redis緩存實現原理
Ⅰ redis緩存原理
1、Redis是一種內存高速cache，如果使用redis緩存，那經常被訪問的內容會被緩存在內存中，需要使用的時候直接從內存調取，不知道比硬碟調取快了多少倍，並且支持復雜的數據結構，應用於許多高並發的場景中。
2、Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。zset是set的一個升級版本，他在set的基礎上增加了一個順序屬性，這一屬性在添加修改元素的時候可以指定，每次指定後，zset會自動重新按新的值調整順序。可以理解了有兩列的mysql表，一列存value，一列存順序。操作中key理解為zset的名字。
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Ⅱ SpringBoot進階之緩存中間件Redis
大家好，一直以來我都本著 用最通俗的話理解核心的知識點， 我認為所有的難點都離不開 「基礎知識」 的鋪墊
「大佬可以繞過 ~」
本節給大家講講 「java的SpringBoot框架」 , 之前我們學習的都是java的基礎知識和底層提供的一些能力，我們日常工作都是在寫介面。在我們在產品開發中，一般我們都會選擇比較穩定的框架來幫我們加速開發，不會自己去造輪子，而在java眾多框架中，spring框架表現的非常好，大部分公司都會首選它作為開發框架，而至今，大部分企業都是以 springboot 來構建項目了,一個穩健的系統需要引入穩定的技術~
如果你是一路看過來的，很高興你能夠耐心看完。前幾期都是帶大家學習了 SpringBoot 的基礎使用以及集成 mybatis 開發，這也是我們寫業務的基礎，如果你還不熟悉這些，請先看完它們。接下來的幾期內容將會帶大家進階使用，會先講解基礎 中間件 的使用和一些場景的應用，或許這些技術你聽說過，沒看過也沒關系，我會帶大家一步一步的入門，耐心看完你一定會有 收獲 ,本期將會給大家講解最熱門的緩存中間件技術 Redis ,同樣的，我們集成到 Springboot 中。最近github可能會被牆，所以我把源碼放到了國內gitee上,本節我們依然使用上期的代碼
Redis 是由義大利人Salvatore Sanfilippo（網名：antirez）開發的一款內存高速緩存資料庫。全稱叫 Remote Dictionary Server（遠程數據服務） 是由 C語言 編寫的，Redis是一個 key-value 存儲系統，它支持豐富的數據類型，如： string、list、set、zset(sorted set)、hash 。
它本質上是一種鍵值對資料庫，我們之前學習的 mysql 它是持久層的關系型資料庫,而 redis 它的存儲主要存在 內存 中。我們都知道在 內存 中的數據讀取是非常快的，就好比你把一個變數存到磁碟讀取和直接放到代碼中運行，肯定是在代碼中拿到的速度快，因為運行時期，都是直接存到內存的。
給大家總結一下：
有了基本的概念之後，我們下面進行環境搭建,在學習階段，安裝 redis 很簡單,生產環境一般我們也會選擇雲產品，一切為了服務保障,雖說它只是做緩存用，但也是系統的一把 保護傘
如果你是 mac 用戶，你可以運行如下命令:
安裝完成後會提示你運行命令，運行即可。
win 用戶也很簡單，直接下載 redis 軟體，雙擊運行即可，運行之後它會有一個小方塊的圖案，和 locahost:6379 的log,說明運行成功了。初始階段沒有配置的 redis 默認 host 就是本地, port 就是 6379 , 而且是 沒有密碼 就可以訪問的。
推薦一個客戶端軟體 Redis Desktop Manager ，它是 redis 的客戶端界面軟體,方便麵我們學習的時候 清理緩存 使用,生產慎連。
我們不給大家講它的基本命令使用，它也有語法，可以通過類似命令執行,如果想學習的小夥伴，可以自行搜索。本期重點內容是在 sprinboot 中的使用,我們平時開發不可能是去命令行里敲的，都是代碼里執行，而目前市面上有很多封裝好的庫，我們可以直接調用它的方法，很方便的就可以操作它了，不用記一些繁瑣的命令,下面我們就實際操作一下:
修改 pom.xml
修改 application.yml :
redis 默認是有 16 個庫,不是 15 個啊，從 0 開始算的,我們隨便連一個
通過代碼很好理解, 首先需要引入 StringRedisTemplate ,然後需要設置一個 key ,那麼思考一下，這個 key 允許重復嗎
我們進客戶端看一下，發現 key 還是只有一個,但是值變成了新的值了，所以可以得知 key 是唯一的，我們重新設置的時候相當於刷新了它。
在 redis 中刪除緩存有兩種方式，一種是自我消亡，也就是 過期 銷毀,還有有一種是 主動 銷毀，我們先看一下，過期時間如何設置
我們設置了 10s 後過期,過完10s後發現，這個```key data``消失了。我們在看看如何主動刪除
