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  • Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。 Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以...

    REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。

    Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。

    Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

    1. 相关资源

    • Redis 官网:https://redis.io/

    • 源码地址:https://github.com/redis/redis

    • Redis 在线测试:http://try.redis.io/

    • Redis 命令参考:http://doc.redisfans.com/

    • 参考资源:

      • https://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8836819

      • https://www.pianshen.com/article/62601709167/

    2. 键值数据库

    其有别于关系型数据库,是NoSql分类中的一种,属于键值数据库,在中文互联网中redis大有一统江湖的趋势(好像已经是了)

    键值数据库起源于 Amazon 开发的 Dynamo 系统,可以把它理解为一个分布式的 Hashmap,支持 SET/GET 元操作。
    它使用一个哈希表,表中的 Key(键)用来定位 Value(值),即存储和检索具体的 Value。数据库不能对 Value 进行索引和查询,只能通过 Key 进行查询。Value 可以用来存储任意类型的数据,包括整型、字符型、数组、对象等。
    在这里插入图片描述
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    3. 为什么而诞生(优点)

    Redis 是当前互联网世界最为流行的 NoSQL(Not Only SQL)数据库。NoSQL 在互联网系统中的作用很大,因为它可以在很大程度上提高互联网系统的性能。

    Redis 具备一定持久层的功能,也可以作为一种缓存工具。对于 NoSQL 数据库而言,作为持久层,它存储的数据是半结构化的,这就意味着计算机在读入内存中有更少的规则,读入速度更快。

    对于那些结构化、多范式规则的数据库系统而言,它更具性能优势。作为缓存,它可以支持大数据存入内存中,只要命中率高,它就能快速响应,因为在内存中的数据读/写比数据库读/写磁盘的速度快几十到上百倍。

    1. 响应快速

    Redis 响应非常快,每秒可以执行大约 110 000 个写入操作,或者 81 000 个读操作,其速度远超数据库。如果存入一些常用的数据,就能有效提高系统的性能。

    1. 支持 6 种数据类型

    它们是字符串、哈希结构、列表、集合、可排序集合和基数。比如对于字符串可以存入一些 Java 基础数据类型,哈希可以存储对象,列表可以存储 List 对象等。这使得在应用中很容易根据自己的需要选择存储的数据类型,方便开发。

    对于 Redis 而言,虽然只有 6 种数据类型,但是有两大好处:一方面可以满足存储各种数据结构体的需要;另外一方面数据类型少,使得规则就少,需要的判断和逻辑就少,这样读/写的速度就更快。

    1. 操作都是原子的

    所有 Redis 的操作都是原子的,从而确保当两个客户同时访问 Redis 服务器时,得到的是更新后的值(最新值)。在需要高并发的场合可以考虑使用 Redis 的事务,处理一些需要锁的业务。

    1. MultiUtility 工具

    Redis 可以在如缓存、消息传递队列中使用(Redis 支持“发布+订阅”的消息模式),在应用程序如 Web 应用程序会话、网站页面点击数等任何短暂的数据中使用。

    正是因为 Redis 具备这些优点,使得它成为了目前主流的 NoSQL 技术,在 Java 互联网中得到了广泛使用。

    • 一方面,使用 NoSQL 从数据库中读取数据进行缓存,就可以从内存中读取数据了,而不像数据库一样读磁盘。现实是读操作远比写操作要多得多,所以缓存很多常用的数据,提高其命中率有助于整体性能的提高,并且能减缓数据库的压力,对互联网系统架构是十分有利的。

    • 另一方面,它也能满足互联网高并发需要高速处理数据的场合,比如抢红包、商品秒杀等场景,这些场合需要高速处理,并保证并发数据安全和一致性。

    3. 有什么局限

    1. 由于是内存数据库,所以单台机器,存储的数据量,跟机器本身的内存大小。虽然redis本身有key过期策略,但是还是需要提前预估和节约内存。如果内存增长过快,需要定期删除数据。

