redis简介-各种基础

redis简介

1、redis是一个开源的使用C语言编写的，可基于内存也可以持久化的Key-Value数据库。

2、解压之后可以使用redis-cli进行启动

3、Redis是很快的。
原因：完全基于内存。是一种类似于hashmap，它的优势就是查找和操作地时间复杂度都是o(1).hash表是基于数组+链表的实现的。数组在内存中是一块连续的空间，只要知道查找数据的下标就可快速定位到数据的内存地址，即数组查找数据的时间复杂度为O(1).
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；官网解释为，单线程已经够快了。没必要做多线程。
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
1.阻塞I/O模型
老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。
耗费：在车站吃喝拉撒睡 3天，其他事一件没干。
2.非阻塞I/O模型
老李去火车站买票，隔12小时去火车站问有没有退票，三天后买到一张票。耗费：往返车站6次，路上6小时，其他时间做了好多事。
3.I/O复用模型
1.select/poll
老李去火车站买票，委托黄牛，然后每隔6小时电话黄牛询问，黄牛三天内买到票，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：打电话
2.epoll
老李去火车站买票，委托黄牛，黄牛买到后即通知老李去领，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：无需打电话

4、 redis数据结构
redis是一种高级的key-value存储系统，其中支持5种不同的数据类型

字符串（string）
列表（list）
字符串集合（set）
有序字符串结合（sorted set）
哈希（hash）

5、redis数据结构 string
字符串可以存储以下3种类型的值。

字符串（byte string）
整型
浮点型

6、redis数据结构 list
redis允许用户从序列的两端推入或者弹出元素

7、redis数据结构 set
redis的集合，是一种无序的集合，集合中的元素没有先后顺序。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

8、redis数据结构 sorted set
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

9、redis数据结构 hash
Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

10、redis持久化
redis为持久化提供两种方式：

RDB：存在于某一个时刻的所有数据全部写入到磁盘中。
AOF：在执行写命令的时候，将被执行的命令复制到磁盘里面。当服务器重启时会重新执行这些命令来恢复数据。
当RDB与AOF同时使用的情况下，如果redis重启，则会优先采用AOF进行数据恢复，因为AOF方式的数据恢复完整度更高。

11、持久化之RDB

RDB持久化配置
优势：只有一个文件，时间间隔的数据，可以归档为一个文件，方便压缩转移（就一个文件）

劣势：如果宕机，数据损失比较大，因为它是没一个时间段进行持久化操作的。也就是积攒的数据比较多，一旦懵逼，就彻底懵逼了

总结
平时我们可以定期把rdb文件（不重要的数据）备份到指定地方，需要恢复的时候直接把rdb搞到redis下即可。而重要的数据则存放到数据库中。

#时间策略
save 900 1
save 300 10
save 60 10000#save 900 1 表示900s内如果有1条是写入命令，就触发产生一次快照，可以理解为就进行一次备份#save 300 10 表示300s内有10条写入，就产生快照
#文件名称
dbfilename dump.rdb
#文件保存路径
dir /home/work/app/redis/data/
#如果持久化出错，主进程是否停止写入
stop-writes-on-bgsave-error yes# 这个配置也是非常重要的一项配置，这是当备份进程出错时，主进程就停止接受新的写入操作，是为了保护持久化的数据一致性问题。如果自己的业务有完善的监控系统，可以禁止此项配置，否则请开启。# 是否压缩
rdbcompression yes#rdbcompression yes ，建议没有必要开启，毕竟Redis本身就属于CPU密集型服务器，再开启压缩会带来更多的CPU消耗，相比硬盘成本，CPU更值钱。
#导入时是否检查
rdbchecksum yes

在redis中RDB持久化促发分为两种：自己手动触发与redis定时触发。

手动触发可以使用
save：会阻塞当前Redis服务器，直到持久化完成，线上应该禁止使用。
bgsave：该触发方式会fork一个子进程，由子进程负责持久化过程，因此阻塞只会发生在fork子进程的时候。
自动触发主要有
根据我们的 save m n 配置规则自动触发；
从节点全量复制时，主节点发送rdb文件给从节点完成复制操作，主节点会触发 bgsave；
执行 debug reload 时；
执行 shutdown时，如果没有开启aof，也会触发。
运行流程图

12、持久化之AOF
当 AOF 持久化功能处于打开状态时，服务器在执行完一个写命令之后，会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的 aof_buf 缓冲区的末尾。

(1)当 appendfsync 的值为 always 时，服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，并且同步 AOF 文件，所以 always 的效率是 appendfsync 选项三个值当中最慢的一个，但从安全性来说， always 也是最安全的，因为即使出现故障停机， AOF 持久化也只会丢失一个事件循环中所产生的命令数据。

(2)当 appendfsync 的值为 everysec 时，服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，并且每隔超过一秒就要在子线程中对 AOF 文件进行一次同步：从效率上来讲， everysec 模式足够快，并且就算出现故障停机，数据库也只丢失一秒钟的命令数据。

(3)当 appendfsync 的值为 no 时，服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，至于何时对 AOF 文件进行同步，则由操作系统控制。

因为处于 no 模式下的 flushAppendOnlyFile 调用无须执行同步操作，所以该模式下的 AOF 文件写入速度总是最快的，不过因为这种模式会在系统缓存中积累一段时间的写入数据，所以该模式的单次同步时长通常是三种模式中时间最长的：从平摊操作的角度来看， no 模式和 everysec 模式的效率类似，当出现故障停机时，使用 no 模式的服务器将丢失上次同步 AOF 文件之后的所有写命令数据。