我們可以利用 Redis 做一個計數器，實現自增功能,你可以用它做網站訪問統計
通常做法，我們會把它封裝一下，後續使用直接引入封裝好的即可，把它直接交給 Springboot容器 管理
其實這個類，你還可以繼續進一步封裝，比如約束 key 的規范，約束過期時間，約束數據類型等等，這一切也都是為了規范和後期維護，防止濫用緩存
緩存的主要場景是用於解決熱點數據問題，因為這些數據是訪問頻率比較高的，當大量的請求進來, mysql 可能壓力很大，這樣一來，數據查詢效率就很慢，用戶肯不高興等了，這樣用戶體驗很不好。所以我們一般做法，都是把這些熱點數據放到緩存里，因為緩存讀取速度很快。當有新數據的時候，我們再及時更新它，一般流程是先查詢緩存，查到了直接返回緩存數據，查不到再走資料庫，然後再刷回緩存。
但是並發足夠大的時候，還是會暴露出很多問題，比如面試常問的一些高頻問題 緩存雪崩、緩存穿透、緩存雪崩 ,這些問題後邊會給大家專門講，和如何去防範。所以總的來說，引入任何一門技術並不是萬事大吉，還需我們不斷的在實踐中積累經驗
本期到這里就結束了，總結一下，我們了解了什麼是 redis ，以及在 springboot 中如何去使用它們，很簡單，沒什麼復雜的東西。但這里想多說一點的是，緩存的設計卻是很復雜的，因為工具是死的，人是活的，我們如何正確設計，需要我們在項目中不斷的積累。
我們之前教大家查詢列表數據，都是所有數據返回，還沒有教大家如何去做分頁，下期將帶大家學習一下 mybatis 分頁插件的使用 ，下期不見不散, 關注我，不迷路~
Ⅲ redis做mysql的緩存
redis緩存其實就是把經常訪問的數據放到redis裡面，用戶查詢的時候先去redis查詢，沒有查到就執行sql語句查詢，同時把數據同步到redis裡面。redis只做讀操作，在內存中查詢速度快。
使用redis做緩存必須解決兩個問題，首先就是確定用何種數據結構存儲來自mysql的數據；確定數據結構之後就是需要確定用什麼標識來作為數據的key。
mysql是按照表存儲數據的，這些表是由若干行組成。每一次執行select查詢，mysql都會返回一個結果集，這個結果是由若干行組成的。redis有五種數據結構：列表list，哈希hash，字元串string，集合set，sorted set(有序集合)，對比幾種數據結構，string和hash是比較適合存儲行的數據結構，可以把數據轉成json字元串存入redis。
全量遍歷鍵： keys pattern keys *
有人說 KEYS 相當於關系性數據的庫的 select * ，在生產環境幾乎是要禁用的
不管上面說的對不對， keys 肯定是有風險的。那我們就換一種方案，在存數據的時候。把數據的鍵存一下，也存到redis裡面選hash類型，那麼取的時候就可以直接通過這個hash獲取所有的值，自我感覺非常好用！
Ⅳ 緩存-redis 三種模式搭建和運行原理
標簽： redis 緩存 主從 哨兵 集群
本文簡單的介紹redis三種模式在linux的安裝部署和數據存儲的總結，希望可以相互交流相互提升。
對於Centos7在安裝redis之前需要進行一些常用工具的安裝：
關閉防火牆
正式安裝redis
在redis進行maketest時候會出現一系列的異常，有如下解決方案：
用redis-server啟動一下redis，做一些實驗沒什麼意義。
要把redis作為一個系統的daemon進程去運行的，每次系統啟動，redis進程一起啟動，操作不走如下：
RDB和AOF是redis的一種數據持久化的機制。 持久化 是為了避免系統在發生災難性的系統故障時導致的系統數據丟失。我們一般會將數據存放在本地磁碟，還會定期的將數據上傳到雲伺服器。
RDB 是redis的snapshotting，通過redis.conf中的save配置進行設置，如 save 60 1000:
AOF 是以appendonly方式進行數據的儲存的，開啟AOF模式後，所有存進redis內存的數據都會進入os cache中,然後默認1秒執行一次fsync寫入追加到appendonly.aof文件中。一般我們配置redis.conf中的一下指令：
AOF和RDB模式我們一般在生產環境都會打開，一般而言，redis服務掛掉後進行重啟會優先家在aof中的文件。
當啟動一個slave node的時候，它會發送一個PSYNC命令給master node,如果這是slave node重新連接master node，那麼master node僅僅會復制給slave部分缺少的數據;否則如果是slave node第一次連接master node，那麼會觸發一次full resynchronization;
開始full resynchronization的時候，master會啟動一個後台線程，開始生成一份RDB快照文件，同時還會將從客戶端收到的所有寫命令緩存在內存中。RDB文件生成完畢之後，master會將這個RDB發送給slave，slave會先寫入本地磁碟，然後再從本地磁碟載入到內存中。然後master會將內存中緩存的寫命令發送給slave，slave也會同步這些數據。
