- 前言
- 一、Redis的五种基础数据结构及其底层实现
- 二、Redis的扩容机制
- 三、Redis是单线程还是多线程
- 四、Redis为啥这么快
- 五、跳表的实现原理
- 六、Redis主从复制
- 七、缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
- 八、Redis里的数据落地(持久化)机制
- 九、Redis分布式锁
- 十、Redis过期删除策略
- 十一、Redis分布式锁的宕机失效
- 总结
前言
注：我的笔记风格，可能不会特别官方，不会晦涩难懂，而是以一个初学者能看懂的方式把知识呈现出来，用最简单的语言把抽象的概念表达出来～
Redis是最常用的NoSQL数据库，也是后端开发最常用的技术之一，缓存、分布式锁等场景都会用到Redis。本文用通俗易懂的语言把Redis在面试中和工作中常用到的知识做一个小结。
一起开始吧【长文警告！！！】~
一、Redis的五种基础数据结构及其底层实现
这里补充一点：Redis里面所有的操作都是原子操作哦~
Redis有五种基础的数据结构：
（1）string
动态字符串；
底层：动态字符串（类似cpp里面的vector），有capacity（大于size），如果扩容，扩容两倍。
（2）list
双向链表；
底层：使用quicklist，数据少的时候用连续的内存（ziplist，压缩链表），如果数据多了，就用多个ziplist连接到一起，形成quicklist；
（3）set
底层：set（哈希set）
（4）zset
有序集合，用跳表实现
底层：数据少用ziplist，value和scores挨着存储，数据多用hash（map
（5）hash
底层，当数据少的时候，用ziplist，数据多，用hashtable
二、Redis的扩容机制Redis的扩容机制：
- 首先redis内部，都是k-v（key-value结构），用一个类似哈希的结构存储的，所谓扩容，就是指哈希的扩容；
- 哈希就是，输入一个k-v，根据key和散列函数，得到k的索引，然后插入到哈希表中；
- 如果两个k对应一个索引，就会产生冲突，哈希冲突，解决哈希冲突的方法有很多，比如映射到的索引值+1，比如用链表，而redis底层就是用链表来实现的，由于没有指向链表尾部的指针，所以每次插入都是插在链表头部；
- 会维护一个负载因子，负载因子等于当前存的节点数÷容量；
- 扩容的时候就是rehash，重新散列的过程；
- 只有负载因子大于1或者5的时候，需要扩容，或者小于0.1的时候，需要收缩，扩容和收缩都是rehash。
rehash的过程：
- 为新的哈希表申请内存，申请的大小为之前的几倍或者几分之一；
- 把原来的数据，重新做哈希映射，重新计算散列函数的值和索引值，插入到新表中；
- 插入完成后，释放原来的哈希表，把新的改为原来的哈希表的名字。
（1）Redis主体是单线程+io多路复用的哒，io多路复用就是为了提高并发，一个线程多个tcp连接；
（2）执行指令是单线程的，可以避免多线程的开销（创建、释放、上下文切换、锁机制等），但是对于一些模块，采用多线程。
四、Redis为啥这么快（1）Redis都是存储在内存中的，没有磁盘io带来的开销；
（2）Redis对命令的执行和解析是单线程的，没有多线程的开销（线程的创建和销毁，线程上下文切换）；
（3）redis使用io多路复用技术，提高并发效率；
（4）redis不需要解析sql语句，基于哈希存储，哈希的效率很高。
五、跳表的实现原理为啥要用跳表？
对于一个单链表，要想去查找一个节点，需要O（n），因此可以类比二分查找的思想，提出跳表的概念，Redis里面的zset也是用跳表+哈希map实现的，lc1206就是实现跳表的题目~
1）原理？
先把单链表排序，从小到大，作为最底层；
然后每隔两个节点，设置一个索引节点（保存值，next节点的指针，down下一层节点的指针），这是第二层；
