Redis
Redis本身内容繁杂，要是上来就研究一细节点，如连接池、数据结构，虽可直接学到某个点的详尽源码内容，甚至尽快解决一些事故，但容易溺死在细节汪洋，无法整体把控Redis。
最好是先建立起“架构”。想精通Redis，须能领略其总体架构，再深入具体技术点。
构造Redis 这种 KV DB，首要考虑：
- 数据模型
能存什么数据？如用户信息（用户ID、name、age、sex等），通常用 MySQL，在一个用户ID对应一个用户信息集合的场景下，就是KV DB的数据模型之一，也能满足这类存储需求。 - 操作接口
可以怎么操作数据？如计算多个用户的avg年龄，KV DB则无法胜任。因其只提供了简单的操作接口，并不支持复杂聚合计算。
数据模型
KV DB，最基本数据模型就是KV模型。选型KV DB时，一大因素就是其支持的V类型：
- Memcached仅支持String V类型
- 而Redis支持的V类型还包括hash、list、set等
所以Redis能被更广泛应用。
对 crud boy来说，不同V类型就意味着能支持多种业务的数据需求。
操作接口
无论什么DB，基本操作都逃不开 crud：
- PUT：新写入或更新一个KV对
- GET：根据一个key读取相应的V值
- DELETE：根据一个key删除整个KV对
-
内存 or 外存？
在内存，读写快，百ns级。风险是一旦掉电，会丢失所有数据
- 在外存，虽可避免数据丢失，但受限于磁盘慢速读写（几ms级别），KV DB整体性能会被拉低。
因此，需根据KV DB应用场景来选型。
如缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失，则采用内存保存KV数据。
访问模式选型
- 通过函数库调用供外部使用如libsimplekv.so，就是以动态链接库的形式链接到自己的程序，提供KV存储功能，如RocksDB。
- 通过网络框架，以Socket通信对外提供KV对操作，可提供广泛的KV存储服务
如Memcached和Redis。
通过网络框架提供KV存储服务：
- 扩大了KV DB的生态
- 给KV DB的性能、运行模型提供了不同选型，带来潜在问题
比如，当客户端发送如下命令，该命令会被封装在网络包中发送给KV DB：
PUT java edge
KV DB网络框架接收到网络包，并按照相应的协议进行解析后，可知客户端想写入一个键值对，并开始实际写入。
I/O模型设计
网络连接的处理、解析客户端的请求及数据存取的处理，应该选择怎样的线程模型？
- 一个线程，既要处理网络连接、解析请求，又要完成数据存取，一旦某一步操作发生阻塞，整个线程就会阻塞住，这就降低了系统响应速度
- 多线程处理不同操作，则某个线程被阻塞时，其他线程还能正常运行。但不同线程间如果需要访问共享资源，又会产生线程竞争，影响系统效率
KV对的定位
知道了要进行的KV对操作，就得查找所要操作的KV对是否存在，这就依赖KV DB的索引模块：让KV DB据key找到相应V的存储位置。
不同KV DB采用的索引：
- Memcached、Redis采用哈希表
- RocksDB采用跳表
一般内存KV DB（如Redis）采用哈希表作为索引，主要因其KV基本都保存在内存，而内存高性能随机访问特性与哈希表O(1)复杂度匹配。
Redis的V支持多种类型，当通过索引找到一个K所对应V，仍需从V的复杂结构（如set或list）中进一步找到想要数据，该操作的效率本身就依赖其实现结构。而Redis便采用一些高效的索引结构作为某些V类型的底层数据结构。
各操作的具体逻辑
不同操作找到V的存储位置后的操作：
- GET/SCAN
根据V的存储位置返回V值 - PUT
为该KV对分配内存空间 -
重启后快速提供服务
KV DB的KV对大小不一，分配器在处理随机的大小内存块分配时，表现不好的话，一旦KV对数据规模过大，可能导致严重内存碎片。
所以分配器是KV DB中的关键。对内存存储为主的Redis更重要。Redis的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不同。
KV DB虽依赖内存保存数据，提供快速访问，但也希望KV DB重启后能快速重新提供服务，所以，在其存储模块增加持久化功能。
因为磁盘管理比内存管理复杂，KV DB直接采用文件形式，将KV数据通过调用本地文件系统的操作接口保存在磁盘。
此时，KV DB只需考虑何时将内存中的KV数据保存到文件： 每个KV对都落盘保存，这虽然让数据更可靠，但每次都写盘，性能受大影响
- 周期性把内存中的KV对保存到文件，避免频繁写盘。但数据有丢失风险
所以，Redis提供了持久化功能，还有多种执行机制和性能优化点。
KV DB - Redis 架构
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