slave node如果跟master node有網路故障，斷開了連接，會自動重連。master如果發現有多個slave node都來重新連接，僅僅會啟動一個rdb save操作，用一份數據服務所有slave node。
從redis 2.8開始，就支持主從復制的斷點續傳，如果主從復制過程中，網路連接斷掉了，那麼可以接著上次復制的地方，繼續復制下去，而不是從頭開始復制一份。
master node會在內存中常見一個backlog，master和slave都會保存一個replica offset還有一個master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave網路連接斷掉了，slave會讓master從上次的replica offset開始繼續復制,但是如果沒有找到對應的offset，那麼就會執行一次resynchronization。
master在內存中直接創建rdb，然後發送給slave，不會在自己本地落地磁碟了，可以有如下配置：
slave不會過期key，只會等待master過期key。如果master過期了一個key，或者通過LRU淘汰了一個key，那麼會模擬一條del命令發送給slave。
在redis.conf配置文件中，上面的參數代表至少需要3個slaves節點與master節點進行連接，並且master和每個slave的數據同步延遲不能超過10秒。一旦上面的設定沒有匹配上，則master不在提供相應的服務。
sdown達成的條件很簡單，如果一個哨兵ping一個master，超過了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒數之後，就主觀認為master宕機
sdown到odown轉換的條件很簡單，如果一個哨兵在指定時間內，收到了 quorum 指定數量的其他哨兵也認為那個master是sdown了，那麼就認為是odown了，客觀認為master宕機
如果一個slave跟master斷開連接已經超過了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕機的時長，那麼slave就被認為不適合選舉為master
(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
每次一個哨兵要做主備切換，首先需要quorum數量的哨兵認為odown，然後選舉出一個slave來做切換，這個slave還得得到majority哨兵的授權，才能正式執行切換；
（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上執行，清理所有的master狀態
（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上執行，查看所有sentinal對數量是否達成了一致
4.3.2 slave的永久下線
讓master摘除某個已經下線的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面執行.
redis的集群模式為了解決系統的橫向擴展以及海量數據的存儲問題，如果你的數據量很大，那麼就可以用redis cluster。
redis cluster可以支撐N個redis master,一個master上面可以掛載多個slave，一般情況我門掛載一個到兩個slave，master在掛掉以後會主動切換到slave上面，或者當一個master上面的slave都掛掉後，集群會從其他master上面找到冗餘的slave掛載到這個master上面，達到了系統的高可用性。
2.1 redis cluster的重要配置
2.2 在三台機器上啟動6個redis實例
將上面的配置文件，在/etc/redis下放6個，分別為: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
每個啟動腳本內，都修改對應的埠號
2.3 創建集群
解決辦法是 先安裝rvm，再把ruby版本提升至2.3.3
使用redis-trib.rb命令創建集群
--replicas: 表示每個master有幾個slave
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看狀體
3.1 加入新master
以上相同配置完成後，設置啟動腳本進行啟動；然後用如下命令進行node節點添加：
3.2 reshard一些數據過去
3.3 添加node作為slave
3.4 刪除node
Ⅳ redis是怎麼實現的
第一：Redis 是什麼？
Redis是基於內存、可持久化的日誌型、Key-Value資料庫 高性能存儲系統，並提供多種語言的API.
