关于Redis的一些常识

时间 2019-11-19

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开源项目SpringSide发起人肖桦（@江南白衣Calvin）在动手试用了Redis数据库一周以后，总结了一些关于Redis的常识，在这里分享给你们。 java

　　1. Overview mysql

　　1.1 资料 git

《The Little Redis Book》最好的入门小册子，能够先于一切文档以前看，免费版，会不时更新。
Redis 命令中文版
做者的微博
NoSQL Fan里的Redis分类
《Redis Cookbook》(O'Reilly Media, 2011)
《Redis in Action》MEAP版，只有放出来的第一章。

　　1.2 优缺点 github

很是很是的快, 有测评说比Memcached还快。
丰富的数据结构，超越了通常的Key-Value数据库，组合使用各类结构，限制Redis用途的只会是你本身的想象力， Redis在互联网上的11种常见用例。
由于是我的做品，Redis的代码量也就1万行左右，大多选择了比较Simple的作法，使得普通公司而不是文艺公司也能够吃透它。
做者认为Redis 2.6版已经成熟，2013年的精力会放在HA和Scalable上，也就是Redis-Sentinel和Redis-Cluster了。

　　1.3 八卦 web

做者是意大利的Salvatore Sanfilippo(antirez)，又是VMWare大善人聘请了他专心写Redis。
antirez和我同样不喜欢搞什么咨询服务，因此Commercial Support是不会有了。
默认端口6379，是手机按键上MERZ对应的号码，意大利歌女Alessia Merz是antirez和朋友们认为愚蠢的代名词。

　　2. 数据结构 redis

　　2.1 Key 算法

Key 能够是任意类型,最后都存成byte[]
Key 不能太长，好比1024字节，但做者也不追求过短，要表达清楚意思才好，做者建议用":"分隔表名，用"."做为单词间的链接。
KEYS显示全部的key，支持通配符 "KEYS a*" , "keys a?c"，但不建议在生产环境大数据量下使用。
SORT，对集合按数字或字母顺序排序后返回，或者存到另外一个List，还能够关联到外部Key等。由于会耗用CPU，有时会安排到slave上执行。
EXPIRE/EXPREAT/PERSIST/TTL/，关于Key超时的操做，默认以秒为单位，也有p字头的以毫秒为单位的版本。
其余命令： EXISTS，DEL，RENAME/RENAMENX(仅当new key不存在时)，MOVE/MIGRATE(实例内今后db到彼db/今后实例到彼实例)，RANDOMKEY，TYPE/Object(Key的类型/对象编码类型，空置时间)，DUMP/RESTORE(value值的持久化)

　　2.2 String spring

　　最普通的key-value，除了支持最基本的get/set， Redis也很喜欢添加一些简便的指令，在服务端作起来是举手之劳，客户端便方便不少。 sql

incr/decr/incrby/incrbyfloat，若是key还不存在时建立key并设原值为0。
setEx/pSetEx， Set + Expire 的简便写法,p字头以毫秒为单位。
setNx， key不存在时才put进去。
getset，设置新值，返回旧值。
mget/mset/msetex，一次get/set多个key。
getbit/setbit/bitop/bitcount bitmap玩法，好比统计今天的访问用户，每一个用户有一个offset，今天进来的话就把那个位为1。
append/setrange/getrange，只对特定的数据格式好比字段定长的有用，json格式就没用。

　　2.3 Hash

　　Key-HashMap结构，相比2.2中的JSON格式Value，能够只读取/更新对象的某些属性，有些属性超长就让它一边呆着不动。。

　　另外一个用法是用来建索引。好比User对象，除了id有时还要按name来查询，能够建一个Key为user:index:name的Hash，在插入User对象时(set user:101 {"id":101,"name":"calvin"})，顺便往这个hash插入一条(hset user:index:name calvin 101)，这时calvin做为hash里的一个key，值为101。按name查询的时候，用hget user:index:name calvin 就能从名为calvin的key里取出id。

