亚洲必赢手机入口Redis初认识。Redis

by admin on 2018年10月7日

装以及祭

  • Redis-x64-3.2.100:服务端 +
    客户端
  • redis-3.2.5:源代码
  • Redis Desktop Manager –
    v0.8.8:客户端(基于Qt5之跨平台Redis桌面管理软件,C++编写,响应迅速、性能好,但无支持数据库备份与回复)

切切实实使用:

  • 劳端启动:将下令 redis-server.exe
    redis.windows.conf 写副 .bat 文件,直接运行 StartWithConf.bat 启动服务端;
  • 客户端启动:直接运行 redis-cli.exe 即可;

    redis.windows.conf:配置文件
    redis-benchmark.exe:Redis读写性能测试工具
    redis-check-aof.exe:aof修复检查日志
    redis-check-dump.exe:dump检查数据库文件
    redis-cli.exe:Redis客户端程序
    redis-server.exe:Redis服务器程序
    StartWithConf.bat:启动Redis

Redis是啥

Redis是一个开源的key-value存储系统,由于具备丰富的数据结构,又受那作者戏称为多少结构服务器。它属于NoSQL(Not
Only
SQL)数据库中之键值(Key-Value)存储数据库,即她属于与MySQL和Oracle等关联项目数据库不同之非关系型数据库。它与memcached类似,但是优渥memcached。

布文件

redis.windows.conf

Redis服务端的运行参数全部赖配置文件贯彻,此处详细介绍Redis配置文件之几个举足轻重参数:

network

  • bind 127.0.0.1:绑定地址(外网连接:0.0.0.0)  
  • port 6379:默认绑定本机的6379端口;
  • timeout:连接超时时间(秒)
  • requirepass pass:配置redis连接认证密码

general

  • loglevel
    debug/notice/warning/verbose:日志级别(开发测试/生产环境/只记录警告错误信息/详细信息)
  • logfile
    ./Logs/redis_log.txt:日志文件保留路径
  • databases 16:数据库数量,默认0

snapshotting

  • save TimeInterval ChangeCnt

append only mode

  • appendonly yes:开启命令日志模式;

limits

  • maxclients 64:最大连接数,0吧非限量
  • maxmemory <bytes>:内存清理临界值
  • maxmemory-policy
    volatile-lru:内存清理用的默认策略,对安过时之key进行LRU算法删除

Redis和Memocache的区别

1.Memocache只是支持字符串类型,而redis支持添加的数据类型
2.Redis 支持有限种持久化策略:RDB 快照和 AOF 日志,而 Memcached
不支持持久化。
3.Redis Cluster 落实了分布式的支持,Memocache不支持

劳动令

ping:启动服务连接情况
info:查看server/client配置信息
info commandstats + config resetstat:显示/清除名次调用统计信息
config get/set:获取/设置配信息
flushdb/flushall:删除当前所选/所有数据库中的所有key
save/bgsave:数据保存到硬盘/异步保存
lastsave: 上次成功保存到磁盘的unix时间戳
dbsize:查看所有key的数目 
get/set和mget/mset:获取/设置键
incr/decr和incrby/decrby:自增/自减
exists/type key:键key是否存在/键类型
expire key secondTime:设置键的过期时间
rename oldKey newKey:重命名
ttl key:键key的剩余存活时间
select db_index:选择数据库
move key db_index:将键key移动到指定数据库

Redis的运场景

1.用来持久化存储:由于Redis拥有丰富的数据结构,所以可以储存多种类型的多少。同时,它于仓储和取某些数据的频率方面也优化关系项目数据库。
2.用于数据缓存:Redis最适合所有数据in-momory的现象。

基本概念

Redis是超人的NoSQL数据库服务器,其License是Apache
License、完全免费。首先看下内存数据库的基本概念:

内存数据库

In-Memory DataBase,以内存为要存储介质的数据库.

