下面由Redis教程栏目给大家介绍分析redis原理及实现,希望对需要的朋友有所帮助!
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程,但是可处理1秒10w的并发(数据都在内存中)
使用java对redis进行操作类似jdbc接口标准对mysql,有各类实现他的实现类,我们常用的是druid
其中对redis,我们通常用Jedis(也为我们提供了连接池JedisPool)
在redis中,key就是byte[](string)
redis的数据结构(value):
String,list,set,orderset,hash
先安装好redis,然后运行,在pom文件中引入依赖,在要使用redis缓存的类的mapper.xml文件配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties文件(如果要更改配置就可以使用)
应用场景:
String :
1存储json类型对象,2计数器,3优酷视频点赞等
list(双向链表)
1可以使用redis的list模拟队列,堆,栈
2朋友圈点赞(一条朋友圈内容语句,若干点赞语句)
规定:朋友圈内容的格式:
1,内容: user:x:post:x content来存储;
2,点赞: post:x:good list来存储;(把相应头像取出来显示)
hash(hashmap)
1保存对象
2分组
3 string与hash的数据差别
在网路传输时候,必须要进行进行序列化,才可以进行网路传输,那么在使用string类型的类型的时候需要进行相关序列化,hash也是要进行相关的系列化,所以会存在很多序列化,在存储的时候hash是可以存储的更加丰富,但是在反序列化的时候,string的反序列化相对较低,而hash的序列化和返序列化是相对hash类更加复杂,所以看业务场景,如果是数据经常修改的那种,为了性能可以使用string,如果是数据不是经常改的那种就可以使用hash,由于hash,存储数据时比较丰富,可以存储多种数据类型
4 redis的持久化方式:
能,将内存中的数据异步写入硬盘中,两种方式:RDB(默认)和AOF
RDB持久化原理:通过bgsave命令触发,然后父进程执行fork操作创建子进程,子进程创建RDB文件,根据父进程内存生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换(定时一次性将所有数据进行快照生成一份副本存储在硬盘中)
优点:是一个紧凑压缩的二进制文件,Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。
缺点:由于每次生成RDB开销较大,非实时持久化,
AOF持久化原理:开启后,Redis每执行一个修改数据的命令,都会把这个命令添加到AOF文件中。
优点:实时持久化。
缺点:所以AOF文件体积逐渐变大,需要定期执行重写操作来降低文件体积,加载慢
5 redis单线程为什么这么快
redis是单线程的,但是为什么还是这么快呢,
原因1: 单线程,避免线程之间的竞争
原因2 :是内存中的,使用内存的,可以减少磁盘的io
原因3:多路复用模型,用了缓冲区的概念,selector模型来进行的
redis提供了哨兵模式,当主挂了,可以选举其他的进行代替,哨兵模式的实现原理,就是三个定时任务监控,
6.1 每隔10s,每个S节点(哨兵节点)会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构
6.2 每隔2s,每个S节点会向某频道上发送该S节点对于主节点的判断以及当前Sl节点的信息,
同时每个Sentinel节点也会订阅该频道,来了解其他S节点以及它们对主节点的判断(做客观下线依据)
6.3 每隔1s,每个S节点会向主节点、从节点、其余S节点发送一条ping命令做一次心跳检测(心跳检测机制),来确认这些节点当前是否可达
当三次心跳检测之后,就会进行投票,当超过半数以上的时候就会将该节点当做主
redis集群在3.0以后提供了ruby脚本进行搭建,引入了糙的概念,
Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信,消息不但可以传播节点槽信息,还可以传播其他状态如:主从状态、节点故障等。因此故障发现也是通过消息传播机制实现的,主要环节包括:主观下线(pfail)和客观下线(fail)
主客观下线:
主观下线:集群中每个节点都会定期向其他节点发送ping消息,接收节点回复pong消息作为响应。如果通信一直失败,则发送节点会把接收节点标记为主观下线(pfail)状态。
客观下线:超过半数,对该主节点做客观下线
主节点选举出某一主节点作为领导者,来进行故障转移。
故障转移(选举从节点作为新主节点)
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时,怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。
allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。
volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。
volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。
volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。
原因:就是别人请求数据的时候,很多数据在缓存中无法查询到,直接进入数据查询,
解决方法,对相关数据进行查询的数据只查询缓存,如果是一些特殊的可以进行数据库查询,
也可以采用布隆过滤器进行查询
缓存雪崩的原因:一次性加入缓存的数据过多,导致内存过高,从而影响内存的使用导致服务宕机
解决方法:
1 redis集群,通过集群方式将数据放置
2 后端服务降级和限流:当一个接口请求次数过多,那么就会添加过多数据,可以对服务进行限流,限制访问的数量,这样就可以减少问题的出现
以上就是分析redis原理及实现的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!