　　2.4 List

　　Redis里能够当双向链表来用，还提供blocking版本的pop函数，能够当Message Queue来用。

　　不过List并无JMS的ack机制，若是消费者把job给Pop走了又没处理完就死机了怎么办? 解决方法之一是加多一个sorted set，以分发时间为score，用户把job作完了以后要去消掉它。

　　除了List标准的双向POP/PUSH外，还支持对队列内容的直接操做，好比LREM/LSET/LINSERT/LINDEX。

　　另外常常用LTRIM限制List的大小，好比只保留最新的20条消息。LRANGE不一样于POP直接弹走元素，只是返回列表内一段下标的元素。LLEN获取列表的长度。

　　2.5 Set

　　Set就是Set，还提供一些交集，并集，差集的集合操做。

　　2.6 Sorted Set

　　有序集，元素放入集合的时候要同时提供该元素的分数。

ZRANGE/ZREVRANGE 按排名的上下限返回元素，正数与倒数。
ZRANGEBYSCORE/ZREVRANGEBYSCORE 按分数的上下限返回元素，正数与倒数。
ZREMRANGEBYRANK/ZREMRANGEBYSCORE 按排名/按分数删除元素。
ZCOUNT 统计分数上下限之间的元素个数。
ZRANK/ZREVRANK 显示某个元素的正倒序的排名。
ZSCORE/ZINCRBY 显示元素的分数/增长元素的分数。
ZADD/ZREM/ZCARD/ZINTERSTORE/ZUNIONSTORE 集合操做与SET相同，少了个差集的操做。

　　2.7 事务

　　用Multi/Exec/Discard实现，隔离级别是这边事务一天不提交，那边另外一个事务仍是看到旧的值。还有个Watch指令，起到CAS的效果，若是事务提交时，Key的值已被别的事务改变，事务会被打断。

　　2.8 Lua Script

　　Redis2.6内置的Lua Script支持，能够在Redis的Server端一次过运行大量逻辑。

整个Script默认是在一个事务里的。
Script里涉及的全部Key尽可能用变量，从外面传入，使Redis一开始就知道你要改变哪些key。
EVAL每次传输一整段Script比较费带宽，能够先用SCRIPT LOAD载入script，返回哈希值。而后用EVALHASH执行。
内置的LUA库里还很贴心的带了CJSON，能够处理JSON字符串。

　　3. 性能

速度太快了，用光了带宽也测不出极限。若是是本地socket直连，incr能够去到很吓人的几十万TPS。
普通的get/set操做，通过了LAN，延时也只有1毫秒左右，能够放心使用，不用像调用REST接口和访问数据库那样，多一次外部访问都心痛。
自带的redis-benchmark默认只是基于一个很小的数据集进行测试，但可调整命令行参数如 redis-benchmark -r 10000000 -n 10000000 -d 128 -t SET,GET 就能够默认开50条线程，SET 6M条左右(random)key是21字节长，value是128字节长的数据进去, 再GET出来。
若是要一次发送多条指令，PipeLining模式能让性能更快，由于它在设计上正视了网络往返的时间。
更快的是Lua Script模式，还能够包含逻辑，直接在服务端又get又set的 (见2.8 Lua Script)。
单线程单CPU架构，但做者认为CPU不是瓶颈，内存与网络带宽才是。
发现执行缓慢的命令，可配置执行超过多少时间的指令算是缓慢指令(默认10毫秒，不含IO时间)，能够用slowlog get 指令查看(默认只保留最后的128条)。单线程的模型下，某个请求占掉10毫秒是件大事情。