  • 拥有的表及索引在内存中、消除I/O瓶颈,为访内存设计最佳访问方法以及目录模式,读写速度快、性能好;
  • 内存数据库的容量大小为物理内存的限制;
  • 安全性问题是钢铁伤,支持因政策及磁盘数据库进行数据并,以及数据库的可靠性恢复机制;

Redis

REmote DIctionary Server(远程字典服务),远程内存数据库(Memory Database + Data Structure
Server),开源的用ANSI-C语言编写、支持网络、可因内存亦可持久化的日志型、高性能的key-value数据库,Redis不预约义且不以说明,适应高并发、海量数据存储场景。

  • A persistent key-value database with built-in net interface
    written in ANSI-C for Posix systems.
  • Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value cache
    and store.

下是Redis支持的5种类型数据结构的其中图解(图一律):

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redisObject对象是Redis内部的中坚目标,用于表示所有的key和value。

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;  // 数据类型
    unsigned encoding:4;  // 编码方式
    unsigned lru:REDIS_LRU_BITS;   /* lru time (relative to server.lruclock) */
    int refcount;   // 对象的引用计数
    void *ptr;   // 指向真正的存储结构
} robj;

其中,REDIS_LRU_BITS代表当内存超限时采取LRU算法清除内存中的靶子。redisObject对象的创造以object.c文件被:

robj *createObject(int type, void *ptr) {
    robj *o = zmalloc(sizeof(*o));
    o->type = type;
    o->encoding = OBJ_ENCODING_RAW;
    o->ptr = ptr;
    o->refcount = 1;

    /* Set the LRU to the current lruclock (minutes resolution). */
    o->lru = LRU_CLOCK();
    return o;
}    

Redis的键类型为string,值类型支持:

  •  字符串:string
  •  列表:list
  •  集合:set
  •  有序集合:zset (SortedSet)
  •  散列:hash

具体内存结构示意图(图二):

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参考:Redis数据库入门教程; Redis学习笔记;

特点

  • 整整数据In-Momory,作为Memcached的替代者;
  • key-value存储系统(Key:数据检索的唯一标识、Value:数据存储的要目标),支持多种类型的value(数据结构服务器);
  • redis的起点是cache,缓存,高速缓存;
  • 多少存储于内存中或叫布置也使用虚拟内存;
  • 持久化特性(Persistence):可以持久化到磁盘(周期性把创新数据形容副磁盘或将修改操作多写副记录文件);
  • 主从复制特性(Master/Slave
    Replication):负载均衡,扩展读性能;
  • 客户端分片(Client-Side
    Sharding):数据划分为多独组成部分,扩展写性能,线性级别之性质提升;
  • 支撑各种不同措施的排序;
  • 支持简的工作(仅实现一次性执行多漫长命令的功力,不支持回滚);
  • 支撑设置数据过期时;

内存优化

  • string和数字:Redis内部维护一个数字池,可以节约存储空间,默认 REDIS_SHARED_INTEGERS = 10000 
  • 复杂类型的储存优化:Redis内部采用紧凑格式存储数据(适合集合包含的Entry不多并且每个Entry包含的Value不是杀丰富的情状),遍历复杂度下降为O(n)、但节省存储空间。以ZIPMap的数据结构为条例:

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其中,字段free用于冗余空间,空间更换时间、一定情况下避免插入操作引起的扩容操作。

  • list、set、hash采用非常规编码,优化存储空间;
  • byte、bit级别之操作:getrange/setrange、getbit/setbit以及bitmap高效存储;

Redis .vs.
Memcached

  • 两者都是高性能键值缓存服务器,Memcached只提供数据缓存服务,Redis提供数据缓存和持久化;
  • Memcached:多线程服务器;Redis:单线程服务器,部分性能通过多线程实现;
  • Memcached只支持普通字符串键;Redis提供丰富的数据存储结构,同时支持主数据库(Primary
    Database)+ 辅助数据库(Auxiliary Database)使用;
  • Memcached:预分配内存池方式,Redis:现场申请内存的道囤数据、且可配备虚拟内存

Redis的优点

1.性能哼,读写速率快
2.所有丰富的数据结构,可以储存多种类型的数据(相对于memocached来说)
3.操作都是原子性的操作,不用操心并发问题,还支持多个操作合并之原子操作
4.拥出其他增长的风味,比如给key设置expire过期时间

