Redis基础知识介绍

一、理解Redis

1.什么是Redis?

(1) Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists), 集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication),LUA脚本(Lua scripting), LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。

(2) Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

(3) redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

(4) Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。

(5) Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
(6) redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(特意查了一下,域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地)目前,Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

2. 为什么要使用Redis?

从性能和并发两方面考虑:

在我们日常的Java Web开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,
所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,
单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,
需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作,这个时候往往不是数据库能够承受的,极其容易造成数据库系统瘫痪,
最终导致服务宕机的严重生产问题。

所以,在大并发的情况下,所有的请求直接访问数据库,数据库会出现连接异常。这个时候,就需要使用 Redis 做一个缓冲操作,让请求先访问到 Redis,而不是直接访问数据库。
在这里插入图片描述
特点:

纯内存操作
核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

3.sql和nosql的区别

(1)概念

SQL (Structured Query Language) 数据库,指关系型数据库。主要代表:SQL Server,Oracle,MySQL(开源),PostgreSQL(开源)
NoSQL(Not Only SQL)泛指非关系型数据库。主要代表:MongoDB,Redis,CouchDB

(2)区别
存储方式

SQL数据存在特定结构的表中;而NoSQL则更加灵活和可扩展,存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。
SQL通常以数据库表形式存储数据

表/数据集合的数据的关系

在SQL中,必须定义好表和字段结构后才能添加数据,例如定义表的主键(primary key),索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新,但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。
在NoSQL中,数据可以在任何时候任何地方添加,不需要先定义表。
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例,会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段,
这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看,NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。

外部数据存储

SQL中如何需要增加外部关联数据的话,规范化做法是在原表中增加一个外键,关联外部数据表。
而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外,我们还能用非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中,以提高查询效率。

SQL中的JOIN查询

SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。
NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。

数据耦合性

SQL中不允许删除已经被使用的外部数据,以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念,可以随时删除任何数据。

事务

SQL中如果多张表数据需要同批次被更新,即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。
这种场景可以通过事务来控制,可以在所有命令完成后再统一提交事务。
而NoSQL中没有事务这个概念,每一个数据集的操作都是原子级的。

查询性能

在相同水平的系统设计的前提下,因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗,故理论上性能上是优于SQL的。

4.redis的应用场景:

(1)redis由于数据的读取和操作都在内存当中操作,读写的效率较高,所以经常被用来做数据的缓存。把一些需要频繁访问的数据,而且在短时间之内不会发生变化的,放入redis中进行操作。从而提高用户的请求速度和降低网站的负载,降低数据库的读写次数,就把这些数据放到缓存中。

(2)一些常用的实时计算的功能。需要实时变化和展示的功能,就可以把相关数据放在redis中进行操作。大大提高效率。

(3)消息队列,经常用来构建类似实时聊天系统的功能,大大提高应用的可用性

5.Redis事件机制

Redis 采用事件驱动机制来处理大量的网络IO。
Redis中的事件驱动库只关注网络IO,以及定时器。该事件库处理下面两类事件:

文件事件(file event):用于处理 Redis 服务器和客户端之间的网络IO。
时间事件(time eveat):Redis 服务器中的一些操作(比如serverCron函数)需要在给定的时间点执行,而时间事件就是处理这类定时操作的。

aeEventLoop(事件管理器)是整个事件驱动的核心,它管理着文件事件表和时间事件列表,
不断地循环处理着就绪的文件事件和到期的时间事件。

(1)文件事件处理器

Redis基于Reactor模式开发了自己的网络事件处理器,也就是文件事件处理器。文件事件处理器使用IO多路复用技术,同时监听多个套接字,并为套接字关联不同的事件处理函数。当套接字的可读或者可写事件触发时,就会调用相应的事件处理函数。

Redis 使用的IO多路复用技术主要有:select、epoll、evport和kqueue等。

如下图所示,文件事件处理器有四个组成部分,它们分别是套接字、I/O多路复用程序、文件事件分派器以及事件处理器。在这里插入图片描述
①redis是基于reactor模式开发了网络事件处理器,这个处理器叫做 文件事件处理器(file event Handler)。这个文件事件处理器是单线程的,所以redis才叫做单线程模式,采用IO多路复用机制去同时监听多个socket,根据socket上的时间来选择对应的事件处理器来处理这个事件。

②如果被监听的socket准备好执行accept、read、write、close等操作的时候,跟操作对应的文件事件就会产生,这个时候文件处理器就会调用之前关联好的的事件处理器来处理这个事件。

③文件事件处理器是单线程模式运行的,但是通过IO多路复用机制监听多个socket,可以实现高性能的网络通信模型,又可以跟内部其他单线程的模块进行对接,保证了redis内部的线程模型的简单性。

④文件事件处理器的结构包含四个部分:多个socket、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器(命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器,等等)。