还原数据逻辑：

1.创建一个不带网络连接的伪客户端（fake client）。

2.读取 AOF 所保存的文本，并根据内容还原出命令、命令的参数以及命令的个数。

3.根据命令、命令的参数和命令的个数，使用伪客户端执行该命令。

4.执行 2 和 3 ，直到 AOF 文件中的所有命令执行完毕。

完成第 4 步之后， AOF 文件所保存的数据库就会被完整地还原出来

AOF持久化配置

#是否开启aof
appendonly yes
#文件名称
appendfilename “appendonly.aof”
#同步方式
appendfsync everysec#三种模式#always：把每个写命令都立即同步到aof，很慢，但是很安全#everysec：每秒同步一次，是折中方案#no：redis不处理交给OS来处理，非常快，但是也最不安全
#aof重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no
#重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
#加载aof时如果有错如何处理
aof-load-truncated yes
#文件重写策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes

运行流程图

重点回顾
·AOF文件通过保存所有修改数据库的写命令来记录服务器的数据库状态
·AOF文件中所有命令都以Redis命令请求协议的格式保存
·命令请求会先保存到AOF缓冲区里面，之后再定期写入并同步到AOF文件。
·appendfsync选项的不同值对AOF持久化功能的安全性以及Redis服务器的性能有很大的影响
·服务器只要载入并重新执行保存在AOF文件中的命令，就可以还原数据库本来的状态
·AOF重写可以产生一个新的AOF文件，这个新的AOF文件就是当前数据库状态的dump，所以垃圾冗余数据被清理了
·AOF重写是一个有歧义的名字，该功能是通过dump数据库所有建值对实现的，程序无需对现有AOF文件进行任何操作。
·执行BGREWRITEAOF命令时，Redis服务器会维护一个AOF重写缓冲区，以保证数据一致性。

13、Redis主从复制
　　（1）概述：
　　　　redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
　　　　通过redis的复制功能可以很好的实现数据库的读写分离，提高服务器的负载能力。主数据库主要进行写操作，而从数据库负责读操作。
过程：

1：当一个从数据库启动时，会向主数据库发送sync命令，
　　　　2：主数据库接收到sync命令后会开始在后台保存快照（执行rdb操作），并将保存期间接收到的命令缓存起来
　　　　3：当快照完成后，redis会将快照文件和所有缓存的命令发送给从数据库。
　　　　4：从数据库收到后，会载入快照文件并执行收到的缓存的命令。
Redis的哨兵(sentinel) 系统用于管理多个 Redis 服务器,该系统执行以下三个任务:

· 监控(Monitoring): 哨兵(sentinel) 会不断地检查你的Master和Slave是否运作正常。

· 提醒(Notification):当被监控的某个 Redis出现问题时, 哨兵(sentinel) 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

· 自动故障迁移(Automatic failover):当一个Master不能正常工作时，哨兵(sentinel) 会开始一次自动故障迁移操作,它会将失效Master的其中一个Slave升级为新的Master, 并让失效Master的其他Slave改为复制新的Master; 当客户端试图连接失效的Master时,集群也会向客户端返回新Master的地址,使得集群可以使用Master代替失效Master。

14、Redis 事务机制
MULTI 用于标记事务的开始，其后执行的命令都将被存入命令队列，直到执行EXEC时，这些命令才会被原子执行.

EXEC 执行在一个事务内命令执行了WATCH命令，那么只有当WATCH所监控的keys没有被修改的前提下，EXEC命令才能执行事务队列中的所有命令，那么只有
当WATCH所监控的keys没有被修改的前提下，EXEC命令才能执行事务队列中的所有命令，否则EXEC将放弃当前事务中的所有命令。

DISCARD 回滚事务队列中的所有命令，同时再将当前连接的状态恢复为正常状态，即非事务状态。如果WATCH命令被使用，该命令将UNWATCH所有的keys.

Watch 监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
事务对异常的处理机制
Redis执行命令的错误主要分为两种：

1.命令错误：执行命令语法错误，比如说将 set 命令写成 sett
2.运行时错误：命令语法正确，但是执行错误，比如说对 List 集合执行 sadd 命令

Redis事务中如果发生上面两种错误，处理机制也是不同的。

1）命令错误处理机制
这种情况需要区别Redis版本，Redis2.65之前的版本会忽略错误的命令，执行其他正确的命令，2.65之后的版本会忽略这个事务中的所有命令，都不执行，就比如上面的例子(使用的Redis版本是2.8的)；

（2）运行时错误处理机制
运行错误表示命令执行过程中出现错误，就比如用GET命令去获取一个散列表类型的键值。

这种错误在命令执行之前Redis是无法发现的，所以在事务里这样的命令都会被Redis接受并执行.如果事务里有一条命令执行错误，Redis不仅不会回滚事务，还会跳过这个运行时错误，其他命令依旧会执行(包括出错后的命令)。

乐观锁和共享锁
乐观锁(Optimistic Lock)又叫做共享锁，每次别人拿数据的时候都认为别人不会修改数据，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读得应用类型，这样会提高吞吐量。

悲观锁(Pessimistic Lock)又叫做排它锁（x锁），每次拿刀数据的时候都认为别人会修改数据，所以每次在拿到数据的时候都会上锁，这样别人想拿到这个数据就会block直到
它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁，都是在操作之前先上锁。

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