Redis对大小写不灵动

数据类型

string

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list

双向链表、允许再,支持lpush/rpush和lpop/rpop;实现信息队列等;

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set

免允许再,内部是哈希表实现、查找/删除/插入统O(1); 集合提供SINTER、SUNION、SDIFF分别支持交集、并集、差集操作。

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hash

键值对(父键+子键:值)。存储键key的基本上个属性数据,完全好用Json格式存储、直接作为string类型操作,但对性有震慑,所以Redis提出Hash类型。

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一般来说,图一律是司空见惯的key/value结构,需要封装一个对象保存value的信息;图二凡Redis的Hash类型:

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zset

有序键值对(父键+成员:分值),键值对实在是成员以及分值(Member-Score)的照射关系(字符串成员member同浮点数分值score之间的平稳映射,按分值大小排序),分值必须为浮点数; 既好依据成员访问元素(同散列),又得因分值按序访问元素结构。

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Redis为什么抢

1、完全依据内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常高效。数据是内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是找和操作的辰复杂度都是O(1);

2、数据结构简单,对数码操作为大概,Redis中之数据结构是特地开展统筹的;

3、采用单线程,避免了未必要之上下文切换和竞争法,也非有多进程要基本上线程导致的切换而消耗
CPU,不用去考虑各种锁的问题,不在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而致使的习性消耗;

4、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;

5、使用底层模型不同,它们之间底层实现方式和和客户端里通信的应用协议不雷同,Redis直接自己构建了VM
机制 ,因为一般的网调用系统函数的讲话,会浪费一定的流年错开动及请;

持久化

内存提供主存储支持、硬盘作持久性存储。默认开启RDB模式,默认优先加载AOF文件。一次性将数据加载到内存中,一次性预热。

问题:当服务器被关闭时,服务器内存存储的多少将何去何从?

RDB .vs. AOF

  • RDB方式二进制方式囤数据,文件于小且格式紧凑(RDB文件的积存格式和Redis数据在内存中的编码格式一致)、加载速度快;AOF方式文本文件增加写操作命令,文件于生、信息冗余,加载速度迟滞,但rewrite命令会压缩aof文件;
  • RDB方式以部署的save策略实现定期批量数额存储、效率相对较高;AOF方式准实时日志记录、效率相对比逊色;
  • 相比RDB方式,AOF方式可靠性较高、最少的多寡丢失和比高之数据恢复能力;

匪更启Redis从RDB模式切换到AOF模式

redis-cli> config set appendonly yes:启用AOF
redis-cli> config set save "":关闭RDB

参考:Redis数据持久化; Redis作者:深度剖析Redis持久化;

Redis为什么是单线程

官方FAQ表示,因为Redis是依据内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有或是机内存的尺寸要网络带来富。既然单线程容易实现,而且CPU不会见变成瓶颈,那就是天经地义地运用单线程的方案了(毕竟采用多线程会起无数累!)
任何,采用单线程发挥不有多核cpu的习性,不过好经当单机开多独redis来完善

RDB

半持久化模式(快照方式:File-Snap-Shotting,即时间点转储:Point-in-Time Dump),Redis
DataBase
,将数据先囤在内存,当直接调用save/bgsave命令时还是数量修改满足设置的save条件时触发bgsave操作,将内存数据一次性写入RDB文件。比较符合灾难恢复(Disaster
Recovery),若Redis异常crash,最近之数量会丢。

rdbcompression yes:创建快照时对数据进行压缩  
dbfilename dump.rdb:快照名称
dir ./saveFile/:快照保存路径(AOF文件存放目录)

原理Copy-on-Write(写时复制)技术

  • Redis forks;
  • 子进程将数据勾勒及临时RDB文件中;
  • 当子进程就写RDB文件,用新文件替换原有文件;

