Redis简介

Redis 全称为：Remote Dictionary Server（远程数据服务），是一个基于内存且支持持久化的高性能 key-value 数据库。整个数据库加载在内存当中进行操作， 定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。 具备一下几个基本特征：

1. 多数据类型
2. 持久化机制
3. 主从同步

Redis 的特点

1. Redis 本质上是一个 key-value 类型的数据库
2. 整个数据库都是在内存中进行操作，可定期刷新到磁盘进行持久化存储
3. 由于是在内存操作，读写能力非常好，每秒可以处理 10 万次读写操作
4. Redis 支持多种数据结构，提供了丰富的数据类型选择
5. Redis 同时支持数据备份，主从配置
6. Redis 的所有操作都是原子性的
7. Redis 支持数据持久化存储，可以将数据存储在磁盘中，机器重启数据将从磁盘重新加载数据；
8. Redis 支持数据的备份，即 Master-Slave 模式的数据备份。

Redis与Memcache的区别

1. 存储方式不同：Memcache 把数据全部存在内存之中，断电后会丢失。Redis 所有数据加载在内存，但也会持久化到磁盘，保证数据的持久性。
2. 支持数据类型不同：Memcache 对数据类型支持相对简单，只支持 key-value 结构。Redis 有复杂的数据类型。Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
3. 底层模型不同：底层实现方式以及客户端通信应用协议不一样。 Redis 直接自己构建了 VM 机制。
4. 运行环境不同：Redis 目前官方只支持 Linux 上运行。
5. Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。
6. 集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
7. Redis 的出色之处不仅仅是性能， Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构， 此外单个value 的最大限制是 1GB， 不像 memcached 只能保存 1MB 的数据；

图示区别：

Redis相比 Memcached 优势

• Memcached 所有的值均是简单的字符串，Redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
• Redis 的速度比 Memcached 快很多
• Redis 可以持久化其数据
• Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制， 不能用作海量数据的高性能读写， 因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上

Redis作为缓存数据库和MySQL结构化数据库进行对比

• 从数据库类型上，Redis是NoSQL半结构化缓存数据库，MySQL是结构化关系型数据库；
• 从读写性能上，MySQL是持久化硬盘存储，读写速度较慢， Redis数据存储读取都在内存，同时也可以持久化到磁盘，读写速度较快；
• 从使用场景上，Redis一般作为 MySQL数据读取性能优化的技术选型，彼此配合使用。

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Redis通讯协议及特点

• Redis的通信协议是 Redis Serialization Protocol，简称 RESP。有如下特性：
  • 是二进制安全的
  • 在TCP层
  • 基于请求—响应的模式

通信协议

首先是以行来划分，每行以\r\n行结束。每一行都有一个消息头，消息头共分为5种分别如下:

• (+) 表示一个正确的状态信息，具体信息是当前行+后面的字符。
• (-) 表示一个错误信息，具体信息是当前行－后面的字符。
• (*) 表示消息体总共有多少行，不包括当前行,*后面是具体的行数。
• ()表示下一行数据长度，不包括换行符长度\r\n,后面则是对应的长度的数据。
• (😃 表示返回一个数值，：后面是相应的数字节符。

举个例子：【使用Wireshark 追踪Redis通信】

```
*3\r\n  #消息一共有三行
$3\r\n #第一行有长度为3
set\r\n #第一行的消息
$4\r\n  #第二行长度为4 
demo\r\n #第二行的消息
$6\r\n #第三行长度为6
123456\r\n #第三行的消息
+OK\r\n #操作成功
```

ps:

无论是java的客户端Jredis 还是说 针对php的redis客户端扩展，原理其实是一样的。这些客户端只是把我们的命令翻译成为了redis请求报文格式，发送给server端的6379端口，server端响应请求之后， 客户端拿到信息 ，解析成为java变量或者php变量等等而已， 这些工具包所提供的功能经此而已。

我们自己完全可以使用socket进行编程， 按照redis客户端请求报文规范，一样能访问和操作redis。只不过，我们的主要精力在工作的业务代码逻辑上，而非是在处理redis的操作上，所以没必要自己去搞一个工具库。不过，这样能够让你对于理解redis客户端和服务端通信过程更加深刻和理解。 每当操作redis的时候，我们的脑海中自然出现了底层实际发送数据流向的画面， 自然以后排查错误就知根知底了

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应用场景设计

Redis 适用场景有哪些

适用场景：

• 数据（热点）高并发的读写
• 海量数据的读写
• 对扩展性要求高的数据

不适场景：

• 需要事务支持（非关系型数据库）
• 基于 SQL 结构化查询储存，关系复杂

Redis 常用的业务场景

1. **热点数据缓存：**由于 Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以 Redis 很适合用来存储热点数据
2. **限时业务实现：**expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。收集验证码、优惠活动等业务场景。
3. 计数器实现：incrby 命令可以实现原子性的递增，所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成。比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。
4. **排行榜实现：**借助 SortedSet 进行热点数据的排序。例如：下单量最多的用户排行榜，最热门的帖子（回复最多）等。Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。
5. **布式锁实现：**利用 Redis 的 setnx 命令进行。后面会有详细的实现介绍。
6. **队列机制实现：**Redis 有 list push 和 list pop 这样的命令，所以能够很方便的执行队列操作。Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列平台来使用
7. **会话缓存(Session Cache)：**最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会话比其他存储（如 Memcached） 的优势在于：Redis 提供持久化。
8. **发布/订阅：**发布/订阅的使用场景确实非常多。已看见人们在社交网络连接中使用， 还可作为基于发布/订阅的脚本触发器， 甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统。

