redis
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简介

  • key-value存储系统
  • NoSQL数据库
  • 基于内存,读写性能很高,简单的数据单机 qps 5w - 10w(解决用户信息读取 / 是否登录的判断极其频繁 的问题)

可实现共享存储,同样地可使用下面的方法来实现

  • mysql
  • 文件服务器ceph

指令

csdn

用法

导入相关库

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.13</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.session/spring-session-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.session/spring-session-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>

版本最好与springboot版本相一致

修改application.yaml

spring:
    session:
        timeout: 86400(单位分钟,默认两个月)
        #从redis中读写session
        store-type: redis(默认为none)
    redis:
        port: 6379
        host: localhost
        database: 0

数据结构

String 字符串类型: name: "iceice"

List 列表:names: ["iceice", "iceiceice", "iceice"]

Set 集合:names: ["iceice", "iceiceice"](值不能重复)

Hash 哈希:nameAge: { "ice": 1, "iceiceice": 2 }

Zset 集合:names: { ice - 9, iceice - 12 }(适合做排行榜)


bloomfilter(布隆过滤器,主要从大量的数据中快速过滤值,比如邮件黑名单拦截)

geo(计算地理位置)

hyperloglog(pv / uv)

pub / sub(发布订阅,类似消息队列)

BitMap (1001010101010101010101010101)

Java实现

Spring Data Redis

  • spring data:通用数据访问框架,具有增删改查的接口,上面引入过配置了

    //使用默认jdk序列化器,可能会乱码
    @Resorse
    private RedisTemplate redisTemplate;
    //String的序列化器,不会出现乱码问题
    @Resorce
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //opsForValue代表操作字符串,其他数据结构的使用类似
    ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
    //设置redis,value可以为数字、字符串等等等
    valueOperations.set("key","value");
    //查找
    Object value = valueOperations.get("key");
    //删除
    redisTemplate.delete("key");

    默认的redisTemplate会出现乱码而stringRedisTemplate只能写字符串,所以最好自定义

    @Configuration
    public class RedisTemplateConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redisTemplate.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }
    }

设计缓存

不同用户缓存不同
systemId:moduleId:func:options(不要和别人冲突)
mobile:user:recommed:userId(可以使用String.format()方法)
redis 内存有限,记得设置过期时间

zset

  1. 用法:看这篇csdn
  2. 数据结构:
    • 跳跃表
      多级索引,即每个几个数链接一下,不这样的话要一个一个访问,这样的话能够一次访问多个。时间复杂度位log(n)
    • 压缩列表:
    • 为啥不用二叉树或者红黑树?为了范围查找更加方便,且实现简单
    • 为啥不用b+树?mysql为啥不用跳表?
      这个问题在于 Redis是直接操作内存的并不需要磁盘io而MySQL需要去读取io,所以mysql要使用b+树的方式减少磁盘io,B+树的原理是 叶子节点存储数据,非叶子节点存储索引,每次读取磁盘页时就会读取一整个节点,每个叶子节点还有指向前后节点的指针,为的是最大限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之一
      而Redis是 内存中读取数据,不涉及IO,因此使用了跳表,跳表明显是更快更简单的方式。

面试题

  1. 缓存穿透:查不存在的数据,穿透了redis到数据库
    • 缓存空数据(可能数据不一致)
    • 布隆过滤器(缓存预热时添加数据)
  2. 缓存击穿:某个key过期了,一瞬间大量请求到数据库
    • 互斥锁
    • 热点key不设置过期时间
    • 逻辑过期
  3. 缓存雪崩:大量key同时失效
    • 给不同key设置过期时间
    • 集群模式
    • 降级限流策略
    • 添加多级缓存
  4. 双写一致性
    • 延迟双删(主从节点,所以延时),但是延时时间不好说,bad
    • redisson加锁。读写锁保证强一致性
    • MQ实现,更新数据库之后通知更新缓存,允许短暂的不一致
  5. 持久化
    • RDB,把数据写入磁盘中
    • AOF,记录所有的写操作
  6. 过期策略
    • 惰性检查,用到的时候看有没有过期
    • 定期检查
  7. 实现
    • setnx
  8. 主从数据不一致
    举例:A请求主节点M拿锁,M拿到锁,向从节点同步数据时挂了,S1变为M1,B请求M1拿锁又成功了。(Wait能够增强一致性但是不能解决)

    • Redission锁不能解决,但他提供的RedLock可解决,但性能太低了,一般不用。
  9. 为啥这么快?
    • 减少上下文切换
    • 基于内存
    • IO多路复用
      用户空间<-1->内核空间<-2->硬件

      1. 阻塞型IO:1、2阶段都得等
      2. 非阻塞型IO:1通过轮询(可能空转),2还是阻塞
      3. IO多路复用:单线程监听多个socket,1阻塞,2是等socket主动告诉你准备好了,你再去拿数据。
        • poll与select只告诉用户有socket可读可写,需要全部便利一遍
        • epoll告诉用户是哪一个socket可读可写
感谢您的收看~
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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