　　4. 容量

　　最大内存：

必定要设置最大内存，不然物理内存用爆了就会大量使用Swap，写RDB文件时的速度慢得你想死。
多留一倍内存是最安全的。重写AOF文件和RDB文件的进程(即便不作持久化，复制到Slave的时候也要写RDB)会fork出一条新进程来，采用了操做系统的Copy-On-Write策略(若是父进程的内存没被修改，子进程与父进程共享Page。若是父进程的Page被修改, 会复制一份改动前的内容给新进程)，留意Console打出来的报告，如"RDB: 1215 MB of memory used by copy-on-write"。在系统极度繁忙时，若是父进程的全部Page在子进程写RDB过程当中都被修改过了，就须要两倍内存。
按照Redis启动时的提醒，设置 vm.overcommit_memory = 1 ，使得fork()一条10G的进程时，由于COW策略而不必定须要有10G的free memory.
当最大内存到达时，按照配置的Policy进行处理，默认policy为volatile-lru，对设置了expire time的key进行LRU清除(不是按实际expire time)。若是沒有数据设置了expire time或者policy为noeviction，则直接报错，但此时系统仍支持get之类的读操做。另外还有几种policy，好比volatile-ttl按最接近expire time的，allkeys-lru对全部key都作LRU。
原来2.0版的VM(将Value放到磁盘，Key仍然放在内存)，2.4版后又不支持了。

　　内存占用：

测试代表，stirng类型须要90字节的额外代价，就是说key1个字节，value一个字节时，仍是须要占用92字节的长度，而上述的benchmark的记录就占用了239个字节。
用make 32bit能够编译出32位的版本，每一个指针占用的内存更小，但只支持最大4GB内存。

　　Sharding：

Jedis支持在客户端作分区，局限是不能动态re-sharding，有分区的master倒了，必须用slave顶上。要增长分区的话，呃.....
Redis-Cluster是今年工做重点，支持automatic re-sharding，采用和Hazelcast相似的算法，总共有N个分区，每台Server负责若干个分区。客户端先hash出key 属于哪一个分区，而后发给负责这个分区的Server。Re-sharding时，会将某些分区的数据移到新的Server上，而后各Server周知分区<->Server映射的变化，由于分区数量有限，因此通信量不大。在迁移过程当中，原server对于已经迁移走的数据的get请求，会回一个临时转向的应答。

　　5. 高可用性

　　5.1 持久化

　　综述：解密Redis持久化(中文归纳版)，英文原版

　　RDB文件：

整个内存的压缩过的Snapshot，RDB的数据结构, 能够配置写Snapshot的复合触发条件，默认是60秒内改了1万次或300秒内改了10次或900秒内改了1次。
RDB在写入过程当中，会连内存一块儿Fork出一个新进程，遍历新进程内存中的数据写RDB。
先写到临时文件再Rename，这样外部程序对RDB文件的备份和传输过程是安全的。并且即便写新快照的过程当中Server被强制关掉了，旧的RDB文件还在。
可配置是否进行压缩，方法是是字符串的LZF算法和String形式的数字变回int形式存储。

　　AOF文件：

append only的操做日志，等于mysql的binlog，记录全部有效的写操做，格式是明文的Redis协议的纯文本文件。
通常配置成每秒调用一次fsync将数据写到磁盘，坏处是操做系统非正常关机时，可能会丢1秒的数据。若是设为fsync always，性能只剩几百TPS，不用考虑。
若是使用了AOF，重启时只会从AOF文件载入数据，不会管RDB文件。
AOF文件过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件再rename)，遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后的大小的一倍时触发。
Redis协议的内容，如set mykey hello，将持久化成*3 $3 set $5 mykey $5 hello，第一个数字表明这条语句有多少元，其余的数字表明后面字符串的长度。这样的设计，使得即便在写文件过程当中忽然关机致使文件不完整，也能自我修复，执行redis-check-aof便可。

RDB不会实时写入数据，并且若是同时使用二者，但服务器重启只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？做者建议不要，由于RDB更适合用于备份数据库，快速重启，并且不会有AOF可能潜在的bug，留着做为一个万一的手段。

