Redis 详解
被公司要求做一次技术分享，刚好很忙随手选了个缓存方面的题目。忙（拖）了N久之后，终于有闲心搞一搞了，顺便当总结八股文了，说不定以后还用得到。 这一个系列的笔记会持续的比较久，从极客时间上的《Redis 核心技术与实战》课程入手，计划着碰到什么啃什么吧，就当拓展知识面了，毕竟对于单身狗来说，别的啥没有，就是时间多。
三大主线
- 高性能主线：包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；
- 高可靠主线：包括主从复制、哨兵机制；
- 高可扩展主线；包括数据分片、负载均衡。
Redis 问题画像图
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高性能主线：包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架； 高可靠主线：包括主从复制、哨兵机制； 高可扩展主线；包括数据分片、负载均衡。 一、键和值以什么结构组织？为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。 当我们往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。 但是，这里依然存在一个问题，哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。随着哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率下降。因此，redis 引入了 rehash 机制，来对哈希表进行扩容。 1. rehashrehash 的主要思路是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量（缩短链表的长度），从而减少单个桶中的冲突。 具体到 Redis, 它默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时的哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis 开始执...
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在看这篇文章之前，需要先对 linux 的 epoll 模型有所了解。请参考： Linux IO 模型 IO 多路复用 Redis内置了一个高性能事件循环器，叫做AE。其定义和实现可以在ae*.h/cpp这些文件中找到。 事件驱动模型Redis 的事件驱动模型处理 2 类事件： 文件事件，如连接建立、接受请求命令、发送响应等； 时间事件，如 Redis 中定期要执行的统计、key 淘汰、缓冲数据写出、rehash等。 一、文件事件处理Redis 的文件事件采用典型的 Reactor 模式进行处理。Redis 文件事件处理机制分为 4 部分： 连接 socket IO 多路复用程序 文件事件分派器 事件处理器 虽然多个文件事件可能会并发出现，但 IO 多路复用程序总会将所有产生事件的 socket 放入一个队列中，通过这个队列，有序的把这些文件事件通知给文件分派器。 1. IO多路复用Redis 封装了 4 种多路复用程序，每种封装实现都提供了相同的 API 实现。编译时，会按照性能和系统平台，选择最佳的 IO 多路复用函数作为底层实现，选择顺序是，首先尝...
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三大主线 高性能主线：包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架； 高可靠主线：包括主从复制、哨兵机制； 高可扩展主线；包括数据分片、负载均衡。 今天，我们来探讨一个很多人都很关心的问题：“为什么单线程的 Redis 能那么快？”首先，我要和你厘清一个事实，我们通常说，Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的 一方面，Redis 的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。 另一方面，就是 Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率 Redis单线程处理IO请求性能瓶颈主要包括2个方面： 1、任意一个请求在server中一旦发生耗时，都会影响整个server的性能，也就是说后面的请求都要等前面这个耗时请求处理完成，自己才能被处理到。耗时的操作包括以下几种： a、操作bigk...