第二：出現背景
數據結構(Data Structure)需求越來越多, 但memcache中沒有, 影響開發效率
性能需求, 隨著讀操作的量的上升需要解決，經歷的過程有:
資料庫讀寫分離(M/S)–>資料庫使用多個Slave–>增加Cache (memcache)–>轉到Redis解決寫的問題：
水平拆分，對表的拆分，將有的用戶放在這個表，有的用戶放在另外一個表；可靠性需求
Cache的"雪崩"問題讓人糾結
Cache面臨著快速恢復的挑戰開發成本需求
Cache和DB的一致性維護成本越來越高(先清理DB, 再清理緩存, 不行啊, 太慢了!)
開發需要跟上不斷湧入的產品需求
硬體成本最貴的就是資料庫層面的機器，基本上比前端的機器要貴幾倍，主要是IO密集型，很耗硬體；維護性復雜
一致性維護成本越來越高；
BerkeleyDB使用B樹，會一直寫新的，內部不會有文件重新組織；這樣會導致文件越來越大；大的時候需要進行文件歸檔，歸檔的操作要定期做；
這樣，就需要有一定的down time；
基於以上考慮， 選擇了Redis
第三：Redis 在新浪微博中的應用
Redis簡介
1. 支持5種數據結構
支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存儲方式，用來做計數存儲。sets用於建立索引庫非常棒；
2. K-V 存儲 vs K-V 緩存
新浪微博目前使用的98%都是持久化的應用，2%的是緩存，用到了600+伺服器
Redis中持久化的應用和非持久化的方式不會差別很大：
非持久化的為8-9萬tps，那麼持久化在7-8萬tps左右；
當使用持久化時，需要考慮到持久化和寫性能的配比，也就是要考慮redis使用的內存大小和硬碟寫的速率的比例計算；
3. 社區活躍
Redis目前有3萬多行代碼, 代碼寫的精簡，有很多巧妙的實現，作者有技術潔癖
Redis的社區活躍度很高，這是衡量開源軟體質量的重要指標，開源軟體的初期一般都沒有商業技術服務支持，如果沒有活躍社區做支撐，一旦發生問題都無處求救；
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file：
寫log(aof), 到一定程度再和內存合並. 追加再追加, 順序寫磁碟, 對性能影響非常小
1. 單實例單進程
Redis使用的是單進程，所以在配置時，一個實例只會用到一個CPU；
在配置時，如果需要讓CPU使用率最大化，可以配置Redis實例數對應CPU數, Redis實例數對應埠數(8核Cpu, 8個實例, 8個埠), 以提高並發:
單機測試時, 單條數據在200位元組, 測試的結果為8~9萬tps；
2. Replication
過程: 數據寫到master–>master存儲到slave的rdb中–>slave載入rdb到內存。
存儲點(save point): 當網路中斷了, 連上之後, 繼續傳.
Master-slave下第一次同步是全傳，後面是增量同步；、
3. 數據一致性
長期運行後多個結點之間存在不一致的可能性；
開發兩個工具程序：
1.對於數據量大的數據，會周期性的全量檢查；
2.實時的檢查增量數據，是否具有一致性；
對於主庫未及時同步從庫導致的不一致，稱之為延時問題；
對於一致性要求不是那麼嚴格的場景，我們只需要要保證最終一致性即可；
對於延時問題，需要根據業務場景特點分析，從應用層面增加策略來解決這個問題；
例如：
1.新注冊的用戶，必須先查詢主庫；
2.注冊成功之後，需要等待3s之後跳轉，後台此時就是在做數據同步。
第四：分布式緩存的架構設計
1.架構設計
由於redis是單點，項目中需要使用，必須自己實現分布式。基本架構圖如下所示：
2.分布式實現
通過key做一致性哈希，實現key對應redis結點的分布。
一致性哈希的實現：
lhash值計算：通過支持MD5與MurmurHash兩種計算方式，默認是採用MurmurHash，高效的hash計算.
