本文使用第一人稱來介紹Redis

一、概述

Redis，英文全稱是Remote Dictionary Server（遠(yuǎn)程字典服務(wù)），是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。

與MySQL數(shù)據(jù)庫不同的是，Redis的數(shù)據(jù)是存在內(nèi)存中的。它的讀寫速度非?？欤棵肟梢蕴幚沓^10萬次讀寫操作。因此redis被廣泛應(yīng)用于緩存，另外，Redis也經(jīng)常用來做分布式鎖。除此之外，Redis支持事務(wù)、持久化、LUA 腳本、LRU 驅(qū)動事件、多種集群方案。

提及我的誕生，我與關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL之間有著不解之緣。在我尚未降臨這個世界之前，MySQL歷經(jīng)艱辛，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，它所承載的數(shù)據(jù)量日益龐大，用戶請求也如潮水般洶涌而至。每一次的用戶請求，都化作了對它無盡的讀寫挑戰(zhàn)，使得MySQL備受煎熬。特別是在“雙11”、“618”這樣的全民購物狂歡節(jié)，對MySQL而言，無疑是難熬的考驗時刻。

后來，MySQL向我透露了一個秘密。它告訴我，其實大多數(shù)的用戶請求都是讀取操作，而且往往都是對同一數(shù)據(jù)的反復(fù)查詢，這導(dǎo)致它不得不花費大量時間進(jìn)行磁盤I/O操作，這無疑是一種巨大的資源浪費。

有人開始深思，是否可以借鑒CPU的工作原理，為數(shù)據(jù)庫也添加一個緩存機(jī)制呢？于是，我便應(yīng)運而生，踏上了這個世界的舞臺。

自誕生之初，我便與MySQL結(jié)下了深厚的友誼。我們攜手并肩，共同出現(xiàn)在后端服務(wù)器的舞臺上。每當(dāng)應(yīng)用程序需要從MySQL查詢數(shù)據(jù)時，它們會首先在我這里進(jìn)行登記。當(dāng)再次需要這些數(shù)據(jù)時，它們會首先向我發(fā)出請求。如果我這里有它們所需的數(shù)據(jù)，它們便無需再勞煩MySQL；若我這里沒有，它們才會轉(zhuǎn)向MySQL尋求幫助。

如此，我便成為了MySQL的得力助手，與它共同應(yīng)對著日益增長的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。我們攜手前行，共同書寫著數(shù)據(jù)庫世界的輝煌篇章。

二、支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

大多數(shù)小伙伴都知道，為了方便使用，我支持以下這五種基本類型：

• String（字符串）

• Hash（哈希）

• List（列表）

• Set（集合）

• zset（有序集合）

string

字符串最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。字符串類型的值實際可以是字符串（簡單的字符串、復(fù)雜的字符串（例如JSON、XML））、數(shù)字 （整數(shù)、浮點數(shù)），甚至是二進(jìn)制（圖片、音頻、視頻），但是值最大不能超過512MB。

字符串主要有以下幾個典型使用場景：

• 緩存功能

• 計數(shù)

• 共享Session

• 限速

hash

哈希類型是指鍵值本身又是一個鍵值對結(jié)構(gòu)。

哈希主要有以下典型應(yīng)用場景：

• 緩存用戶信息

• 緩存對象

list

列表（list）類型是用來存儲多個有序的字符串。列表是一種比較靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以充當(dāng)棧和隊列的角色

列表主要有以下幾種使用場景：

• 消息隊列

• 文章列表

set

集合（set）類型也是用來保存多個的字符串元素，但和列表類型不一 樣的是，集合中不允許有重復(fù)元素，并且集合中的元素是無序的。

集合主要有如下使用場景：

• 標(biāo)簽（tag）

• 共同關(guān)注

sorted set

有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下標(biāo)作為排序依據(jù)不同的是，它給每個元素設(shè)置一個權(quán)重（score）作為排序的依據(jù)。

有序集合主要應(yīng)用場景：

• 用戶點贊統(tǒng)計

• 用戶排序

我還有三種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型

• Geospatial

• Hyperloglog

• Bitmap

因為我把登記的數(shù)據(jù)都記錄在內(nèi)存中，不用去執(zhí)行慢如蝸牛的I/O操作，所以找我要比找MySQL要省去了不少的時間呢。

可別小瞧這簡單的一個改變，我可為MySQL減輕了不小的負(fù)擔(dān)！隨著程序的運行，我緩存的數(shù)據(jù)越來越多，有相當(dāng)部分時間我都給它擋住了用戶請求，這一下它可樂得清閑自在了！