⑤多个socket可能并发的产生不同的操作,每个操作对应不同的文件 事件,但是IO多路复用程序会监听多个socket,但是会将socket放到一个队列中去处理,每次从队列中取出一个socket给事件分派器,事件分派器把socket给对应的事件处理器。

⑥然后一个socket的事件处理完了之后,IO多路复用程序才会将队列中的下一个socket给事件分派器。事件分派器会根据每个socket当前产生的事件,来选择对应的事件处理器来处理。

(2)文件事件
在这里插入图片描述
所以,一次 Redis 客户端与服务器进行连接并且发送命令的过程如上图所示。

客户端向服务端发起建立 socket 连接的请求,那么监听套接字将产生 AE_READABLE 事件,触发连接应答处理器执行。处理器会对客户端的连接请求进行应答,然后创建客户端套接字,以及客户端状态,并将客户端套接字的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。

客户端建立连接后,向服务器发送命令,那么客户端套接字将产生 AE_READABLE 事件,触发命令请求处理器执行,处理器读取客户端命令,然后传递给相关程序去执行。

执行命令获得相应的命令回复,为了将命令回复传递给客户端,服务器将客户端套接字的 AE_WRITEABLE 事件与命令回复处理器关联。当客户端试图读取命令回复时,客户端套接字产生 AE_WRITEABLE 事件,触发命令回复处理器将命令回复全部写入到套接字中。

(3)时间事件
Redis 的时间事件分为以下两类:

定时事件:让一段程序在指定的时间之后执行一次。
周期性事件:让一段程序每隔指定时间就执行一次。

6.redis单线程+多路I/O复用模型

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler,这个文件事件处理器是单线程的,所以 redis 才叫做单线程的模型。
它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket,根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。

单线程的模式解决了数据存储的顽疾:数据并发安全,任何运行多线程同时访问数据库都会存在这个问题,所以才有了mysql的mvcc和锁, Memcached 的cas 乐观锁,来保证数据不会出现并发导致的数据问题,但是redis 使用单线程就不存在这个问题:1,单线程足够简单,无论在redis的实现还是作为调用方,都不需要为数据并发提心吊胆,不需要加锁。 2.不会出现不必要的线程调度,你知道多线程,频繁切换上下文,也会带来很多性能消耗

什么是切换上下文?

多任务竞争CPU,cpu变换任务的时候进行CPU上下文切换(context switch)。CPU执行任务有4种方式:进程、线程、或者硬件通过触发信号导致中断的调用。
当切换任务的时候,需要记录任务当前的状态和获取下一任务的信息和地址(指针),这就是上下文的内容。因此,上下文是指某一时间点CPU寄存器(CPU register)和程序计数器(PC)的内容, 广义上还包括内存中进程的虚拟地址映射信息。

上下文切换的过程:

(1)记录当前任务的上下文(即寄存器和计数器等所有的状态);
(2)找到新任务的上下文并加载;
(3)切换到新任务的程序计算器位置,恢复其任务。

根据任务的执行形式,相应的下上文切换,有进程上下文切换、线程上下文切换、以及中断上下文切换三类。

进程和线程的区别:

进程是资源分配和执行的基本单位;线程是任务调度和运行的基本单位。线程没有资源,进程给指针提供虚拟内存、栈、变量等共享资源,而线程可以共享进程的资源。

进程的上下文切换过程:

(a)接收到切换信号,挂起进程,记录当前进程的虚拟内存、栈等资源存储;
(b)将这个进程在 CPU 中的上下文状态存储于起来;
©然后在内存中检索下一个进程的上下文;
(d)并将其加载到 CPU的寄存器中恢复;
(e)还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈;
(f)最后跳转到程序计数器所指向的位置,以恢复该进程。

线程上下文切换:

(1)不同于进程之间的线程上下文切换,其过程和进程上下文切换大致相同。
(2)进程内部的线程上下文切换。不需要切换进程的用户资源,只需要切换线程私有的数据和寄存器等。这会比进程上下文进程切换消耗的资源少,所以多线程相比多进程的优势。

中断上下文切换:

快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行。同一CPU内,硬件中断优先级高于进程。切换过程类似于系统调用的时候,不涉及到用户运行态资源。但大量的中断上下文切换同样可能引发性能问题。

多路 I/O 复用模型,这个也是java 的NIO体系使用的IO模型,也是linux诸多IO模型中的一种,说白了就是当一个请求来访问redis后,redis去组织数据要返回给请求,这个时间段,redis的请求入口不是阻塞的,其他请求可以继续向redis发送请求,等到redis io流完成后,再向调用者返回数据,这样一来,单线程也不怕会影响速度了
这里“多路”指的是多个网络连接
“复用”指的是复用同一个线程
我们使用单线程的方式是无法发挥多核CPU 性能,不过我们可以通过在单机开多个Redis 实例来完善

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