l一致性的實現：通過java的TreeMap來模擬環狀結構，實現均勻分布
3.client的選擇
對於jedis修改的主要是分區模塊的修改，使其支持了跟據BufferKey進行分區，跟據不同的redis結點信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同時也修改了JedisPool的底層實現，使其連接pool池支持跟據key,value的構造方法，跟據不同 ShardInfos，創建不同的jedis連接客戶端，達到分區的效果，供應用層調用
4.模塊的說明
l臟數據處理模塊，處理失敗執行的緩存操作。
l屏蔽監控模塊，對於jedis操作的異常監控，當某結點出現異常可控制redis結點的切除等操作。
整個分布式模塊通過hornetq，來切除異常redis結點。對於新結點的增加，也可以通過reload方法實現增加。（此模塊對於新增結點也可以很方便實現）
對於以上分布式架構的實現滿足了項目的需求。另外使用中對於一些比較重要用途的緩存數據可以單獨設置一些redis結點，設定特定的優先順序。另外對 於緩存介面的設計，也可以跟據需求，實現基本介面與一些特殊邏輯介面。對於cas相關操作，以及一些事物操作可以通過其watch機制來實現。
聲明：所有博客服務於分布式框架，作為框架的技術支持及說明，框架面向企業，是大型互聯網分布式企業架構，後期會介紹linux上部署高可用集群項目。
Ⅵ 怎麼實現redis的資料庫的緩存(redis實現緩存的流程)
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysqlrowbinlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba的canal，以及緩存層數據丟失/失效後的數據同步恢復問題。
二、純賀業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
redis實現資料庫緩存的分析：
對於變化頻率非常快的數據來說，如果還選擇傳統的靜態緩存方式（Memocached、FileSystem等）展示數據，可能在緩存的存取上會有很大的開銷則褲差，並不能很好的滿足需要，而Redis這樣基於內存的NoSQL資料庫，就非常適合擔任實時數據的容器。
但是往往又有數據可靠性的需求，採用MySQL作為數據存儲，不會因為內存問題而引起數據丟失，同時也可以利用關系資料庫的特性實現很多功能。所以就會很自然的想到是否可以採用MySQL作為數據存孫皮儲引擎，Redis則作為Cache。
MySQL到Redis數據復制方案，無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據復制其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略。那麼理論上也可用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQLUDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHPGearmanWorker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。
Ⅶ redis源碼解讀：單線程的redis是如何實現高速緩存的
redis可能是最近幾年最火的緩存資料庫方案了，在各個高並發領域都有應用。
這篇文章，我們將從源代碼的角度來分析一下，為何如此一個高性能，高應用的緩存，會是單線程的方案，當然一個方案的高性能，高並發是多方面的綜合因素，其它的因素我們將在後續解讀。後續分析主要以LINUX操作系統為基礎，這也是redis應用最廣的平台。
單線程最大的受限是什麼？就是CPU，現在伺服器一般已經是多CPU，而單線程只能使用到其中的一個核。
redis作為一個網路內存緩存資料庫，在實現高性能時，主要有4個點。
1.網路高並發，高流量的數據處理。
一個非同步，高效，且對CPU要求不高的網路模型，這個模型主要是由OS來提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，這個網上介紹很多，主要是基於事件驅動的一個非同步模型。
2.程序內部的合理構架，調用邏輯，內存管理。
redis在採用純C實現時，整體調用邏輯很短，但在內存方面，適當的合並了一些對象和對齊，比如sds等，在底層使用了內存池，在不同情況下使用的不太一樣。
但整體處理上沒有NGINX的內池設計巧妙，當然二者不太一樣，NGINX是基於請求釋放的邏輯來設計的，因此針對請求，可以一次申請大塊，分量使用，再最後統一釋放。
3.數據復制的代價，不管是讀取數據或是寫入數據，一般都是需要有數據復制的過程。
數據復制其實就是一次內存，真正的代價是在於存在大VALUE，當value值長度超過16KB時，性能會開始下降。因為單線程的原因，如果存在一個超大VALUE，比如20MB，則會因為這個請求卡住整個線程，導致後續的請求進不來，雖然後面的請求是能快速處理的小請求。
4.redis中數據結構中演算法的代價，有些結構在大數據量時，代價是很高的。
很多時間，大家忽略了演算法的運算代碼，因為像memcached等這類是完全的KV緩存，不存在什麼演算法，除了一個KEY的查找定位HASH演算法。
而redis不一樣，提供了不少高階的數據對象，這些對象具有上層的一些演算法能力，而這些能力是需要比如GEO模塊。