理论修炼之Redis，分布式缓存的中流砥柱

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🎏 序言

日更这个活动，初看是一种逼迫，时间久了，真的就把本身锤炼成受虐狂了，到了时间点，总以为要写点啥。

天天写写文章，仍是蛮好玩的，梳理梳理知识体系，写完后偶有所得的样子，比刷抖音，刷完后索然无味的感受强多了。

此次写写Redis，之前的系统都是很天然的上Redis，而后后续的不少功能也是借助Redis实现，好比分布式锁。

🎏 01.缓存是什么？

这个问题来的很忽然，一时之间居然不知道怎么回答。 其实缓存很是常见，好比咱们电脑里的RAM，其内容断电即丢，但少了它，即便你电脑能跑起来，那也必然是爬行的蜗牛。

固然除了RAM，还有CPU的L1和L2高速缓存，显卡的显存，看，缓存是多么常见啊。

定义： 缓存就是用来加快数据请求的存储组件，又称做Cache。当某一对象/设备要读取数据时，会首先从缓存中查找须要的数据，找到了则直接执行，找不到的话则从其余慢速设备中查找。

实际上凡是位于速度相差较大的两种设备之间，用于协调二者数据传输速度差的结构，都可以成为广义的缓存。

缓存并不仅是放在内存，好比SSD硬盘的在某些场景下也能够做为缓存的存储介质。

🎏 01.1 经常使用硬件读写量级

那么问题来了，咱们经常使用的硬件，它们的读写速度都是什么量级的呢？

借用专家的图，来看看，务必在脑海中有这个印象哦。

🎏 01.2 与缓冲区的区别

如下观点属于程老大，无节操默写。

易混淆概念，缓冲区（buffer）：系统两端处理速度平衡（从长时间尺度上看）时使用的。它的引入是为了减少短时间内突发I/O的影响，起到流量整形的做用。好比生产者——消费者问题，他们产生和消耗资源的速度大致接近，加一个buffer能够抵消掉资源刚产生/消耗时的忽然变化峰值。

Cache（缓存）: 则是系统两端处理速度不匹配时的一种折衷策略。由于CPU和memory之间的速度差别愈来愈大，因此人们充分利用数据的局部性（locality）特征，经过使用存储系统分级（memory hierarchy）的策略来减少这种差别带来的影响。

🎏 01.3 常见分类

缓存的常见分类有静态缓存、分布式缓存和本地缓存。

• 静态缓存，好比动态页面静态化，能够很容易进行CDN化顶住大流量；
• 分布式缓存：处于网络远端，经过分布式集群能够扩展缓存性能的组件。
• 本地缓存：通常是本地的内存，其速度优于分布式缓存，不须要跨越网络，通常用于短时热点缓存。

🎏 01.4 应用场景

缓存这么好，能解决全部问题吗？

想啥呢？缓存不能解决全部问题。

• 缓存最适合读多写少，带热点的场景；
• 缓存带来了复杂度，而且有数据不一致的风险；
• 缓存通常使用内存，其容量相比硬盘差了好几个量级；

引入缓存需谨慎设计读写方案，以免这些问题。

🎏 02 经常使用缓存读写机制以及数据一致性问题

• Cache Aside
• Read Through/Write Through
• Write Behind Caching

🎏 02.1 Cache Aside

读数据：先读缓存，若是没有命中缓存，则读取数据库，若是命中，则直接返回缓存

写数据：先更新数据库，再删除缓存

该模式在开发中最经常使用，须要咱们熟练掌握。 固然其并不完美，咱们知道在分布式系统中，想彻底保证数据一致性是极为困难的事情。 极端状况以下：

🎏 02.2 Read Through/Write Through

引入了缓存组件。

读数据：先读缓存，若是没有命中缓存，则有缓存组件读取数据库并加载缓存，若是命中，则直接返回缓存

写数据：查询缓存是否命中，若是命中，则更新缓存，并由缓存组件同步到数据库，不然，由缓存组件直接写数据库

因为写数据时，同步写数据库，所以，速度上会有影响，这种模式并不常见，由于引入了缓存组件，增长了复杂度。

🎏 02.3 Write Behind Caching

这种模式一般是先将数据写入缓存，再异步写入数据库。其优点是增长了吞吐量，劣势也很明显，若是发生宕机，则由丢失数据风险。

03. Redis 支持的类型

这里只作罗列，并不细讲，相关文章太多了，本身搜搜参考吧。

Redis支持多种数据类型：string，hash，list，set、zset、Bitmap、HyperLogLogs、Streams。

Redis具备发布订阅消息功能，利用最新的数据类型Streams，听说能够作到很是强大的消息队列功能，以前看过一篇文章，有兴趣的能够搜搜。

04. Redis 过时时间和策略

Redis支持不少方式设置一个key的过时时间，过时的Key咱们是读取不到数据的，然而这个Key在服务器上还占空间吗？

默认状况下，是不清理内存占用的。

Redis有不少种内存淘汰机制，默认采用的是 noeviction。

• noeviction:默认策略，不淘汰，若是内存已满，添加数据就报错；
• allkeys-lru:在全部键范围，选取最近使用频率最低的数据抛弃；
• allkeys-random: 在全部键范围，随机抛弃；
• volatile-lru:在设置了过时时间的全部键中，选取最近使用频率最低的数据抛弃；
• volatile-ttl:在设置了过时时间的全部键，存活时间最短的数据抛弃；
• volatile-random: 在设置了过时时间的全部键，随机抛弃；

删除键不是一个小活，所以能够搭配定时删除和惰性删除相结合的方式进行。

05. Redis 高可用

Redis Sentinel 为Redis提供高可用。这意味着使用 Sentinel，您能够建立一个 Redis 部署，无需人工干预便可抵抗某些故障。

Sentinel 功能：

• 监控，Sentinel 会不断检查您的主节点和副本节点是否按预期工做。
• 通知，Sentinel 能够经过 API 通知系统管理员或其余计算机程序，其中一个受监控的 Redis 实例出现问题。
• 自动故障转移，若是 master 没有按预期工做，Sentinel 能够启动一个故障转移过程，其中一个副本被提高为 master，其余额外的副本被从新配置为使用新的 master，而且使用 Redis 服务器的应用程序会被告知要使用的新地址链接。
• 配置提供程序，Sentinel 充当客户端服务发现的权威来源：客户端链接到 Sentinel 以请求负责给定服务的当前 Redis 主节点的地址。若是发生故障转移，Sentinels 将报告新地址。

🎏 06. 小结

其实还有不少内容，我想写的更多，但是实力和时间不容许，暂时到这吧，后续有什么不妥的还能够修改追加，感谢你看到这里！

例行小结，理性看待！

结的是啥啊，结的是我想你点赞而不可得的寂寞。😳😳😳

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