作为键值数据库，Redis 的应用非常广泛，如果你是后端工程师，出去面试会被问到与 Redis 相关的性能问题。
比如说，为了保证数据的可靠性，Redis 需要在磁盘上读写 AOF 和 RDB，

RDB：Redis Database 默认开启，指定时间内执行指定次数写操作，将内存中的数据写入磁盘。 AOF：Append Only File 需要手动开启，完整性更高，默认每秒将写操作日志追加写入到磁盘。

但在高并发场景里，这就会直接带来两个新问题：

  • 一个是写 AOF 和 RDB 会造成 Redis 性能抖动，
  • 另一个是 Redis 集群数据同步和实例恢复时，读 RDB 比较慢，限制了同步和恢复速度。

那这个问题有没有好的解决方法呢？
一个可行的解决方案就是使用非易失内存 NVM (NonVolatile Memory)，因为它既能保证高速的读写，又能快速持久化数据。NVM（非易失性内存）科普

NVM：当电流关掉后，所存储的数据不会消失的计算机存储器。

同样是使用 Redis，但是不同公司的“玩法”却不太一样，
比如说，有做缓存的，有做数据库的，也有用做分布式锁的。
不过，他们遇见的“坑”，总体来说集中在四个方面：

  • CPU 使用上的“坑”，例如：数据结构的复杂度、跨 CPU 核的访问
  • 内存使用上的“坑”，例如：主从同步和 AOF 的内存竞争
  • 存储持久化上的“坑”，例如：在 SSD (Solid State Disk，固态硬盘) 上做快照的性能抖动

  • 网络通信上的“坑”，例如：多实例时的异常网络丢包

    学习方法

    不能只关注零散的技术点，要建立起一套完整的知识框架，系统观是至关重要的。
    那么，如何高效地形成系统观呢？
    我们做事情一般都希望“多快好省”，希望花很少的时间掌握更丰富的知识和经验，解决更多的问题。
    听起来好像很难，但实际上，只要你能抓住主线，在脑海中绘制一幅 Redis 全景知识图，这完全是可以实现的。
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  • “两大维度”是指：系统维度和应用维度

  • “三大主线”是指：高性能、高可靠和高可扩展（简称“三高”）

首先，从系统维度上说，你需要了解 Redis 的各项关键技术的设计原理，这些能够为你判断和推理问题打下坚实的基础，而且，你还能从中掌握一些优雅的系统设计规范，
例如：run-to-complete 模型、epoll 网络模型，这些可以应用到你后续的系统开发实践中。
这里有一个问题是，Redis 作为庞大的键值数据库，可以说遍地都是知识，一抓一大把，我们怎么能快速地知道该学哪些呢？接下来就要看“三大主线”的魔力了。
别看技术点是零碎的，其实你完全可以按照这三大主线，给它们分下类，就像图片中展示的那样，具体如下：

  • 高性能主线，包括：线程模型、数据结构、持久化、网络框架
  • 高可靠主线，包括：主从复制、哨兵机制
  • 高可扩展主线，包括：数据分片、负载均衡

这样，就有了一个结构化的知识体系。
当你遇见这些问题时，就可以按图索骥，快速找到影响这些问题的关键因素，这是非常省时省力的

其次，在应用维度上，我建议你按照两种方式学习：“应用场景驱动”和“典型案例驱动”，一个是“面”的梳理，一个是“点”的掌握。

应用场景驱动
我们知道，缓存 和 集群是 Redis 的两大广泛的应用场景。
在这些场景中，本身就具有一条显式的技术链。
比如说，提到缓存场景，你肯定会想到缓存机制、缓存替换、缓存异常等一连串的问题。
不过，并不是所有的东西都适合采用这种方式，比如说 Redis 丰富的数据模型，就导致它有很多零碎的应用场景，很多很杂。
而且，还有一些问题隐藏得比较深，只有特定的业务场景下（比如亿级访问压力场景）才会出现，并不是普遍现象，所以，我们也比较难于梳理出结构化的体系。

