参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/368211750
https://zhuanlan.zhihu.com/p/375306220

1.数据类型

基础的5种：

  • String：字符串，最基础的数据类型。 SDS
  • List：列表。
  • Hash：哈希对象。 ziplist、hashtable
  • Set：集合。
  • Sorted Set：有序集合，Set 的基础上加了个分值。 ziplist、skiplist

高级的4种：

  • HyperLogLog：通常用于基数统计。使用少量固定大小的内存，来统计集合中唯一元素的数量。统计结果不是精确值，而是一个带有0.81%标准差（standard error）的近似值。所以，HyperLogLog适用于一些对于统计结果精确度要求不是特别高的场景，例如网站的UV统计。
  • Geo：redis 3.2 版本的新特性。可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作：获取2个位置的距离、根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合。
  • Bitmap：位图。
  • Stream：主要用于消息队列，类似于 kafka，可以认为是 pub/sub 的改进版。提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失。

1.1 SDS

  1. struct sdshdr {    
  2.     // buf 中已占用空间的长度
  3.     int len;
  4.     // buf 中剩余可用空间的长度
  5.     int free;
  6.     // 数据空间
  7.     char buf[];
  8. };
  • 常数复杂度获取字符串长度。（len字段）
  • 杜绝缓冲区溢出。（free字段）
  • 减少修改字符串长度时所需的内存重分配次数。（空间预分配，惰性空间释放）
  • 二进制安全。（以二进制形式处理）
  • 兼容部分 C 字符串函数。（底层基于C字符串，以空字符结尾）

    1.2 ziplist

1.3 skiplist

1.4 rehash

2.淘汰策略

2.1 Redis 删除过期键的策略（缓存失效策略、数据过期策略）

定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。对内存最友好，对 CPU 时间最不友好。

惰性删除：放任键过期不管，但是每次获取键时，都检査键是否过期，如果过期的话，就删除该键；如果没有过期，就返回该键。对 CPU 时间最优化，对内存最不友好。

定期删除：每隔一段时间，默认100ms，程序就对数据库进行一次检査，删除里面的过期键。至 于要删除多少过期键，以及要检査多少个数据库，则由算法决定。前两种策略的折中，对 CPU 时间和内存的友好程度较平衡。
Redis 使用惰性删除和定期删除。

2.2 内存淘汰（驱逐）策略

当 redis 的内存空间（maxmemory 参数配置）已经用满时，redis 将根据配置的驱逐策略（maxmemory-policy 参数配置），进行相应的动作。当前 redis 的淘汰策略已经有 8 种了，多余的两种是 Redis 4.0 新增的，基于 LFU（Least Frequently Used）算法实现的。

  • noeviction：默认策略，不淘汰任何 key，直接返回错误
  • allkeys-lru：在所有的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key
  • allkeys-lfu：在所有的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key，该算法于 Redis 4.0 新增
  • allkeys-random：在所有的 key 中，随机淘汰部分 key
  • volatile-lru：在设置了过期时间的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key
  • volatile-lfu：在设置了过期时间的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key，该算法于 Redis 4.0 新增
  • volatile-random：在设置了过期时间的 key 中，随机淘汰部分 key
  • volatile-ttl：在设置了过期时间的 key 中，挑选 TTL（time to live，剩余时间）短的 key 淘汰

    3.持久化

3.1 RDB

3.2 AOF

3.3 混合持久化

4. 主从集群

4.1 主从复制

4.2 哨兵

4.3 Redis集群

5.分布式锁 事务

5.1 加锁

加锁通常使用 set 命令来实现，伪代码如下： set key value PX milliseconds NX

几个参数的意义如下：
key、value：键值对
PX milliseconds：设置键的过期时间为 milliseconds 毫秒。用于解决没有解锁导致的死锁问题。因为如果没有过期时间，万一程序员写的代码有 bug 导致没有解锁操作，则就出现了死锁，因此该参数起到了一个“兜底”的作用。
NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。保证在多个线程并发 set 下，只会有1个线程成功，起到了锁的“唯一”性。

5.2 解锁

解锁需要两步操作：
1）查询当前“锁”是否还是我们持有，因为存在过期时间，所以可能等你想解锁的时候，“锁”已经到期，然后被其他线程获取了，所以我们在解锁前需要先判断自己是否还持有“锁”
2）如果“锁”还是我们持有，则执行解锁操作，也就是删除该键值对，并返回成功；否则，直接返回失败。
由于当前 Redis 还没有原子命令直接支持这两步操作，所以当前通常是使用 Lua 脚本来执行解锁操作，Redis 会保证脚本里的内容执行是一个原子操作。

5.3 RedLock

6.缓存问题

6.1 缓存穿透

描述：访问一个缓存和数据库都不存在的 key，此时会直接打到数据库上，并且查不到数据，没法写缓存，所以下一次同样会打到数据库上。 此时，缓存起不到作用，请求每次都会走到数据库，流量大时数据库可能会被打挂。此时缓存就好像被“穿透”了一样，起不到任何作用。

解决方案：
1）接口校验。在正常业务流程中可能会存在少量访问不存在 key 的情况，但是一般不会出现大量的情况，所以这种场景最大的可能性是遭受了非法攻击。可以在最外层先做一层校验：用户鉴权、数据合法性校验等，例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数直接过滤等等。
2）缓存空值。当访问缓存和DB都没有查询到值时，可以将空值写进缓存，但是设置较短的过期时间，该时间需要根据产品业务特性来设置。
3）布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。

6.2 缓存击穿

描述：某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

解决方案：
1）加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。
2）热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。
这种方式适用于比较极端的场景，例如流量特别特别大的场景，使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间，还有就是异常情况的处理，不要到时候缓存刷新不上，一直是脏数据，那就凉了。

6.3 缓存雪崩

描述：大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。 缓存击穿是一个热点 key，缓存雪崩是一组热点 key。

解决方法：
1）过期时间打散。既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
2）热点数据不过期。该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。
3）加互斥锁。该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。

7. 数据库和缓存的数据一致性