Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists), 集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication),LUA脚本(Lua scripting), LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动 分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。
1.缓存:减轻 MySQL 的查询压力,提升系统性能;
2.排行榜:利用 Redis 的 SortSet(有序集合)实现;
3.计算器/限速器:利用 Redis 中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等。这类操作如果用 MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个 API 的频率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力;
4.好友关系:利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。可以方便解决一些共同好友、共同爱好之类的功能;
5.消息队列:除了 Redis 自身的发布/订阅模式,我们也可以利用 List 来实现一个队列机制,比如:到货通知、邮件发送之类的需求,不需要高可靠,但是会带来非常大的 DB 压力,完全可以用 List 来完成异步解耦;
6.Session 共享:Session 是保存在服务器的文件中,如果是集群服务,同一个用户过来可能落在不同机器上,这就会导致用户频繁登陆;采用 Redis 保存 Session 后,无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的 Session 信息。
命令不区分大小写,而key区分大小写
查找命令: help @类型名词
string:
hash:
list:
set:
zset:
分布式锁的概念:
分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。
分布式锁的三种实现方式: 1.基于数据库实现分布式锁; 2.基于缓存(Redis等)实现分布式锁,主要的实现方式是使用Jedis.setNX方法来实现 3.基于Zookeeper实现分布式锁;
分布式锁应该具备哪些条件:
1、在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行; 2、高可用的获取锁与释放锁; 3、高性能的获取锁与释放锁; 4、具备可重入特性; 5、具备锁失效机制,防止死锁; 6、具备非阻塞锁特性,即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。
redis淘汰策略:
volatile-lru:从已设置过期时间的数据集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中任意选择数据淘汰。
volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。
allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-lfu:从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。
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,这也是默认策略。意思是当内存不足以容纳新入数据时,新写入操作就会报错,请求可以继续进行,线上任务也不能持续进行,采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失。
这八种大体上可以分为4种,lru、lfu、random、ttl。
数据删除策略的目标:在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡,顾此失彼都会造成整体redis性能的下降,甚至引发服务器宕机或内存泄漏
数据删除策略:定时删除、惰性删除、定期删除