如何理解Redis的底层原理是如何实现的？

一、Redis的服务器端和客户端是如何进行通讯的？

（1）带着问题我们来学习Redis底层是如何实现的，大家知道Redis的持久化有两种方式：

1. 第一种是RDB的方式来实现的持久化：
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。所以他是一个全量的方式来进行持久化的
优点：

一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这样非常方便进行备份。比如你可能打算没1天归档一些数据。
方便备份，我们可以很容易的将一个一个RDB文件移动到其他的存储介质上
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

缺点：

如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率，但是，因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态，所以它并不是一个轻松的操作。因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。在这种情况下，一旦发生故障停机，你就可能会丢失好几分钟的数据。
每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端；如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

2. 第二种是AOF的方式来实现的
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。所以他是以增量的方式来进行持久化的（也就是说他是一点点的进行持久化的，不是一下子把所有数据都进行记录下来的），其实最终记录的就是这种的指令

       //*3
       //$3
       //SET
       //$7  这个7是key的字节长度
       //k123456
       //$21  这个21是value的字节长度     其他的都是固定的指令
       //hello I am is wangwei

优点：

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。
AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log），因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ，即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以 Redis 协议的格式保存，因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析（parse）也很轻松。导出（export） AOF 文件也非常简单：举个例子，如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令，但只要 AOF 文件未被重写，那么只要停止服务器，移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令，并重启 Redis ，就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

缺点：

对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。在一般情况下，每秒 fsync 的性能依然非常高，而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快，即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ：因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。（举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。）测试套件里为这种情况添加了测试：它们会自动生成随机的、复杂的数据集，并通过重新载入这些数据来确保一切正常。虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见，但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

（2）我们手写一个Redis的客户端（以String类型的set 、get方法为例）

在市面上你也可以看到有很多的Redis的客户端，比如有Jedis、Redission、RedisTemplate。。。都是不同的Redis的客户端，其实底层实现都是基于我们下面要做的案例来实现的

1.通过一个手写实现客户端的代码就可以实现类似Jedis的客户端

public class RedisClient {

    OutputStream outputStream;
    InputStream inputStream;

    //如何自己实现一个简单的redis客户端
    public RedisClient(String host,int port) throws IOException {
        //需要先建立java和客户端的连接
        Socket socket = new Socket(host,port);
        //往外写数据
         outputStream = socket.getOutputStream();
        //读取服务器端的数据，读取从服务器端进来的流
         inputStream = socket.getInputStream();
    }

    public void set(String key ,String value) throws IOException {
        //1.需要先组装redis的指令
        StringBuffer data = new StringBuffer();
        data.append("*3").append("\r\n");
        data.append("$3").append("\r\n");
        data.append("SET").append("\r\n");
        System.out.println(data.toString());

        data.append("$").append(key.getBytes().length).append("\r\n");
        data.append(key).append("\r\n");
        System.out.println(data.toString());

        data.append("$").append(value.getBytes().length).append("\r\n");
        data.append(value).append("\r\n");
        System.out.println(data.toString());
        //*3
        //$3
        //SET
        //$7  这个7是key的字节长度
        //k123456
        //$21  这个21是value的字节长度     其他的都是固定的指令
        //hello I am is wangwei


        //2.然后把指令发给Redis的服务器端
        outputStream.write(data.toString().getBytes());
        System.out.println("发送成功----->");
        System.out.println(data);

        //3.把接受服务器端进行响应
        byte[] response = new byte[1024];
        inputStream.read(response);
        System.out.println("接收到响应---->");
        System.out.println(response.toString());
    }

    //这个是实现redis客户端的get方法
    public void get(String key) throws IOException {
        //1.需要先组装redis的指令
        StringBuffer data = new StringBuffer();
        data.append("*3").append("\r\n");
        data.append("$3").append("\r\n");
        data.append("GET").append("\r\n");
        System.out.println(data.toString());

        data.append("$").append(key.getBytes().length).append("\r\n");
        data.append(key).append("\r\n");
        System.out.println(data.toString());


        //2.然后把指令发给Redis的服务器端
        outputStream.write(data.toString().getBytes());
        System.out.println("get方法发送成功----->");
        System.out.println(data);

        //3.把接受服务器端进行响应
        byte[] response = new byte[1024];
        inputStream.read(response);
        System.out.println("get方法接收到响应---->");
        System.out.println(response.toString());
    }


    public static void main(String[] args) throws IOException {

        RedisClient redisClient = new RedisClient("127.0.0.1",6379);
        redisClient.set("k123456","hello I am is wangwei");
        redisClient.get("k123456");

    }


}

2. 测试案例-首先去清空redis客户端的key，现在redis里面没有一条数据
在这里插入图片描述
3.当我运行完上面写的RedisClient类之后，在main方法中我调用了一下

  public static void main(String[] args) throws IOException {

        RedisClient redisClient = new RedisClient("127.0.0.1",6379);
        redisClient.set("k123456","hello I am is wangwei");
        redisClient.get("k123456");

    }

4.现在我是不是一直都没有redis-cli .exe客户端中输入任何命令行，所以说如果我去redis-cli .exe中get “k123456”，如果能拿到值“hello I am is wangwei”说明我自己手写的set方法起作用了，如果没有拿到值说明我手写的RedisClient的set方法没有用，

第一次get k123456的时候没有值，是因为我忘了运行main方法了

在这里插入图片描述

参考文章：https://blog.csdn.net/lhx13636332274/article/details/73867165