    QL_BM_BITS;
    quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

应用

栈(先进后出 FILO)
1 LPUSH + LPOP
2 # 或者
3 RPUSH + RPOP
队列(先进先出 FIFO)
1 LPUSH + RPOP
2 # 或者
3 RPUSH + LPOP
阻塞队列(blocking queue)
1 LPUSH + BRPOP
2 # 或者
3 RPUSH + BLPOP
异步消息队列

操作与队列一样,但是在不同系统间;

获取固定窗口记录(战绩)
1
# 在某些业务场景下,需要获取固定数量的记录;比如获取最近50条战绩;这些记录需要按照插入的先
后顺序返回;
2
lpush says '{["name"]:"零声教育【Mark老师】", ["text"]:"祝大家儿童节快乐!",
["picture"]:["url://image-20210601172741434.jpg", "url://image-
20210601172741435.jpg"], timestamp = 1231231230}'
3
lpush says '{["name"]:"零声教育【King老师】", ["text"]:"祝大家儿童节快乐!",
["picture"]:["url://image-20210601172742434.jpg", "url://image-
20210601172741436.jpg"], timestamp = 1231231231}'
4
lpush says '{["name"]:"零声教育【Darren老师】", ["text"]:"祝大家儿童节快乐!",
["picture"]:["url://image-20210601172743434.jpg", "url://image-
20210601172741437.jpg"], timestamp = 1231231232}'
5
lpush says '{["name"]:"零声教育【Mark老师】", ["text"]:"一切只为渴望更优秀的你",
["picture"]:["url://image-20210601172744434.jpg", "url://image-
20210601172741438.jpg"], timestamp = 1231231233}'
6
lpush says '{["name"]:"零声教育【Darren老师】", ["text"]:"hello 0Voice! hello
to better self", ["picture"]:["url://image-20210601172745439.jpg",
"url://image-20210601172741435.jpg"], timestamp = 1231231234}'
7
lpush says '{["name"]:"零声教育【King老师】", ["text"]:"2021届学员真牛逼!",
["picture"]:["url://image-20210601172745434.jpg", "url://image-
20210601172741440.jpg"], timestamp = 1231231235}'
8 # 裁剪最近5条记录
9 ltrim says 0 4
10
lrange says 0 -1

实际项目中需要保证命令的原子性,所以一般用 lua 脚本 或者使用 pipeline 命令;

1 -- redis lua脚本
2 local record = KEYS[1]
3 redis.call("LPUSH", "says", record)
4 redis.call("LTRIM", "says", 0, 4)

hash

散列表,在很多高级语言当中包含这种数据结构;c++ unordered_map 通过 key 快速索引value;

基础命令

# 获取 key 对应 hash 中的 field 对应的值
HGET key field
# 设置 key 对应 hash 中的 field 对应的值
HSET key field value
# 设置多个hash键值对
HMSET key field1 value1 field2 value2 ... fieldn valuen
# 获取多个field的值
HMGET key field1 field2 ... fieldn
# 给 key 对应 hash 中的 field 对应的值加一个整数值
HINCRBY key field increment
# 获取 key 对应的 hash 有多少个键值对
HLEN key
# 删除 key 对应的 hash 的键值对，该键为field
HDEL key field

存储结构

节点数量大于 512（hash-max-ziplist-entries） 或所有字符串长度大于 64（hash-max-ziplistvalue），则使用 dict 实现；

节点数量小于等于 512 且有一个字符串长度小于 64，则使用 ziplist 实现；

应用

存储对象
hmset hash:10001 name mark age 18 sex male
# 与 string 比较
set hash:10001 '{["name"]:"mark",["sex"]:"male",["age"]:18}'
# 假设现在修改 mark的年龄为19岁
# hash：
hset hash:10001 age 19
# string:
get role:10001
# 将得到的字符串调用json解密，取出字段，修改 age 值
# 再调用json加密
set role:10001 '{["name"]:"mark",["sex"]:"male",["age"]:19}'
购物车
# 将用户id作为 key
# 商品id作为 field
# 商品数量作为 value
# 注意：这些物品是按照我们添加顺序来显示的；
# 添加商品：
hset MyCart:10001 40001 1
lpush MyItem:10001 40001
# 增加数量：
hincrby MyCart:10001 40001 1
hincrby MyCart:10001 40001 -1 // 减少数量1
# 显示所有物品数量：
hlen MyCart:10001
# 删除商品：
hdel MyCart:10001 40001
lrem MyItem:10001 1 40001
# 获取所有物品：
lrange MyItem:10001
# 40001 40002 40003
hget MyCart:10001 40001
hget MyCart:10001 40002
hget MyCart:10001 40003

set

集合；用来存储唯一性字段，不要求有序；

基础命令

# 添加一个或多个指定的member元素到集合的 key中
SADD key member [member ...]
# 计算集合元素个数
SCARD key
# SMEMBERS key
SMEMBERS key
# 返回成员 member 是否是存储的集合 key的成员
SISMEMBER key member
# 随机返回key集合中的一个或者多个元素，不删除这些元素
SRANDMEMBER key [count]
# 从存储在key的集合中移除并返回一个或多个随机元素
SPOP key [count]
# 返回一个集合与给定集合的差集的元素
SDIFF key [key ...]
# 返回指定所有的集合的成员的交集
SINTER key [key ...]
# 返回给定的多个集合的并集中的所有成员
SUNION key [key ...]