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其他相关

设置 Redis 的最大连接数, 查看 Redis 的最大连接数, 查看 Redis 的当前连接数

• 设置 Redis 的最大连接数使用命令：redis-server -maxclients 50000
• 查看 Redis 最大连接数使用命令：config get maxclients]
• **查看 Redis 连接数：**使用 info 命令；在 redis-cli 端输入 info 命令即可查看

介绍一些 Redis 常用的安全设置

1. 网络安全

除了信任的客户端发出的请求以外，其他所有请求都拒绝。对于暴露到外网的服务，使用防火墙阻止外部访问 Redis 端口。

2. 身份验证

Redis 提供了简单的身份验证功能，在 redis.conf 文件中进行配置生效。客户端可以通过发送（AUTH 密码）命令进行身份认证。

3. 禁用特定的命令集

Redis 可以选择禁止使用某些命令，这样即使是正常的客户端也无法使用这些命令集合。

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安装配置

安装

Docker方式启动:

docker create volum db_redis
docker volum inspect db_redis
docker run -p 6379:6379 -v $PWD/data:/data  -d redis:3.2 redis-server --appendonly yes
mkdir -p ~/redis ~/redis/data //端口映射，data目录映射，配置文件映射（在当前目录下进行启动）。
docker run -p 6379:6379 --name myredis \n
   -v $PWD/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v $PWD/data:/data -d redis:3.2 redis-server \n
   /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

docker-compose方式启动安装：【推荐】-用alpine方式；

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d
docker-compose -f docker-compose.dev.yml down 

version: '3'
services:
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    command: redis-server --appendonly yes # --requirepass password
    # volumes:
    #   - ./data:/data
    ports:
      - 6379:6379

配置

配置可以外部访问,和Docker bull-ui版本配合使用**：daemonize yes **

• 方式一:[推荐],安全起见,建议修改redis的端口;或者做密码验证; ​ bind 127.0.0.1 服务器的内网IP 服务器的IP #注意空格
• 方式二: bind 0.0.0.0 protected-mode no

ps aux | grep redis //查看redis的端口号 service redis-server restart //重启 redis-cli -h 192.168.11.17 (-p 6379) (-a 123456)//外部客户端测试外部连接

启动设置常用命令：

service redis-server restart (ubuntu)
redis-server /etc/redis/6379.conf
redis-cli shutdown
redis-cli -h 192.168.1.22 -p 6379 -a 123456
//远程访问方式：
redis-cli -h 129.204.51.145 -p 6379 -a 123456
ps axu|grep redis
redis-cli shutdown
redis-server& //启动不阻塞；

修改配置不重启 Redis 会实时生效?

针对运行实例， 有许多配置选项可以通过 CONFIG SET 命令进行修改， 而无需执行任何形式的重启。从 Redis 2.2 开始， 可以从 AOF 切换到 RDB 的快照持久性或其他方式而不需要重启 Redis。 *检索 ‘CONFIG GET ’ 命令获取更多信息。 但偶尔重新启动是必须的， 如为升级 Redis 程序到新的版本， 或者当你需要修改某些目前CONFIG 命令还不支持的配置参数的时候

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问题

Redis是单线程的吗？

Redis是单线程处理网络指令请求，所以不需要考虑并发安全问题。所有的网络请求都是一个线程处理。但不代表所有模块都是单线程。

Redis是单线程的， 如何提高多核 CPU 的利用率？

可以在同一个服务器部署多个 Redis 的实例， 并把他们当作不同的服务器来使用， 在某些时候， 无论如何一个服务器是不够的，所以， 如果你想使用多个 CPU， 你可以考虑一下分片（shard）。

单线程的redis为什么这么快？（其实就是历史遗留问题，非要吹的这么好）

(一)纯内存操作 (二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换 (三)采用了非阻塞I/O多路复用机制

为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？

• 追求最快的数据读取速度，如果直接磁盘读取会非常慢；

• 为了保证数据安全，也会异步方式将数据写入磁盘；

• 可以设置 Redis 最大使用的内存，若达到内存限值后将不能继续存入数据。

• Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中， 并通过异步的方式将数据写入磁盘。

  所以 Redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中， 磁盘 I/O 速度为严重影响 Redis 的性能。在内存越来越便宜的今天， Redis 将会越来越受欢迎。

为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的？

对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。 Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。 Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原子性。 多个命令在并发中也是原子性的吗？不一定， 将get和set改成单命令操作，incr 。使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua等等的方式实现.

如何实现本地缓存？请描述一下你知道的方式？

程序中定义内存数据结构来实现， 比如说:

• 定义一个成员变量Map 或者 List 均可以实现
• 使用开源的缓存框架 Ehcache，Ehcache 封装了对于内存操作的功能
• Guava Cache 是 Google 开源的工具集， 提供了缓存的边界操作工具

介绍一下HyperLogLog？

HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。 基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。 使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法，分别是使用 Redis 的 HashMap，BitMap 和 HyperLogLog。前两个数据结构在集合的数量级增长时，所消耗的内存会大大增加，但是 HyperLogLog 则不会。 Redis 的 HyperLogLog 通过牺牲准确率来减少内存空间的消耗，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计2^64个数据。所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果，以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。