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  • redis 知识点

    1. 什么是redis   

    Redis 是 C 语言开发的一个开源的(遵从 BSD 协议)高性能键值对(key-value)的内存数据库,可以用作数据库、缓存、消息中间件等。

    它是一种 NoSQL(not-only sql,泛指非关系型数据库)的数据库。

    Redis 作为一个内存数据库:性能优秀,数据在内存中,读写速度非常快,支持并发 10W QPS。单进程单线程,是线程安全的,采用 IO 多路复用机制。丰富的数据类型,支持字符串(strings)、散列(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。支持数据持久化。可以将内存中数据保存在磁盘中,重启时加载。主从复制,哨兵,高可用。可以用作分布式锁。可以作为消息中间件使用,支持发布订阅。

    2.redis 五种数据类型

       ①String 是 Redis 最基本的类型,可以理解成与 Memcached一模一样的类型,一个 Key 对应一个 Value。Value 不仅是 String,也可以是数字。

    String 类型是二进制安全的,意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据,比如 jpg 图片或者序列化的对象。String 类型的值最大能存储 512M。

     ②Hash是一个键值(key-value)的集合。Redis 的 Hash 是一个 String 的 Key 和 Value 的映射表,Hash 特别适合存储对象。常用命令:hget,hset,hgetall 等。

    ③List 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) 常用命令:lpush、rpush、lpop、rpop、lrange(获取列表片段)等。

    应用场景:List 应用场景非常多,也是 Redis 最重要的数据结构之一,比如 Twitter 的关注列表,粉丝列表都可以用 List 结构来实现。

    数据结构:List 就是链表,可以用来当消息队列用。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作,还提供了操作某一段的 API,可以直接查询或者删除某一段的元素。

    实现方式:Redis List 的是实现是一个双向链表,既可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了额外的内存开销。

    ④Set 是 String 类型的无序集合。集合是通过 hashtable 实现的。Set 中的元素是没有顺序的,而且是没有重复的。常用命令:sdd、spop、smembers、sunion 等。

    应用场景:Redis Set 对外提供的功能和 List 一样是一个列表,特殊之处在于 Set 是自动去重的,而且 Set 提供了判断某个成员是否在一个 Set 集合中。

    ⑤Zset 和 Set 一样是 String 类型元素的集合,且不允许重复的元素。常用命令:zadd、zrange、zrem、zcard 等。

    使用场景:Sorted Set 可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。

    当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择 Sorted Set 结构。

    和 Set 相比,Sorted Set关联了一个 Double 类型权重的参数 Score,使得集合中的元素能够按照 Score 进行有序排列,Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

    实现方式:Redis Sorted Set 的内部使用 HashMap 和跳跃表(skipList)来保证数据的存储和有序,HashMap 里放的是成员到 Score 的映射。

    而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是 HashMap 里存的 Score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。

    数据类型应用场景总结:

    2.redis 缓存

        1.直接通过 RedisTemplate 来使用,使用 Spring Cache 集成 Redis

        2.在 Spring Boot 2.x 以后底层不再使用 Jedis,而是换成了 Lettuce。

    commons-pool2:用作 Redis 连接池,如不引入启动会报错。

    spring-session-data-redis:Spring Session 引入,用作共享 Session。

    3.缓存问题:    

    缓存和数据库数据一致性问题:分布式环境下非常容易出现缓存和数据库间数据一致性问题,针对这一点,如果项目对缓存的要求是强一致性的,那么就不要使用缓存。

    我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性。

    合适的策略包括合适的缓存更新策略,更新数据库后及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制。

    4.redis 雪崩

      https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660009541007805174&wfr=spider&for=pc

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