    2. 如果进行完整重同步,由于需要生成rdb文件,并进行传输,会占用主机的CPU,并会消耗现网的带宽。不过redis2.8版本,已经有部分重同步的功能,但是还是有可能有完整重同步的。比如,新上线的备机。

    3. 修改配置文件,进行重启,将硬盘中的数据加载进内存,时间比较久。在这个过程中,redis不能提供服务。

    4. 有一个不是局限的局限,他要解决的是高并发的引用场景,提升响应效率,解决超卖问题,如果没有就没有必要应用该技术栈。

    4. 应用场景

    1. 热点数据的缓存

    由于redis访问速度块、支持的数据类型比较丰富,所以redis很适合用来存储热点数据,另外结合expire,我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作,这个功能最为常见,我们几乎所有的项目都有所运用。

    1. 限时业务的运用

    redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会删除它。利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息、手机验证码等业务场景。

    1. 计数器相关问题

    redis由于incrby命令可以实现原子性的递增,所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成、具体业务还体现在比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。

    1. 排行榜相关问题

    关系型数据库在排行榜方面查询速度普遍偏慢,所以可以借助redis的SortedSet进行热点数据的排序。

    在奶茶活动中,我们需要展示各个部门的点赞排行榜, 所以我针对每个部门做了一个SortedSet,然后以用户的openid作为上面的username,以用户的点赞数作为上面的score, 然后针对每个用户做一个hash,通过zrangebyscore就可以按照点赞数获取排行榜,然后再根据username获取用户的hash信息,这个当时在实际运用中性能体验也蛮不错的。

    1. 分布式锁

    这个主要利用redis的setnx命令进行,setnx:"set if not exists"就是如果不存在则成功设置缓存同时返回1,否则返回0 ,这个特性在俞你奔远方的后台中有所运用,因为我们服务器是集群的,定时任务可能在两台机器上都会运行,所以在定时任务中首先 通过setnx设置一个lock,如果成功设置则执行,如果没有成功设置,则表明该定时任务已执行。 当然结合具体业务,我们可以给这个lock加一个过期时间,比如说30分钟执行一次的定时任务,那么这个过期时间设置为小于30分钟的一个时间 就可以,这个与定时任务的周期以及定时任务执行消耗时间相关。

    当然我们可以将这个特性运用于其他需要分布式锁的场景中,结合过期时间主要是防止死锁的出现。

    1. 延时操作

    这个目前我做过相关测试,但是还没有运用到我们的实际项目中,下面我举个该特性的应用场景。 比如在订单生产后我们占用了库存,10分钟后去检验用户是够真正购买,如果没有购买将该单据设置无效,同时还原库存。 由于redis自2.8.0之后版本提供Keyspace Notifications功能,允许客户订阅Pub/Sub频道,以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。 所以我们对于上面的需求就可以用以下解决方案,我们在订单生产时,设置一个key,同时设置10分钟后过期, 我们在后台实现一个监听器,监听key的实效,监听到key失效时将后续逻辑加上。 当然我们也可以利用rabbitmq、activemq等消息中间件的延迟队列服务实现该需求。

    1. 分页、模糊搜索

    redis的set集合中提供了一个zrangebylex方法,语法如下:

    ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]

    通过ZRANGEBYLEX zset - + LIMIT 0 10 可以进行分页数据查询,其中- +表示获取全部数据

    zrangebylex key min max 这个就可以返回字典区间的数据,利用这个特性可以进行模糊查询功能,这个也是目前我在redis中发现的唯一一个支持对存储内容进行模糊查询的特性。

    1. 点赞、好友等相互关系的存储

    Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。 又或者在微博应用中,每个用户关注的人存在一个集合中,就很容易实现求两个人的共同好友功能。

    这个在奶茶活动中有运用,就是利用set存储用户之间的点赞关联的,另外在点赞前判断是否点赞过就利用了sismember方法,当时这个接口的响应时间控制在10毫秒内,十分高效。

