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知识点整理(一)——redis
发表于:2021-09-06 | 分类: 程序人生
字数统计: 3.9k | 阅读时长: 13分钟 | 阅读量:

基础知识

概述

  • Redis 是速度非常快的非关系型(NoSQL)内存键值数据库,可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。
  • 键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。
  • Redis 支持很多特性,例如将内存中的数据持久化到硬盘中,使用复制来扩展读性能,使用分片来扩展写性能。
数据类型 可以存储的值 操作
STRING 字符串、整数或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作
对整数和浮点数执行自增或者自减操作
LIST 列表 从两端压入或者弹出元素
对单个或者多个元素进行修剪,
只保留一个范围内的元素
SET 无序集合 添加、获取、移除单个元素
检查一个元素是否存在于集合中
计算交集、并集、差集
从集合里面随机获取元素
HASH 包含键值对的无序散列表 添加、获取、移除单个键值对
获取所有键值对
检查某个键是否存在
ZSET 有序集合 添加、获取、删除元素
根据分值范围或者成员来获取元素
计算一个键的排名

与memcached 区别

  • 数据类型

memcached仅支持字符串类型,而redis支持更多的数据类型。

  • 分布式

memcached不支持分布式,可以通过客户端的hash一致性算法来实现分布式。
redis cluster实现了分布式的支持。

  • 内存管理
    memcached的数据一直在内存中,而redis的数据支持持久化。

memcached 将内存分隔成特定长度块来存储数据,以完全解决内存碎片化的问题。但是这种方式使得内存利用率不高。

跳跃表

  • 跳跃表是redis有序集合的底层实现之一。(另一种是压缩表)

跳跃表是基于多指针的有序表实现的。在查找时,从上层指针开始查找,找到对应区间后再到下一层去查找。

  • 与红黑树等平衡树相比,跳跃表具有以下优点:
  1. 插入速度非常快速,因为不需要进行旋转等操作来维护平衡性;
  2. 更容易实现;
  3. 支持无锁操作。

跳表的性质

(1)由很多层结构组成,level是通过一定的概率随机产生的;
(2) 每一层都是一个有序的链表,默认是升序 ;
(3)最底层(Level 1)的链表包含所有元素;
(4) 如果一个元素出现在Level i 的链表中,则它在Level i 之下的链表也都会出现;
(5) 每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。

跳表的插入

跳表插入的时间复杂度为:O(logn),支持高效的动态插入。

在单链表中,一旦定位好要插入的位置,插入结点的时间复杂度是很低的,就是O(1)。但是为了保证原始链表中数据的有序性,我们需要先找到要插入的位置,这个查找的操作就会比较耗时。

对于纯粹的单链表,需要遍历每个结点,来找到插入的位置。但是对于跳表来说,查找的时间复杂度为O(logn),所以这里查找某个数据应该插入的位置的时间复杂度也是O(logn)

跳表的删除

跳表的删除操作时间复杂度为:O(logn),支持动态的删除。

在跳表中删除某个结点时,如果这个结点在索引中也出现了,我们除了要删除原始链表中的结点,还要删除索引中的。因为单链表中的删除操作需要拿到删除结点的前驱结点,然后再通过指针操作完成删除。所以在查找要删除的结点的时候,一定要获取前驱结点(双向链表除外)。因此跳表的删除操作时间复杂度即为O(logn)。

跳表索引动态更新

当我们不断地往跳表中插入数据时,我们如果不更新索引,就有可能出现某2个索引节点之间的数据非常多的情况,在极端情况下,跳表还会退化成单链表。

跳表是通过随机函数来维护”平衡性”。

当我们往跳表中插入数据的时候,我们可以通过一个随机函数,来决定这个结点插入到哪几级索引层中。(或者不插入索引)

持久化

redis支持2种方式将数据持久化:RDB和AOF。

RDB

redis在某个时间点的所有数据,以快照的方式写入磁盘。如果系统发生故障,将会丢失最后一次创建快照之后的数据。如果数据量很大,保存快照的时间会很长。

触发方式

  1. save触发方式
    该命令会阻塞当前Redis服务器,执行save命令期间,Redis不能处理其他命令,直到RDB过程完成为止。
  2. bgsave触发方式
    执行该命令时,Redis会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。
    3、自动触发
    自动触发是由我们的配置文件来完成的。在redis.conf配置文件中,里面有如下配置,我们可以去设置:

    ①save:这里是用来配置触发 Redis的 RDB 持久化条件,也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时,自动触发bgsave。
    ②stop-writes-on-bgsave-error :默认值为yes。当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败,Redis是否停止接收数据。这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上,否则没有人会注意到灾难(disaster)发生了。如果Redis重启了,那么又可以重新开始接收数据了
    ③rdbcompression ;默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。
    ④rdbchecksum :默认值是yes。在存储快照后,我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。
    ⑤dbfilename :设置快照的文件名,默认是 dump.rdb
    ⑥dir:设置快照文件的存放路径,这个配置项一定是个目录,而不能是文件名。

save与bgsave比较
|命令|save|bgsave|
| ——– | ———— | —- |
| IO类型 | 同步 | 异步|
| 阻塞?| 是|否(阻塞发生在fork)|
|复杂度| O(n) | O(n) |
|优点|不会消耗额外内存|不阻塞客户端命令|
|缺点|阻塞客户端命令|需要fork,消耗内存|

优点

  • RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集。
  • RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的S3(可能加密),非常适用于灾难恢复。
  • RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做,父进程不需要再做其他IO操作,所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能。
  • 与AOF相比,在恢复大的数据集的时候,RDB方式会更快一些。

缺点

  • 如果你希望在redis意外停止工作(例如电源中断)的情况下丢失的数据最少的话,那么RDB不适合你。虽然你可以配置不同的save时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是Redis要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,你通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在Redis意外宕机,你可能会丢失几分钟的数据。
  • RDB 需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求。如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要fork,但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度。

工作方式

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时, 服务器执行以下操作:

  1. Redis 调用forks. 同时拥有父进程和子进程。
  2. 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
  3. 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时,Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件,并删除旧的 RDB 文件。

这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制(copy-on-write)机制中获益。

AOF

优点

  • 使用AOF 会让你的Redis更加耐久:你可以使用不同的fsync策略:无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync。使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障,你最多丢失1秒的数据。
  • AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入seek,即使由于某些原因(磁盘空间已满,写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题。
  • Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时,自动地在后台对 AOF 进行重写: 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的,因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中,会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面,即使重写过程中发生停机,现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕,Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件,并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
  • AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作, 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存, 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂, 对文件进行分析(parse)也很轻松。 导出(export) AOF 文件也非常简单: 举个例子, 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令, 但只要 AOF 文件未被重写, 那么只要停止服务器, 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令, 并重启 Redis , 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

缺点

  • 对于相同的数据集来说,AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
  • 根据所使用的 fsync 策略,AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下, 每秒 fsync 的性能依然非常高, 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快, 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时,RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间(latency)。

日志重写

因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾, 所以随着写入命令的不断增加, AOF 文件的体积也会变得越来越大。

为了处理这种情况, Redis 支持一种有趣的特性: 可以在不打断服务客户端的情况下, 对 AOF 文件进行重建(rebuild)。执行 BGREWRITEAOF 命令, Redis 将生成一个新的 AOF 文件, 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。

工作原理

AOF 重写和 RDB 创建快照一样,都巧妙地利用了写时复制机制:

  1. Redis 执行 fork() ,现在同时拥有父进程和子进程。
  2. 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
  3. 对于所有新执行的写入命令,父进程一边将它们累积到一个内存缓存中,一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾,这样样即使在重写的中途发生停机,现有的 AOF 文件也还是安全的。
  4. 当子进程完成重写工作时,它给父进程发送一个信号,父进程在接收到信号之后,将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
  5. 搞定!现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件,之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。

AOF和RDB之间

  • 在版本号大于等于 2.4 的 Redis 中, BGSAVE 执行的过程中, 不可以执行 BGREWRITEAOF 。 反过来说, 在 BGREWRITEAOF 执行的过程中, 也不可以执行 BGSAVE。这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。

  • 如果 BGSAVE 正在执行, 并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令, 那么服务器将向用户回复一个 OK 状态, 并告知用户, BGREWRITEAOF 已经被预定执行: 一旦 BGSAVE 执行完毕, BGREWRITEAOF 就会正式开始。 当 Redis 启动时, 如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了, 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集, 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。

其他

事务

redis的事务并非传统数据库的事务,并不提供一致性等特性。
redis采用multi和exec命令将多个命令个一起打包发送给服务器端,并依次执行。由于redis的单线程特性,这将会是原子的。但并不能保证一致性。

复制

通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。

一个从服务器只能有一个主服务器,并且不支持主主复制。

连接过程

  1. 主服务器创建快照文件,发送给从服务器,并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。快照文件发送完毕之后,开始向从服务器发送存储在缓冲区中的写命令;

  2. 从服务器丢弃所有旧数据,载入主服务器发来的快照文件,之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令;

  3. 主服务器每执行一次写命令,就向从服务器发送相同的写命令。

主从链

随着负载不断上升,主服务器可能无法很快地更新所有从服务器,或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。为了解决这个问题,可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器,又是最下层服务器的主服务器。

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