以此类推，可以设置多层，这样就形成了一个跳表~
2）查询、删除、插入？
查询：先从最上层查，对比，如果目标在两个节点之间，那么就寻找左边节点的down，下一层，以此类推，时间复杂度O（logn）；
删除：要找到前一个节点才能删除，寻找节点O（logn），删除节点O（1）；
插入：同删除，先查询再删除。
六、Redis主从复制1.目的：
为了实现读写分离，可以支持高并发的读数据，分担读数据压力；
高可用性，主数据库宕机了，从可以变成主。
2.原理：
一个master，多个从，从初始化的时候，全量复制master的数据（此时可以从从数据库读数据），后面，master写数据的时候，从随之跟着修改，实现增量复制。
3.缺点：
有延迟，主和从复制有延迟。
七、缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩这三个都是Redis用作缓存的时候经常出现的问题~
模型：请求--缓存--数据库
（1）缓存击穿
问题：如果同一时刻有大量的key过期，那么访问这些key的请求，缓存不会命中，就直接打到数据库上，造成击穿。
解决：活跃key设置永不过期，常用的延长过期时间；同一批key设置不同的过期时间。
（2）缓存雪崩
问题：缓存宕机，或者大量key失效，请求会直接访问数据库，造成系统崩溃。
解决：设置redis集群作缓存；用队列来控制请求流量。
（3）缓存穿透
问题：请求在缓存中没有，因此访问数据库，数据库中也没有，因此返回null，然后缓存中不存储null，有大量该请求。
解决：缓存中存储该对象，并设置过期时间；布隆过滤器。
八、Redis里的数据落地(持久化)机制Redis是存在内存中的，有两种持久化机制，所谓持久化，就是从内存拷贝到磁盘中！
（1）RDB
1）定时将数据库数据进行备份，dump到dump.rdb文件中，每次启动的时候从rdb文件恢复；
2）在4379.conf中可以修改，比如多少个key变动，进行备份。
优点：适合大规模数据的备份，效率高。
缺点：可用性不行，如果在备份前宕机，那么会丢失数据。
（2）AOF
1）将数据库的写和删除操作，以日志的形式追加到文件中，不记录读操作。
2）有三种备份方式：每秒，每写（always），永不。
优点：可用性高，宕机也能恢复之前的。
缺点：效率低。
九、Redis分布式锁（1）实现方式
setnx：只能对没创建的数据加锁，可以配置过期时间。
redlock：设置五个独立的redis主机，记录一个时间戳，然后分别对这五个加锁，如果超过三个加锁成功，那就记录下一个时间戳，加锁成功，否则失败。
（2）分布式锁的问题
1.取到锁的客户端长期阻塞，导致锁过期，其他客户端也可以取到锁。
十、Redis过期删除策略（1）设置过期时间
expire
（2）过期删除策略
1.立刻删除：
设置过期时间的时候，设置一个删除器，过期时间一到，立刻删除
cpu压力大，内存压力小
2.惰性删除：
不删除，直到读写该数据的时候，判断是否过期，过期则删除
cpu压力小，内存压力大
3.定期删除：
定期扫描数据，删除过期的数据
（3）redis使用的过期策略
惰性删除+定期删除（随机）
十一、Redis分布式锁的宕机失效宕机失效也是传统的使用setnx实现分布式锁的一个缺点，也就是，假如一个1主3从的结构，主节点有个锁，从节点变成主节点的时候，主节点宕机了，此时这个锁没有及时同步过来，就发生了锁失效的问题。
此时可以用redis提供的redlock机制来解决这个问题。
redlock大致的原理：
1）获取时间戳
2）同时创建独立的五个master节点
3）如果要获取锁，分别对五个节点同时获取锁，如果在一定时间内获取到了3把或者更多，就可以获取锁
4）如果没有获取到一定数目的锁，就失败
总结本文介绍了Redis的常见知识点和面试题，希望可以给大家提供帮助！
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