    1. 队列

    集合中,就很容易实现求两个人的共同好友功能。

    这个在奶茶活动中有运用,就是利用set存储用户之间的点赞关联的,另外在点赞前判断是否点赞过就利用了sismember方法,当时这个接口的响应时间控制在10毫秒内,十分高效。

    1. 队列

    由于redis有list push和list pop这样的命令,所以能够很方便的执行队列操作。

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  • 01键值数据库基本架构

    万次阅读 2021-12-03 09:35:17
    01键值数据库基本架构 前言 一、键值数据库的数据模型和操作接口 二、键值数据库可以存那些数据 三、键值数据库可以对数据做什么操作 四、键值数据库的键值对保存在内存还是外存 五、键值数据库的基本内部架构 六、...

    前言

    Redis 本身比较复杂,如果直接研究一个个具体的技术点,比如“单线程”“缓存”等,虽然可以直接学习到具体的内容,甚至立马就能解决一些小问题。但是这样学,很容易迷失在细枝末节里。更好的学习方式就是先建立起“系统观”。如果想要深入理解和优化 Redis,就必须要对它的总体架构和关键模块有一个全局的认知,然后再深入到具体的技术点。经过这样一个过程,在实践中定位和解决问题时,就会轻松很多,而且还可以把这个学习方式迁移到其他的学习活动上。使得学习、工作效率更高。
    在构造这个简单的键值数据库时,我们只需要关注整体架构核心模块。我们通过剖析这个最简单的键值数据库,来迅速抓住学习和调优 Redis 的关键。

    一、键值数据库的数据模型和操作接口

    开始构造 SimpleKV 时,首先就要考虑里面可以存什么样的数据,对数据可以做什么样的操作,也就是数据模型操作接口。它们看似简单,实际上却是我们理解 Redis 经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。

    理解了数据模型,你就会明白,为什么在有些场景下,原先使用关系型数据库保存的数据,也可以用键值数据库保存。例如,用户信息(用户 ID、姓名、年龄、性别等)通常用关系型数据库保存,在这个场景下,一个用户 ID 对应一个用户信息集合,这就是键值数据库的一种数据模型,它同样能完成这一存储需求。

    但是,如果你只知道数据模型,而不了解操作接口的话,可能就无法理解,为什么在有些场景中,使用键值数据库又不合适了。例如,同样是在上面的场景中,如果你要对多个用户的年龄计算均值,键值数据库就无法完成了。因为它只提供简单的操作接口,无法支持复杂的聚合计算

    Redis 到底能做什么,不能做什么呢?需要先搞懂它的数据模型操作接口

    二、键值数据库可以存那些数据

    对于键值数据库而言,基本的数据模型是 key-value 模型。key 是 String 类型,而 value 是基本数据类型,例如 String、整型等。

    不同键值数据库支持的 key 类型一般差异不大,而 value 类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时,一个重要的考虑因素是它支持的 value 类型。例如,Memcached支持的 value 类型仅为 String 类型,而 Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等。Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用,就是得益于支持多样化类型的 value

    不同 value 类型的实现,不仅可以支撑不同业务的数据需求,而且也隐含着不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异,从而导致不同的 value 操作之间存在着差异。

    三、键值数据库可以对数据做什么操作

    3 种基本操作,即 PUT、GET 和 DELETE。

    1. PUT:新写入或更新一个 key-value 对;
    2. GET:根据一个 key 读取相应的 value 值;
    3. DELETE:根据一个 key 删除整个 key-value 对。

    四、键值数据库的键值对保存在内存还是外存

    保存在内存的好处是读写很快,毕竟内存的访问速度一般都在百 ns 级别。但是,潜在的风 险是一旦掉电,所有的数据都会丢失。

    保存在外存,虽然可以避免数据丢失,但是受限于磁盘的慢速读写(通常在几 ms 级 别),键值数据库的整体性能会被拉低。

    因此,如何进行设计选择,我们通常需要考虑键值数据库的主要应用场景

    缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失,那么,用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached 和 Redis 都是属于内存键值数据库。