存储结构

元素都为整数且节点数量小于等于 512（set-max-intset-entries），则使用整数数组存储；

元素当中有一个不是整数或者节点数量大于 512，则使用字典存储；

应用

抽奖
# 添加抽奖用户
sadd Award:1 10001 10002 10003 10004 10005 10006
sadd Award:1 10009
# 查看所有抽奖用户
smembers Award:1
# 抽取多名幸运用户
srandmember Award:1 10
# 如果抽取一等奖1名，二等奖2名，三等奖3名，该如何操作？
共同关注
sadd follow:A mark king darren mole vico
sadd follow:C mark king darren
sinter follow:A follow:C
推荐好友
sadd follow:A mark king darren mole vico
sadd follow:C mark king darren
# C可能认识的人：
sdiff follow:A follow:C

zset

有序集合；用来实现排行榜；它是一个有序结构；

基础命令

# 添加到键为key有序集合（sorted set）里面
ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
# 从键为key有序集合中删除 member 的键值对
ZREM key member [member ...]
# 返回有序集key中，成员member的score值
ZSCORE key member
# 为有序集key的成员member的score值加上增量increment
ZINCRBY key increment member
# 返回key的有序集元素个数
ZCARD key
# 返回有序集key中成员member的排名
ZRANK key member
# 返回存储在有序集合key中的指定范围的元素
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
# 返回有序集key中，指定区间内的成员(逆序)
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

存储结构

节点数量大于 128或者有一个字符串长度大于64，则使用跳表（skiplist）；

节点数量小于等于128（zset-max-ziplist-entries）且所有字符串长度小于等于64（zset-maxziplist-value），则使用 ziplist 存储；

应用

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zincrby hot:20210203 1 10001
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zincrby hot:20210203 1 10007
zincrby hot:20210203 1 10008
zincrby hot:20210203 1 10009
zincrby hot:20210203 1 10010
# 获取排行榜：
zrevrange hot:20210203 0 9 withscores
延时队列

将消息序列化成一个字符串作为 zset 的member；这个消息的到期处理时间作为score，然后用多个线程轮询zset获取到期的任务进行处理。

def delay(msg):
msg.id = str(uuid.uuid4()) #保证 member 唯一
value = json.dumps(msg)
retry_ts = time.time() + 5 # 5s后重试
redis.zadd("delay-queue", retry_ts, value)
# 使用连接池
def loop():
while True:
values = redis.zrangebyscore("delay-queue", 0, time.time(), start=0,
num=1)
if not values:
time.sleep(1)
continue
value = values[0]
success = redis.zrem("delay-queue", value)
if success:
msg = json.loads(value)
handle_msg(msg)
# 缺点：loop 是多线程竞争，两个线程都从zrangebyscore获取到数据，但是zrem一个成功一个失
败，
# 优化：为了避免多余的操作，可以使用lua脚本原子执行这两个命令
# 解决：漏斗限流
分布式定时器

生产者将定时任务 hash 到不同的 redis 实体中，为每一个redis实体分配一个dispatcher进程，用来定时获取redis中超时事件并发布到不同的消费者中；

时间窗口限流

系统限定用户的某个行为在指定的时间里只能发生N次；

# 指定用户 user_id 的某个行为 action 在特定时间内 period 只允许发生做多的次数
max_count
def is_action_allowed(userid, action, period, max_count):
key = 'hist:%s:%s' % (userid, action)
now_ts = int(time.time()*1000) # 毫秒时间戳
with client.pipeline() as pipe:
# 记录行为
pipe.zadd(key, now_ts, now_ts)
# 移除时间窗口之前的行为记录，剩下的都是时间窗口内的
pipe.zremrangebyscore(key, 0, now_ts - period * 1000)
# 获取时间窗口内的行为数量
pipe.zcard(key)
# 设置过期时间，避免冷用户持续占用内存 时间窗口的长度+1秒
pipe.expire(key, period + 1)
_,_,current_count,_ = pipe.execute()
return current_count <= max_count
can_reply = is_action_allowed(10001, "replay", 60, 5)
if can_reply:
do_reply()
else:
raise ActionThresholdOverflow()
# 维护一次时间窗口，将窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录；
# 缺点：记录了所有时间窗口内的数据，如果这个量很大，不适合做这样的限流；
文章标签：
云数据库 Tair（兼容 Redis）
NoSQL
Redis
存储
数据库
消息中间件
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