典型案例驱动
这个时候，你就可以用“典型案例驱动”的方式学习了。
我们可以重点解读一些对 Redis 的“三高”特性影响较大的使用案例，例如：多家大厂在万亿级访问量和万亿级数据量的情况下对 Redis 的深度优化，解读这些优化实践，非常有助于你透彻地理解 Redis。
而且，你还可以梳理一些方法论，做成 Checklist（清单），就像是一个个锦囊，之后当你遇到问题的时候，就可以随时拿出自己的“锦囊妙计”解决问题了。

最后，我还想跟你分享一个非常好用的技巧。
我梳理了一下 Redis 各大典型问题，同时结合相关的技术点，手绘了一张 Redis 的问题画像图。
无论你遇见什么问题，都可以拿出来这张图，这样你就能快速地按照问题来查找对应的 Redis 主线模块了，然后再进一步定位到相应的技术点上。
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Redis 的主线模块

  • 性能 主线模块
  • 主从库 主线模块
  • 切片集群 主线模块
  • 缓存 主线模块
  • 内存 主线模块

举个例子，如果你遇到了 Redis 的响应变慢问题，对照着这张图，你就可以发现，这个问题和 Redis 的性能主线相关，而性能主线又和数据结构、异步机制、RDB、AOF 重写相关。
找到了影响的因素，解决起来也就很容易了。
另外，在学习和使用的过程中，你完全可以根据你自己的方式，完善这张画像图，把你自己实践或掌握到的新知识点，按照“问题 —> 主线 —> 技术点”的方式梳理出来，放到这张图上。
这样一来，你的积累越来越多，画像也会越来越丰富。
以后在遇到问题的时候，就很容易解决了。

学习方法 总结

将系统划分为两个维度：应用维度 和 系统维度。

  • 应用维度指的是：如何使用这个系统，这个系统的作用 或者 应用场景（Redis ：缓存、分布式锁）
  • 系统维度指的是：它的组件如何组合和相互作用。

对于应用维度，有两种学习方法：应用程序场景驱动 和 典型案例驱动。
对于系统维度，应该确保对系统有一个整体概念。
问自己一些问题，比如：

  • 这个系统有多少层。
  • 根据其设计指标 （比如：高性能、高可用 和 高可拓展）将系统划分为几个主线程，并使用这些主线程将应用维度、系统维度 和 具体场景联系起来。

    本专栏的设计架构

    基础篇：打破技术点之间的壁垒，带你建立网状知识结构
    我会先从构造一个简单的键值数据库入手，带你庖丁解牛。
    这有点像是建房子，只有顶梁柱确定了，房子有形了，你才能去想“怎么设计更美、更实用”的问题。
    因此，在“基础篇”，我会具体讲解数据结构、线程模型、持久化等几根“顶梁柱”，让你不仅能抓住重点，还能明白它们在整体框架中的地位和作用，以及它们之间的相互联系。
    明白了这些，也就打好了基础。

实践篇：场景和案例驱动，取人之长，梳理出一套属于自己的“武林秘籍”
前面说过，从应用的维度来说，在学习时，我们需要以“场景”和“案例”作为驱动。
因此，在“实践篇”，我也会从这两大层面来进行讲解。
在“案例”层面，我会介绍数据结构的合理使用、避免请求阻塞和抖动、避免内存竞争和提升内存使用效率的关键技巧。
在“场景”层面，我会重点介绍缓存和集群两大场景。

  • 对于缓存而言，我会重点讲解缓存基本原理及淘汰策略，还有雪崩、穿透、污染等异常情况；
  • 对于集群来说，我会围绕集群方案优化、数据一致性、高并发访问等问题，和你聊聊可行的解决方案。

未来篇：具有前瞻性，解锁新特性Redis 6.0
刚刚推出，增加了万众瞩目的多线程等新特性，因此，我会向你介绍这些新特性，以及当前业界对 Redis 的最新探索，这会让你拥有前瞻性视角，了解 Redis 的发展路线图，为未来的发展提前做好准备。
凡事预则立，这样一来，你就可以走在很多人的前面。