    五、键值数据库的基本内部架构

    大体来说,一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块、存储模块四部分(见 下图)。
    键值数据库的基本内部架构

    六、键值数据库采用什么访问模式

    访问模式通常有两种:

    1. 通过函数库调用的方式供外部应用使用,比如,上图中的libsimplekv.so,就是以动态链接库的形式链接到程序中,提供键值存储功能(RocksDB);
    2. 通过网络框架以 Socket 通信的形式对外提供键值对操作,这种形式可以提供广泛的键值存储服务。在上图中,我们可以看到,网络框架中包括 Socket Server 和协议解析( Memcached 和 Redis )。

    不同的键值数据库服务器和客户端交互的协议并不相同,我们在对键值数据库进行二次开发、新增功能时,必须要了解和掌握键值数据库的通信协议,这样才能开发出兼容的客户端。

    通过网络框架提供键值存储服务,一方面扩大了键值数据库的受用面,但另一方面,也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择,带来了一些潜在的问题,就是网络连接的处理、网络请求的解析,以及数据存取的处理,是用一个线程、多个线程,还是多个进程来交互处理呢?该如何进行设计和取舍呢?我们一般把这个问题称为 I/O 模型设计。不同的 I/O 模型对键值数据库的性能和可扩展性会有不同的影响。

    如果一个线程既要处理网络连接、解析请求,又要完成数据存取,一旦某一步操作发生阻塞,整个线程就会阻塞住,这就降低了系统响应速度。

    如果采用不同线程处理不同操作,某个线程被阻塞时,其他线程还能正常运行。但是,不同线程间如果需要访问共享资源,那又会产生线程竞争,也会影响系统效率。

    七、键值数据库如何定位键值对的位置

    键值数据库解析了客户端发来的请求,需要查找所要操作的键值对是否存在,这依赖于键值数据库的索引模块。索引的作用是让键值数据库根据 key 找到相应 value 的存储位置,进而执行操作。

    索引的类型有很多,常见的有哈希表、B+ 树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。不同键值数据库采用的索引并不相同,例如,Memcached 和 Redis 采用哈希表作为 key-value 索引,而 RocksDB 则采用跳表作为内存中 key-value 的索引。

    一般而言,内存键值数据库(例如 Redis)采用哈希表作为索引,很大一部分原因在于,其键值数据基本都是保存在内存中的,而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表O(1) 的操作复杂度相匹配。

    Redis的 value 支持多种类型,当我们通过索引找到一个key 所对应的 value 后,仍然需要从 value 的复杂结构(例如集合和列表)中进一步找到我们实际需要的数据,这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构

    总结

    为了支持更加丰富的业务场景,Redis 对这些组件或者功能进行了扩展,或者说是进行了精细优化,从而满足了功能和性能等方面的要求。

    1. Redis 主要通过网络框架进行访问,而不再是动态库了,这也使得 Redis 可以作为一个基础性的网络服务进行访问,扩大了 Redis 的应用范围。
    2. Redis 数据模型中的 value 类型很丰富,因此也带来了更多的操作接口,例如面向列表的 LPUSH/LPOP,面向集合的 SADD/SREM 等。
    3. Redis 的持久化模块能支持两种方式:日志(AOF)和快照(RDB),这两种持久化方式具有不同的优劣势,影响到 Redis 的访问性能和可靠性。
    4. Redis 支持高可靠集群和高可扩展集群,因此Redis 中包含了相应的集群功能支撑模块。
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  • Python实现键值数据库

    2021-01-28 21:24:20
    DBDB的诞生背景 Taavi Burns:还记得第一次写程序卡在一个 BUG 上时的情景,那时我正运行自己刚写好的 BASIC 程序,不知道为什么屏幕上有些像素点一闪一闪的,然后程序就... ——以上内容来自【Python实现键值数据库

