Redis related hot knowledge points

Redis related hot knowledge points

 

 

(1) What is redis?

 

Redis is an in-memory high-performance key-value database. 

 

(2) Features of Reids

Redis is essentially a key-value in-memory database, much like memcached. The entire database is loaded in memory for operation, and the database data is periodically flushed to the hard disk through asynchronous operations for preservation. Because it is a pure memory operation, the performance of redis is very good, it can process more than 100,000 read and write operations per second, and it is the fastest known Key-Value DB.
The great thing about Redis is not just performance. The biggest charm of Redis is that it supports saving multiple data structures. In addition, the maximum limit of a single value is 1GB, unlike memcached, which can only save 1MB of data, so Redis can be used to achieve many useful Functions, for example, use his List to make a FIFO doubly linked list, implement a lightweight high-performance message queue service, and use his Set to make a high-performance tag system, etc. In addition, Redis can also set the expire time for the stored Key-Value, so it can also be used as an enhanced version of memcached.
The main disadvantage of Redis is that the database capacity is limited by physical memory and cannot be used for high-performance reading and writing of massive data. Therefore, the suitable scenarios for Redis are mainly limited to high-performance operations and operations with a small amount of data.

 

(3) Data types supported by Redis

Redis is distinguished by the different types of single values ​​of Key-Value. The following are the supported types:
Strings
Lists
Sets Intersection,
Union Sorted Set 
hashes

(4) Why does redis need to put all data in memory?

In order to achieve the fastest read and write speed, Redis reads data into memory and writes data to disk asynchronously. So redis has the characteristics of fast speed and data persistence. If the data is not placed in memory, the disk I/O speed will seriously affect the performance of redis. In today's increasingly cheap memory, redis will become more and more popular.
If the maximum used memory is set, new values ​​cannot be inserted after the number of existing records of data reaches the memory limit.

 

 

(5) Redis is single-process and single-threaded

Redis uses queue technology to turn concurrent access into serial access, eliminating the overhead of serial control of traditional databases

 

(6) Virtual memory

When your key is small and the value is very large, the effect of using VM will be better. Because this saves a lot of memory.
When your key is not small, you can consider using some very methods to turn a very large key into a very large key. For example, you can consider combining key and value into a new value.
This parameter vm-max-threads can set the number of threads that access the swap file. It is best not to exceed the number of cores of the machine. If set to 0, Then all operations on the swap file are serial. It may cause a long delay, but there is a good guarantee of data integrity.

When I tested it myself, I found that the performance of virtual memory is also good. If the amount of data is large, you can consider distributed or other databases

 

(7) Distributed

Redis supports master-slave mode. Principle: The master will synchronize the data to the slave, and the slave will not synchronize the data to the master. When the slave starts, it will connect to the master to synchronize data.

This is a typical distributed read-write separation model. We can use the master to insert data, and the slave to provide retrieval services. This can effectively reduce the number of concurrent access to a single machine

 

(8) Read-write separation model

通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。

 

（9）数据分片模型

为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

 

（10）Redis的回收策略

 

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

• allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

 

 

1. 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

 

2. redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

 

3. redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

 

4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

 相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

 

5. Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4）value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

 

 

6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

 

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

 

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

 

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

 

7, redis 最适合的场景

 

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

       如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

     1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

     2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

     3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

 

（1）、会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

 

（2）、全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

 

（3）、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

 

（4），排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

 

（5）、发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。