简介
Redis,全名RE
mote DI
ctionary S
erver,开源的高性能的KV内存数据库,支持数据持久化。
开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统,高性能、功能丰富。
提供了Java , C/C , C# , PHP , JavaScript ,Perl, Object-C , Python , Ruby , Erlang等客户端
- 从2010年3月15日起, Redis的开发工作由VMware主持
- 从2013年5月开始, Redis的开发由Pivotal赞助
1 高性能
- 底层使用ANSI C语言编写,纯内存数据库,所以读取速度快
- 通讯采用epolI非阻塞I/O多路复用机制,减少了线程切换时上下文的切换和竞争
- Redis采用单线程的模型,保证了每个操作的原子性,也减少了线程的上下文切换和竞争
- Redis存储结构多样化,不同的数据结构对数据存储进行了优化加快读取的速度
- Redis采用自己实现的事件分离器,效率比较高,内部采用非阻塞的执行方式,吞吐能力比较大。
Redis能读的速度是11w次/s,写的速度是81000次/s。
官方bench-mark数据:测试完成了50个并发执行100000个请求。设置和获取的值是一个256字节字符串。 结果:读的速度是10000次/s,写的速度是81000次/s。redis尽量少写多读,符合缓存的适用要求。单机redis支撑万级, 如果10万 可采用主从复制的模式。
单线程
Redis 作为一个进程,一直是多线程的。
IO线程
- redis 6前(2020年5月),单线程
- redis 6后,多线程,NIO模型 ==> 主要的性能提升点
内存处理线程
- 单线程 高性能的核心
原因
- 无需各种锁的性能消耗
- 单线程多进程的集群方案
- CPU 消耗
单进程单线程优势
- 代码更清晰,处理逻辑更简单
- 不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
- 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
单进程单线程弊端
- 无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善
2 线程安全
Redis 操作都是单线程,原子性的。多线程其实体现在数据解析和同步数据。底层内部的核心操作还是单线程的。
3 丰富的功能
3.1 数据结构
string、hash、list、set、sorted set,raw、int、ht、zipmap、linkedlist、ziplist、intset。
3.2 持久化
- RDB持久化
- AOF持久化
- 4.0 引入RDB- AOF混合持久化
3.3 主从模式
3.4 哨兵
集群
模块化
4 适用场景
缓存、分布式锁、队列、集合、GEO、BitMap、消息队列等。
- 主流互联网微服务架构下的 redis
常见缓存中间件对比
发展史
Redis2.6
1)键的过期时间支持毫秒。 2)从节点支持只读功能。
Redis2.8
1)可以用bind命令绑定多个IP地址。 2)发布订阅添加了pub/sub. 3) Redis Sentinel第二版, 相比于Redis2.6的Redis Sentinel, 此版本已经变成生产可用。
Redis3.0 (里程碑)
- Redis最大的改动就是添加Redis的分布式实现Redis Cluster。
Redis3.2
Redis3.2在2016年5月6日正式发布,相比于Redis3.0主要特征如下: 1)添加GE0相并功能。 2)新的List编码类型: quicklist.
Redis4.0 (重大改版)
1)提供了模块系统,方便第三方开发者拓展Redis的功能。 2)提供了新的缓存剔除算法: LFU (Last Frequently Used),并对已有算法进行了优化。 3)提供了非阻塞del和flushall/flushdb功能,有效解决删除了bigkey可能造成的Redis阻塞。 4)提供了RDB-AOF混合持久化格式,充分利用了’AOF和RDB各自优势。
Redis5.0
1)新的Stream数据类型。 2)客户经常连接和断开连接时性能更好。
Redis6.0
- 多线程。多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析,执行命令仍然是单线程。
使用场景
业务数据缓存
- 通用数据缓存 string,int,list,map
- 实时热数据,最新N条数据
- 会话缓存,token缓存
业务数据处理
- 非严格一致性要求的数据:评论,点击等
- 业务数据去重:订单处理的幂等校验等
- 业务数据排序:排名,排行榜等
全局一致计数
- 全局流控计数 简单的限流组件
- 秒杀的库存计算
- 抢红包
- 全局ID生成
高效统计计数
- id去重 记录访问ip等全局bitmap操作
- UV、PV等访问量 非严格一致性要求
发布订阅与Stream
- Pub-Sub 模拟队列 subscribe comments publish comments java
- Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。 Redis Stream 主要用于MQ。可参考 https://www.runoob.com/redis/redis-stream.html
分布式锁
- 获取锁 原子性操作
SET dlock my_random_value NX PX 30000
- 释放锁,lua脚本,保证原子性 单线程,从而具有事务性
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
关键点:原子性、互斥、超时
Redis Lua
类似于数据库的存储过程,mongodb的js脚本。 open resty = nginx lua jit。
直接执行
代码语言:javascript复制eval "return'hello java'" 0
eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value
预编译 script load script脚本片段 返回一个SHA-1签名 shastring
代码语言:javascript复制evalsha shastring keynum [key1 key2 key3 ...] [param1 param2 param3 ...]
客户端
Jedis
官方客户端,类似于JDBC,可以看做是对redis命令的包装。 基于BIO,线程不安全,需要配置连接池管理连接。
Lettuce
目前主流推荐的驱动,基于Netty NIO,API线程安全。
Redission
基于Netty NIO,API线程安全。 大量分布式功能特性,比如JUC的线程安全集合和工具的分布式版本,分布式的基本数据类型和锁等。
Spring Data Redis
核心是 RedisTemplate(可以配置基于Jedis,Lettuce,Redisson) 使用方式类似于MongoDBTemplate,JDBCTemplate或JPA 封装了基本redis命令操作。
Spring Boot与Redis集成
引入 spring-boot-starter-data-redis 配置 spring redis
Spring Cache与Redis集成
默认使用全局的CacheManager自动集成。
使用ConcurrentHashMap或ehcache时,不需要考虑序列化问题。 使用Redis需要注意
- 默认使用java的对象序列化,对象需要实现Serializable
- 自定义配置,可以修改为其他序列化方式