    DBDB的诞生背景

    Taavi Burns:还记得第一次写程序卡在一个 BUG 上时的情景,那时我正运行自己刚写好的 BASIC 程序,不知道为什么屏幕上有些像素点一闪一闪的,然后程序就中止了。我回过头来查看自己的代码,发现代码最后几行竟然消失了。

    正巧我妈妈的一个朋友会编程,交流了一下后就找到问题出在哪了。程序太大以至于占了显存。一旦屏幕清空,我的程序就直接被截断了。

    自此之后,我就非常注意内存分配的问题了,我学习了关于指针的知识,知道了如何使用 malloc 分配内存,还学习了数据结构是如何存储在内存上的,你必须非常小心地应对这些内存上的数据,一旦修改了不该修改的地方,你的程序会崩溃而且可能需要花很长时间来调 BUG 。

    一些年过去了,我遇到了一门面向并发程序设计的语言 Erlang,原来进程间通信并不一定要复制数据,所有的数据结构都是不可变的。之后我又学习了 Clojure 中的不可变数据结构,渐渐沉迷于此道。

    2013 年的时候我阅读了 CouchDB 的源代码,他的设计理念,对于复杂数据的管理机制都让我由衷的认同和欣赏。我认识到使用不可变的数据结构设计系统会是一个不错的主意,所以就有了 DBDB 和这篇文档(500L 上的原文档)。

    当我实现可变的二叉树时遇到了不少麻烦,当你对数据的一部分做出改变时你不知道它会不会影响到其它部分,需要考虑的边界情况很多,但是更可怕的是有些情况你自己也想不到,简直是一团乱。但是当我改用不可变的数据结构后,麻烦几乎都消失了,程序不那么容易出 BUG 了。我再一次认识到使用不可变的数据结构会使开发和维护程序更加容易。

    ——以上内容来自【Python实现键值数据库】

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  • Redis是典型的键值数据库。设计一个键值数据库,需要考虑里面存什么样的数据,对数据可以做什么样的操作,也就是数据模型和操作接口,还得考虑键值对保存在内存还是外存,采用什么访问模式。 键值数据库的数据模型...

    Redis是典型的键值数据库。设计一个键值数据库,需要考虑里面存什么样的数据,对数据可以做什么样的操作,也就是数据模型和操作接口,还得考虑键值对保存在内存还是外存,采用什么访问模式。

    键值数据库的数据模型是key-value模型,需要重点考虑的是value支持的类型。Redis得以广泛应用,因为Redis支持String、哈希表、列表、集合等多样化类型的value。

    数据库的操作接口无非就是CRUD:

    • PUT / SET:增加或更新key-value;
    • GET:使用key查询对应的value;
    • SCAN:根据一段key的范围查询对应的value;
    • DELETE:使用key删除整个key-value。

    键值对保存在内存的优点是存取速度快,但是一旦机器断电,就会丢失所有数据。保存在外存,虽然可以避免数据丢失,但是存取速度会受限于磁盘的存取速度,此时键值数据库的整体性能降低。

    因此键值对保存在内存和外存这个问题,主要还是看应用场景,比如缓存需要存取速度快并且允许数据丢失,因此缓存场景使用内存保存键值对数据更好。Redis作为缓存数据库就是一个非常广泛的应用场景。

    一个键值数据库通常包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分。 

    访问模式通常有两种:

    • 通过函数库调用的方式供外部应用使用;
    • 通过网络框架以Socket通信的形式对外提供键值对操作。

    Redis是通过网络框架访问的,因此Redis可以作为一个基础性的网络服务访问,扩大了Redis的应用范围。

    Redis数据模型中value类型丰富,因此操作接口更多,比如操作列表使用LPUSH/LPOP,操作集合使用SADD/SREM。

    Redis的持久化支持日志(AOF)和快照(RDB),这两种持久化方式有不同的优缺点,会影响到Redis的访问性能和可靠性。

    Redis的索引模块采用哈希表作为索引,因为其键值数据保存在内存中,内存的高性能随机访问可以很好与哈希表O(1)的操作复杂度匹配。

     

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