　　读写性能：

AOF重写和RDB写入都是在fork出进程后，遍历新进程内存顺序写的，既不影响主进程，顺序写的速度也比随机写快，在普通PC服务器上把刚才的1.5G数据写成一个200M的RDB文件大约8秒，启动时载入一个1.4G的AOF文件大约13秒。
2.4版之后，lpush能够一次push多个值了，使得AOF重写时能够将旧版本中的多个lpush指令合成一个。
有人建议设置no-appendfsync-on-rewrite 为 yes，aof rewrite时就不执行fsync了，先都存在内存里，减小IO资源争用。固然这样会丢数据。
Fork一个使用了大量内存的进程也要时间，大约10ms per GB的样子，各类系统的对比。

　　其余：

正确关闭服务器：redis-cli shutdown 或者 kill，都会graceful shutdown，保证写RDB文件以及将AOF文件fsync到磁盘，不会丢失数据。若是是Ctrl+C，或者kill -9 就会丢失数据。
执行指令bgsave 可触发rdb存盘，bgrewriteaof可触发aof重写。

　　5.2 Master-Slave复制

能够在配置文件、命令行参数、以及执行SLAVEOF指令的来设置。
当前版本，一旦执行SlaveOF， slave会清掉本身的全部数据，执行一次全同步：Master要bgsave出本身的一个RDB文件，发给Slave。而后再增量同步: Master做为一个普通的client连入slave，将全部写操做转发给slave，没有特殊的同步协议。
做者在2.8版本中将支持PSYNC部分同步
测试代表同步延时很是小。
有建议只在Slave上写RDB和AOF文件，但这样master启动时就须要从slave copy文件，fail-over脚本也更复杂。只要有足够内存，master平时IO也不高的话，仍是简化架构更好。

　　5.3 Fail-Over

　　5.3.1 概述

　　Redis-sentinel是2.6版开始加入的另外一组独立运行的节点, 提供自动Fail Over的支持。

每秒钟对全部master，slave和其余sentinel执行ping，redis-server节点要应答+PONG或-LOADING或-MASTERDOWN.
若是某一台Sentinel没有在30秒内(可配置得短一些哦)收到上述正确应答，它就会认为master处于sdown状态(主观Down)
它向其余sentinel询问是否也认为master倒了(SENTINEL is-master-down-by-addr )，若是quonum台(默认是2)sentinels在5秒钟内都这样认为，就会认为master真是odown了(客观Down)。
此时会选出一台sentinel做为Leader执行fail-over, Leader会从slave中选出一个提高为master(执行slaveof none)，这台slave必须状态正常，并且INFO显示它与master的复制链接并无断开过久。而后让其余slave指向它(执行slaveof new master)。

5.3.2 master/slave 及其余sentinels的发现

　　master地址在sentinel的配置文件里, sentinel会每10秒一次向master发送INFO，知道master的slave有哪些。若是master已经变为slave，sentiel会分析INFO的应答指向新的master。因此当sentiel重启时，它的配置文件里master的地址并没变，那它仍然会去找old master，而后被redirect到新的master。但若是old master还没起来，或者old master没把本身变成slave，悲剧就可能发生。

　　另外，sentinel会在master上建一个pub/sub channel，通告各类信息，好比+sdown/-sdown，并且sentinel们也是经过接收pub/sub channel上的+sentinel的信息发现彼此，由于每台sentinel每5秒会发送一次__sentinel__:hello，宣告本身的存在。

　　5.3.3 自定义脚本

sentinel在failover时还会执行配置文件里指定的用户reconfig脚本，让master变为slave并指向新的master。
脚本在以下时机被调用： 1. slave开始提高成master，2.全部slave都已指向新master，3.各类缘由提高被终止。
脚本的将会在命令行按顺序传入以下参数： <master-name> <role(leader/observer)> <state(上述三种状况)> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
脚本返回0是正常，若是返回1会被从新执行，若是返回2或以上不会。若是超过60秒没返回会被强制终止。

　　另外一种notify脚本在收到任何pub/sub信息时都会调用，让你去通知O&M系统。

　　5.3.4 Client集成

　　client中执行语句SENTINEL get-master-addr-by-name mymaster 可得到当前master的地址。可是Jedis还没集成sentinel,只有一个热心网友提交了pull request

　　淘宝的Tedis driver，使用了彻底不一样的思路，不基于Sentinel，而是多写随机读，学术名词是ReadOne-WriteAll-tx(see NoSQL数据库的分布式算法), 一开始就同步写入到全部节点，读的话随便读一个还活着的节点就好了。(但节点死掉从新起来后怎么从新同步?何时能够从新做为一个可选的master?)