有了我的加入，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的性能提升了不少，這都?xì)w功于我為數(shù)據(jù)庫擋下了不少的事兒。

三、緩存過期 && 緩存淘汰

不過很快我發(fā)現(xiàn)事情不妙了，我緩存的數(shù)據(jù)都是在內(nèi)存中，可是就算是在服務(wù)器上，內(nèi)存的空間資源還是很有限的，不能無節(jié)制的這么存下去，我得想個辦法，不然吃棗藥丸。

不久，我想到了一個辦法：給緩存內(nèi)容設(shè)置一個超時時間，具體設(shè)置多長交給應(yīng)用程序們?nèi)ピO(shè)置，我要做的就是把過期了的內(nèi)容從我里面刪除掉，及時騰出空間就行了。

超時時間有了，我該在什么時候去干這個清理的活呢？

最簡單的就是定期刪除，我決定100ms就做一次，一秒鐘就是10次！

我清理的時候也不能一口氣把所有過期的都給刪除掉，我這里面存了大量的數(shù)據(jù)，要全面掃一遍的話那不知道要花多久時間，會嚴(yán)重影響我接待新的客戶請求的！

時間緊任務(wù)重，我只好隨機(jī)選擇一部分來清理，能緩解內(nèi)存壓力就行了。

就這樣過了一段日子，我發(fā)現(xiàn)有些個鍵值運氣比較好，每次都沒有被我的隨機(jī)算法選中，每次都能幸免于難，這可不行，這些長時間過期的數(shù)據(jù)一直霸占著不少的內(nèi)存空間！氣抖冷！

我眼里可揉不得沙子！于是在原來定期刪除的基礎(chǔ)上，又加了一招：

那些原來逃脫我隨機(jī)選擇算法的鍵值，一旦遇到查詢請求，被我發(fā)現(xiàn)已經(jīng)超期了，那我就絕不客氣，立即刪除。

這種方式因為是被動式觸發(fā)的，不查詢就不會發(fā)生，所以也叫惰性刪除！

可是，還是有部分鍵值，既逃脫了我的隨機(jī)選擇算法，又一直沒有被查詢，導(dǎo)致它們一直逍遙法外！而于此同時，可以使用的內(nèi)存空間卻越來越少。

而且就算退一步講，我能夠把過期的數(shù)據(jù)都刪除掉，那萬一過期時間設(shè)置的很長，還沒等到我去清理，內(nèi)存就吃滿了，一樣要吃棗藥丸，所以我還得想個辦法。

我苦思良久，終于憋出了個大招：內(nèi)存淘汰策略，這一次我要徹底解決問題！

我提供了8種淘汰策略供應(yīng)用程序選擇，用于我遇到內(nèi)存不足時該如何決策：

• volatile-lru：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰。
  allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
  volatile-lfu：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集挑選使用頻率最低的數(shù)據(jù)淘汰。
  allkeys-lfu：從數(shù)據(jù)集中挑選使用頻率最低的數(shù)據(jù)淘汰。
  volatile-ttl：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰。
  volatile-random：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰。
  allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
  no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)，這也是默認(rèn)策略。意思是當(dāng)內(nèi)存不足以容納新入數(shù)據(jù)時，新寫入操作就會報錯，請求可以繼續(xù)進(jìn)行，線上任務(wù)也不能持續(xù)進(jìn)行，采用no-enviction策略可以保證數(shù)據(jù)不被丟失。

有了上面幾套組合拳，我再也不用擔(dān)心過期數(shù)據(jù)多了把空間撐滿的問題了~

我為了避免頻繁的觸發(fā)淘汰策略，每次會淘汰掉一批數(shù)據(jù)，淘汰的數(shù)據(jù)的大小其實是和置換的大小來確定的，如果置換的數(shù)據(jù)量大，淘汰的肯定也多。
客戶端執(zhí)行一條新命令，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫需要增加數(shù)據(jù)（比如set key value）我會檢查內(nèi)存使用，如果內(nèi)存使用超過max memory，我就會按照置換策略刪除一些key

