Redis架构概述

Posted 2022-03-19 田攀

什么是Redis

Redis诞生于2009年，全程是Remote Dictionary Server，远程词典服务器，开源的、基于C语言编写的，一个基于内存键值型也可持久化的Key-Value数据库。官网定义：

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）。

日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。

一旦涉及大数据量的需求，如一些商品抢购的情景，或者主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度问题有严重的性能弊端。

在这一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。

为了克服上述的问题，项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。

注：Redis收到一个键值对操作后，能以微妙级的速度找到数据，并快速完成操作。一方面，这是因为它是内存数据库，所有操作都在内存上完成，内存的访问速度本身就很快。另一方面，这要归功于它的数据结构。键值对是按一定的数据结构来组织的，操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作。

Redis技术就是NoSQL技术中的一种。Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。

但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

为什么这么快

首先，采用了多路复用io阻塞机制

然后，数据结构简单，操作节省时间

最后，运行在内存中，自然速度快

见：为什么要用Redis？Redis为什么这么快？

应用场景

详见：华为云分布式缓存常见场景

很多大型电商网站、视频直播和游戏应用等，存在大规模数据访问，对数据查询效率要求高，且数据结构简单，不涉及太多关联查询。这种场景使用Redis，在速度上对传统磁盘数据库有很大优势，能够有效减少数据库磁盘IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作量，降低数据库存储成本。Redis对传统磁盘数据库是一个重要的补充，成为了互联网应用，尤其是支持高并发访问的互联网应用必不可少的基础服务之一。以下举几个典型样例：

1. （电商网站）秒杀抢购

   电商网站的商品类目、推荐系统以及秒杀抢购活动，适宜使用Redis缓存数据库。

   例如秒杀抢购活动，并发高，对于传统关系型数据库来说访问压力大，需要较高的硬件配置（如磁盘IO）支撑。Redis数据库，单节点QPS支撑能达到10万，轻松应对秒杀并发。实现秒杀和数据加锁的命令简单，使用SET、GET、DEL、RPUSH等命令即可。

2. （视频直播）消息弹幕

   直播间的在线用户列表，礼物排行榜，弹幕消息等信息，都适合使用Redis中的SortedSet结构进行存储。

   例如弹幕消息，可使用ZREVRANGEBYSCORE排序返回，在Redis 5.0中，新增了zpopmax，zpopmin命令，更加方便消息处理。

3. （游戏应用）游戏排行榜

   在线游戏一般涉及排行榜实时展现，比如列出当前得分最高的10个用户。使用Redis的有序集合存储用户排行榜非常合适，有序集合使用非常简单，提供多达20个操作集合的命令。

4. （社交APP）返回最新评论/回复

   在web类应用中，常有“最新评论”之类的查询，如果使用关系型数据库，往往涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。

   使用Redis的List（链表），例如存储最新1000条评论，当请求的评论数在这个范围，就不需要访问磁盘数据库，直接从缓存中返回，减少数据库压力的同时，提升APP的响应速度。

数据流

 

 

redis数据结构

redis是一种高级的key:value存储系统，其中value支持五种数据类型：

1.字符串（strings） 

2.字符串列表（lists） 

3.字符串集合（sets） 

4.有序字符串集合（sorted sets） 

5.哈希（hashes）

而关于key，有几个点提醒：

1.key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，而且会降低查找的效率； 

2.key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低； 

3.在一个项目中，key最好使用统一的命名模式，例如user:10000:passwd。

部署架构

四种模式：单机、主从、哨兵、集群

单机就不赘述了。

主从模式

 Redis 多副本，采用主从（replication）部署结构，相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步，并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。

优点：

1、高可靠性，一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行。另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。

2、读写分离策略，从节点可以扩展主库节点的读能力，有效应对大并发量的读操作。

缺点：

1、故障恢复复杂，如果没有RedisHA系统（需要开发），当主库节点出现故障时，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要通知业务方变更配置，并且需要让其他从库节点去复制新主库节点，整个过程需要人为干预，比较繁琐。

2、主库的写能力受到单机的限制，可以考虑分片

3、主库的存储能力受到单机的限制，可以考虑Pika

4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出，如：Redis复制中断后，Slave会发起psync，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU（压缩）资源消耗；发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增，阻塞请求。建议升级到最新版本。

哨兵模式

 

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案，Redis Sentinel部署架构主要包括两部分：Redis Sentinel集群和Redis数据集群，其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群。可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1（n>=1）的奇数个。

优点：

1、Redis Sentinel集群部署简单

2、能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题

3、很方便实现Redis数据节点的线形扩展，轻松突破Redis自身单线程瓶颈，可极大满足对Redis大容量或高性能的业务需求。

4、可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点

缺点：

1、部署相对Redis 主从模式要复杂一些，原理理解更繁琐

2、资源浪费，Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务

3、Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换，对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。

4、不能解决读写分离问题，实现起来相对复杂

集群模式

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案，主要解决Redis分布式方面的需求，比如，当遇到单机内存，并发和流量等瓶颈的时候，Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上（3主3从），其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。

在线练习

Try Redis：https://try.redis.io

 

参考

Redis简明教程

超强、超详细Redis入门教程

Redis设计与实现

看完这篇Redis缓存三大问题，保你能和面试官互扯。

黑马程序员Redis入门到实战教程

为什么要用Redis？Redis为什么这么快？