　　Redis做者也在博客里抱怨怎么没有人作Dynamo-style 的client。

　　5.4 Geographic-Redundancy

　　一个方法是用rsync等工具同步RDB文件，但RDB文件是很是不实时的。

　　若是要求更高，能够本身写程序读取AOF文件或MONITOR，把指令转发给远处的站点，反正里头的内容就是Redis协议。

　　6. 维护

　　配置

　　能够在配置文件中编写，也能够在启动时的命令行配置，如redis-server --port 7777 --slaveof 127.0.0.1 8888，还能够在cli中执行CONFIG GET，能够达到不重启服务的修改配置参数的效果。

　　监控

　　Redis监控技巧有详细的介绍。

　　INFO指令将返回很是丰富的信息。

着重监控检查内存使用，好比是否已接近上限，好比有无大量使用swap(used_memory - used_memory_rss)
还有AOF与RDB文件的保存状况，master-slave的关系也要重点监控。
STAT中信息还包括key命中率，全部命令的执行次数，全部client链接数量等，CONFIG RESETSTAT 可重置。

　　其余

SlowLog 检查慢操做(见2.性能)
配置sentinel的notify.sh脚本对全部事件告警或本身用PING/INFO监控节点状态(见5.3.3)
MONITOR能够显示Server收到的全部指令，能够用于debug。
Redis live，基于Python的DashBoard，使用INFO和MONITOR得到系统状况和指令统计分析。
Instagram的Redis Faina，基于Python，使用MONITOR对指令进行统计分析.
Redis-rdb-tools 基于Python，能够分析RDB文件，好比每条Key对应value所占的大小，还能够将RDB dump成文本文件而后进行比较，还能够将RDB输出成JSON格式。
Redis做者本身写的Redis Sampler，基于Ruby，统计数据分布状况。

　　维护

用redis-check-aof/redis-check-dump 修复烂掉的文件。
在系统闲时调用 bgrewriteaof 重写AOF文件。

　　7. 其余

　　过时数据清除 ,过时数据的清除历来不容易，Redis使用了一种相对务实的作法

当client主动get的时候会先进行判断。
若是clien永远都再也不get那条key呢? 它会在后台，每秒10次的执行以下操做：随机选取100个key校验是否过时，若是有25个以上的key过时了，马上随机选取下100个key，可见若是数据不被主动get，它何时最终被清理掉是未知的。
上述主动清理只会在master进行，slave们会收到从master发过来的DEL指令，master的AOF文件也会插入一条DEL。

　　Redis如何处理客户端链接

　　8. Java Driver

　　各个Driver好像只有Jedis比较活跃。

　　不须要Spring Data Redis的封装，由于Jedis已足够简单，因此它没有像对MongoDB java driver的封装那样能简化代码，所谓屏蔽各类底层driver的差别并不太吸引人，由于我就没打算选其余几种driver。

　　Jedis基于Apache Commons Pool作的链接池，默认最大链接数只有8，通常须要从新设置。

　　9. Windows的版本

　　Windows版本方便单机调测，但Redis并无提供，好在微软提供了一个，暂时基于Redis 2.4版本。 https://github.com/MSOpenTech/redis 由于github如今已经没有Download服务了，因此编译好的可执行文件藏在这里 https://github.com/MSOpenTech/redis/tree/2.4/msvs/bin/release

原文出处：https://github.com/springside/springside4/wiki/redis