四、緩存穿透 && 布隆過濾器

我的日子過的還挺舒坦，不過MySQL大哥就沒我這么舒坦了，有時候遇到些煩人的請求，查詢的數(shù)據(jù)不存在，MySQL就要白忙活一場！不僅如此，因為不存在，我也沒法緩存啊，導(dǎo)致同樣的請求來了每次都要去讓MySQL白忙活一場。我作為緩存的價值就沒得到體現(xiàn)啦！這就是人們常說的緩存穿透。

這一來二去，MySQL大哥忍不住了：“唉，兄弟，能不能幫忙想個辦法，把那些明知道不會有結(jié)果的查詢請求給我擋一下”

這時我想到了我的另外一個好朋友：布隆過濾器

我這位朋友別的本事沒有，就擅長從超大的數(shù)據(jù)集中快速告訴你查找的數(shù)據(jù)存不存在（悄悄告訴你，我的這位朋友有一點不靠譜，它告訴你存在的話不能全信，其實有可能是不存在的，不過它他要是告訴你不存在的話，那就一定不存在，同時他也不支持刪除元素）。它是一個連續(xù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個存儲位存儲都是一個bit，即0或者1, 來標(biāo)識數(shù)據(jù)是否存在。

五、緩存擊穿 && 緩存雪崩

這之后過了一段時間太平日子，直到那一天···

有一次，MySQL那家伙正優(yōu)哉游哉的摸魚，突然一大堆請求給他懟了過去，給他打了一個措手不及。

一陣忙活之后，MySQL怒氣沖沖的找到了我，“兄弟，咋回事啊，怎么一下子來的這么猛”

我查看了日志，趕緊解釋到：“大哥，實在不好意思，剛剛有一個熱點數(shù)據(jù)到了過期時間，被我刪掉了，不巧的是隨后就有對這個數(shù)據(jù)的大量查詢請求來了，我這里已經(jīng)刪了，所以請求都發(fā)到你那里來了”

“你這干的叫啥事，下次注意點啊”，MySQL大哥一臉不高興的離開了。

這一件小事我也沒怎么放在心上，隨后就拋之腦后了，卻沒曾想幾天之后竟捅了更大的簍子。

那一天，又出現(xiàn)了大量的網(wǎng)絡(luò)請求發(fā)到了MySQL那邊，比上一次的規(guī)模大得多，MySQL大哥一會兒功夫就給干趴下了好幾次！

等了好半天這一波流量才算過去，MySQL才緩過神來。

“老弟，這一次又是什么原因？”，MySQL大哥累的沒了力氣。

“這一次比上一次更不巧，這一次是一大批數(shù)據(jù)幾乎同時過了有效期，然后又發(fā)生了很多對這些數(shù)據(jù)的請求，所以比起上一次這規(guī)模更大了”

MySQL大哥聽了眉頭一皺，“那你倒是想個辦法啊，三天兩頭折磨我，這誰頂?shù)米“?？?/p>

“其實我也很無奈，這個時間也不是我設(shè)置的，要不我去找應(yīng)用程序說說，讓他把緩存過期時間設(shè)置的均勻一些？至少別讓大量數(shù)據(jù)集體失效”

“走，咱倆一起去”

后來，我倆去找應(yīng)用程序商量了，不僅把鍵值的過期時間隨機(jī)了一下，還設(shè)置了熱點數(shù)據(jù)永不過期，這個問題緩解了不少。哦對了，我們還把這兩次發(fā)生的問題分別取了個名字：緩存擊穿和緩存雪崩。

我們終于又過上了舒適的日子···

六、我可以用來干什么

• 緩存

  這是我應(yīng)用最廣泛地方，基本所有的Web應(yīng)用都會使用我作為緩存，來降低數(shù)據(jù)源壓力，提高響應(yīng)速度。

  

• 計數(shù)器

  我天然支持計數(shù)功能，而且計數(shù)性能非常好，可以用來記錄瀏覽量、點贊量等等。

• 排行榜

  我提供了列表和有序集合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，合理地使用這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便地構(gòu)建各種排行榜系統(tǒng)。

• 社交網(wǎng)絡(luò)

  贊/踩、粉絲、共同好友/喜好、推送、下拉刷新。

• 消息隊列

  我提供了發(fā)布訂閱功能和阻塞隊列的功能，可以滿足一般消息隊列功能。

• 分布式鎖

  分布式環(huán)境下，利用我實現(xiàn)分布式鎖，也是我常見的應(yīng)用。

作者： RDIF

出處： http://www.cnblogs.com/huyong/