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redis集群缓存数据库

发表于 更新于 分类于 ， Valine：
本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 2 分钟

一、安装

1. docker安装

  • 拉取镜像
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docker pull redis
  • 启动镜像
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docker run \         # 启动命令
 --network bridge \  # 使用网桥运行
 --rm \              # 停止后自动删除容器
 -p 6379:6379 \      # 默认端口为6379，映射到外部6379
 --name redis \      # 容器名称
 redis               # 镜像

二、命令详解

1. redis-cli

2. redis里面执行命令

2.1. 慢语句

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# 查询慢日志
127.0.0.2:50011> slowlog get 1
1) 1) (integer) 80          # 序号
   2) (integer) 1699278803  # 时间戳
   3) (integer) 11050       # 耗时，单位微秒
   4) 1) "info"             # 命令
   5) "127.0.0.1:43688"     # 客户端
   6) ""

2.2. scan 扫描key

Redis——Scan原理与应用

语法

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scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]
  • 从cursor扫描匹配pattern的数据，扫描key的数量为count
  • 不传MATCH，就是列举count个数据
  • 传了MATCH，列举count个数据，将匹配到pattern的显示出来
  • cursor首次传0，获取到的第一个参数就是cursor下一次遍历的位置，当cursor返回0说明全表扫描完毕
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# 扫描redis中10个key，符合SESS#开头的所有key展示出来
# 结果里面就是没有，然后返回的第一个参数是下一个cursor位置
127.0.0.2:50011> scan 0 MATCH SESS#* COUNT 10
1) "36"
2) (empty array)

# 再次传入cursor遍历查找就找到了要的结果
# cursor返回非0说明还有key没扫到
127.0.0.2:50011> scan 36 MATCH SESS#* COUNT 10
1) "54"
2) 1) "SESS#125f5a0f-8909-4fc5-968b-f0156a357ecb_e2354754-6a57-4f0d-8582-3e3fba9dee3b"

2.3. type 查看key类型

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type key
  • 示例
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127.0.0.2:50034> type BUS#PROXY_EVENTS
stream

三、配置解析

1. aof持久化

  • aof储存的是redis的命令集，是恢复当前redis状态的命令
  • 1s写入一次，丢失只有1s的指令丢失
  • 随时间推移会越来越大，超过一定大小会进行优化，优化成当前状态的最小指令集
  • 新版redis变成使用当前内存镜像和日志结合的方式进行备份

四、使用的几种思想

1. 持久化考虑

  • 一般redis使用是作为缓存使用，并不作为持久化数据储存使用
  • 使用持久化尽量考虑不要影响系统性能，影响系统性能就可能还不如使用mysql
  • 尽量考虑缓存为重启可恢复，如果使用持久化就要考虑重启丢失部分数据的可能

2. 高性能和可靠性

  • 两者不可兼得，追求高性能就不可能同时保证完全可靠
  • 完全追求可靠，会导致redis的性能可能还会低于mysql

3. 一致性和可用性

  • 强一致性: 集群保证每个节点数据一致，但是性能很低
  • 弱一致性（默认）: 可能丢数据
  • 最终一致性: 存在一个强一致性黑盒，每个redis和此黑盒同步，如果redis挂掉，重启后从黑盒同步

4. 分布式锁

  • 对数据一致性要求高，不可以使用redis做分布式锁，因为不可靠，如金融
  • 对数据一致性要求不高，对处理速度要求更高，可以使用，如互联网非金融业务

五、源码解析

1. 线程模型

参考自Redis 多线程网络模型全面揭秘

老版本单线程io

  • 官方解释为什么是单线程
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对于一个 DB 来说，CPU 通常不会是瓶颈，因为大多数请求不会是 CPU 密集型的，而是 I/O 密集型。具体到 Redis 的话，如果不考虑 RDB/AOF 等持久化方案，Redis 是完全的纯内存操作，执行速度是非常快的，因此这部分操作通常不会是性能瓶颈，Redis 真正的性能瓶颈在于网络 I/O，也就是客户端和服务端之间的网络传输延迟，因此 Redis 选择了单线程的 I/O 多路复用来实现它的核心网络模型。
  • 单线程模型，使用linux下的epoll实现多路复用的模式，实现不阻塞的高性能需求
  • 每个读取和计算都在单个线程执行，防止很多hashmap的多线程不安全的操作

v6.0新版本多线程io，需要配置开启

单线程可以完成各种操作，为什么还要引入多线程。由于redis的性能瓶颈其实只是在网络的收发上面，并不是在数据库的操作上面。

redis将网络的收发分到了多线程上面去，而数据库的读写计算还是在单线程上。大致逻辑如下:

  1. epoll的io模型不变，主线程读取待接收的fd，分发到各个io线程进行读取，主线程进行等待
  2. 等待io线程读取完成，主线程再操作所有的io线程里面读完的数据，执行数据库的读写，这一步是单线程
  3. 读取数据操作完成，将要写的数据再次分发到各个io线程进行写回
  4. 主线程等待io线程写操作完成后，在重新回到1进行