为什么用Redis

• 是什么
  • 一个小程序
  • 缓存 & 数据库
  • 单线程worker
  • 新版本：IO threads
  • epoll：多路复用
• 速度
  • 硬盘：寻址时间ms，带宽（吞吐）百兆~G/s（固态硬盘pci-e nvme）
  • 内存：寻址时间ns，比硬盘快10w倍
• 文件
  • 全量扫描（高IO），过大（T级）时，查询会变慢
• 数据库
  • 对数据进行规划，分页存储
  • 为1kb的数组建立索引，若将数组分成4bit的数据块，索引大小为1byte
  • 索引大小可设置，窗口越小，索引越大
  • 索引也是数据，存在磁盘中
  • B+树，树干在内存，索引磁盘
  • datapage->索引->B+树
  • 读取数据：先扫描B+树，读取相应索引到内存扫描，再读取相应datapage到内存扫描
  • 表很大时，增删改（写）查（读）中，写操作会变慢
  • 读操作单线程不受影响，但并发很大或查询复杂时会受影响（分布式、微服务解决并发问题）

• 把数据全部放到内存，且支持sql查询
  • SAP HANA：关系型数据库（内存中运行），内存2T（erp+hana+2T服务器=￥2E）
  • 数据在内存中比在硬盘中小：如有1000个user对象，住址字段是“Beijing”，JVM中只有一个“Beijing”字段，但序列化到磁盘后有1000个（内存指针实现了数据复用）
• 公司全部数据存在哪？
  • 折中方案：将全量数据中频繁使用的数据放到内存中，其他放在硬盘数据库中
  • 内存型数据库：redis、memcache
  • 为什么是key-value型？内存中只有部分数据，无法按SQL的范式进行设计（空间换时间）
  • 关系型数据库中的约束（范式）设计减少了数据冗余
  • key-value的使用者只需关注每条记录自身，而不需查看其他记录
  • worker 单线程，6.x io threads 多线程（多线程读取，单线程处理）
  • Value类型：String、list、set、hash，每种类型有自己的本地方法
  • 先用json把所有对象序列化为字符串，再存到memcache

原理

• memcache和redis：都是k-v，但redis的value有类型，以及基于类型的方法
• memcache的k，v都是string类型，数据向计算移动
• redis实现了计算向数据移动，减少IO量

安装

• 在Redis官网进入下载页面，复制下载链接
• 进入linux命令行，创建目录
• wget 下载链接
• tar xf 压缩包文件
• 进入redis目录
• vi READMI.md
• make：编译源码
• make PREFIX=安装路径 install：安装
• yum install gcc -y：安装gcc
• make distclean：清理
• vi ~/.bash_profile：添加环境变量
  • REDIS_HOME=/root/training/redis-5.0.8
  • export REDIS_HOME
  • PATH=$REDIS_HOME/bin:$PATH
  • export PATH
• source /etc/profile
• cd utils
• sudo ./install_server.sh：开启服务，设置端口号，配置文件，日志文件，持久化目录
• service redis_6379 status：查看redis进程状态
• ps -fe | grep redis：查看所有redis进程状态

• strace -ff -o ~/stracedir/ooxx ./redis-server：追踪线程文件

• cd /proc/task/8625

• cd /proc/8625/fd

• redis-cli
• >bgsave：记录日志
• 业务处理是单线程的
• 一个线程如何处理多个客户端请求
• BIO->NIO->epoll（多路复用）
• yum install man man-pages
• fcntl（可设置非阻塞）
• 用户很多时（如1000个），轮询的代价太大（用户态 / 内核态切换1000次）
• select（多路复用，同步非阻塞，用户态 / 内核态切换1次，拷贝1000个fd到内核，内核遍历1000次，然后告诉redis需要读哪个用户）
• 缺点在于redis->kernel传参太多，且内核遍历次数太多
• 多路复用器：在内核中，如select、poll、epoll，告诉redis有没有数据到达，再由redis自己去读取
• 单线程不足：只能工作在一个CPU上，不能发挥硬件资源
• IO thread 事务性：保证一个client的一个connection中发送的指令是有顺序的
• 不需使用分布式锁/事务
• 类似：kafka k,v 消息构建
• 6.x之后，io threads多线程（io读写），无论哪个版本，工作线程就一个

使用

• 方法一
  • redis-cli
• 方法二
  • nc localhost 6379
• 方法三
  • exec 8<> /dev/tcp/localhost/6379
  • echo -e ‘keys *‘ >& 8
  • cat <& 8
• 常用命令
  • flushall：清除所有内容
  • help @String：查看String的使用方法
• 5种value类型
• String
  • 字符串
  • strlen：字节个数
  • 二进制安全：客户端根据自身编码方式发送byte数组
  • hbase、zookeeper、kafka
  • 数值
    • incr
    • decr
    • 单线程原子
    • 秒杀限流
  • 二进制bitmap
    • setbit k1 1 1
    • 从左向右，自动扩容
    • 场景1：统计用户任意时间窗口内登录几次（如一年内）
      • setbit sean 3 1：sean在第4天登录了
      • setbit sean 364 1：sean在第365天登录了
      • bitcount sean 0 -1：统计一共登录了几次
      • strlen sean：用了多大空间
    • 场景2：统计一段时间内有多少人登录
      • setbit 20200101 7 1
      • setbit 20200101 3 1
      • setbit 20200102 3 1
      • bitop or res 20200101 20200102
      • bitcount res 0 -1

• list
  • 模拟栈、队列、数组
  • 操作
    • lpush k1 a b c d：左侧插入数据
    • lrange k1 0 -1：查看范围内元素
    • rpush k1 x y z：右侧插入数据
    • ltrim k1 0 -1：删除区间之外的元素
• hash
  • 场景：详情页 / 聚合，数据来自不同的库
• set
  • 无序，去重
  • 操作
    • sadd k1 ooxx xxoo oxox ooxx：添加元素
    • smembers k1：显示元素
    • srandmember k1 3：不重复地取出3个元素
    • srandmember k1 -8：可重复地取出8个元素
    • sunion k1 k2：k1 k2 并集
    • sinter k1 k2：k1 k2 交集
    • sdiff k1 k2:
  • 场景
    • 随机事件：抽奖
    • 集合运算：单线程串行，成本较大，通常会独立到一个redis实例
• sorted_set
  • 有序，去重，动态维护顺序，底层是跳表（skiplist）
  • 操作
    • zadd k1 3.1 apple 2.5 orange 7 banana：插入数据
    • zrange k1 0 -1 withscores：按分值排序
    • zrange k1 0 1：取出前两名
  • 场景
    • 排行榜
    • 动态翻页

参考

数据库知识网站

https://db-engines.com/en/