该原理保证其他时刻复制RDB文件还是纯属安全之。

数据类型

AOF

全持久化模式(日志方式),Append-Only-File,将数据在内存,同时调用fsync将此次写操作命令进行日志记录到aof文件,基于Redis网络交互协议的由Redis标准命令成的可识别的纯文本文件,只允许多不允改写。

写策略:默认并推荐 appendfsync everysec ,速度及平安兼顾。

  • appendfsync always:每提交一个窜命令调用fsync刷新到AOF文件,非常慢、但那个安全;
  • appendfsync everysec:每秒调用fsync刷新到AOF文件,很快、但恐怕会见掉一秒内的数额;
  • appendfsync no:依靠OS被动刷新、redis不积极刷新AOF,最抢、但安全性差;

AOF最要之安排就是有关调用fsync追加日志文件持久化数据的频率。磁盘空间满、断电等状况不会见影响日志的完整性和可用性。

保存:支持2种方式

  • 调用flushaofbuf,把aof_buf中之吩咐写入aof文件,再清空aof_buf,进入下一致不良loop;

    sds aof_buf; / AOF buffer, written before entering the event loop /

  • aof_rewrite:根据现有的数据库数据反向生成令,然后将命写入aof文件中;

加载

fakeClient = createFakeClient();   // 创建伪客户端
while(命令不为空) {
   // 获取一条命令的参数信息 argc, argv
      . . . 
   // 执行
   fakeClient->argc = argc;
   fakeClient->argv = argv;
   cmd->proc(fakeClient);
}

AOF重写

bgrewriteAOF,重新生成一份AOF文件,新的AOF文件才含有对平个值的屡屡操作的末段一漫长记下(可以恢复数据的顶小指令集),过程及RDB类似(Copy-on-Write机制):

  • fork一个子历程,直接遍历旧的AOF文件,将数据形容副新的AOF临时文件;
  • 于写新文件过程遭到,所有的初的写操作日志记录在内存缓冲区中、同时会刻画副到旧的AOF文件亚洲必赢手机入口被;
  • 好写新文件操作后,发出信号通知父亲进程将内存缓冲区中之勾指令一次性追加到临时AOF文件中;
  • 日增了,Redis将现AOF文件作为新AOF文件替代旧AOF文件(调用原子性的rename命令用新的AOF文件替代老的AOF文件); 

当又满足以下2独标准化时触发rewrite操作:

auto-aof-rewrite-percentage 100  // 当前写入日志文件的大小占到初始日志文件大小的某个百分比时触发rewrite
auto-aof-rewrite-min-size 64mb   // 本次Rewrite最小的写入数据量

顾,bgrewriteaof和bgsave不可知同时实施,避免简单独Redis后令过程而针对磁盘进行大气之I/O操作。

修复

Redis提供 redis-check-aof.exe 工具支持日志修复效益:

  • 备份坏的AOF文件;
  • 运作redis-check-aof
    –fix修复好的AOF文件;
  • 因而diff
    -u对比两只文本的差异,确认问题点;
  • 重启Redis,加载修复后底AOF文件;
String

字符串是Redis的平种植最中心的数据类型。Redis字符串是二进制安全之,这意味一个Redis字符串能包含自由档次的数。一个字符串类型的变量最多会储存512M字节的始末。

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image.png

主导机制

master-slave,为了加强持久化机制,在持久化基础及Redis提供复制功能:将一个主服务器(master)数据自动同步到多单自服务器(slave),实现基本同步:

  • 纯的冗余备份
  • 升级读性能

具体地:

  • 起步由服务器,先向主服务器发送SYNC命令;
  • 预示服务器收到SYNC命令后fork子进程开始保存快照,期间有所发给主服务器的一声令下还见面被缓存到内存;
  • 快照保存得后,主服务器将快照和缓存的通令全部发送给于服务器;

  • 从今服务器保存收到的快照文件并加载到内存中,然后逐一执行收到的复苏存命令;

于主导同步过程中(异步实现),从服务器无会见卡住,期间默认使用并之前的多少持续响应客户端命令。主从机制支持增量同步策略,降低连接断开的恢复资本。

切实采用被常见是:Redis+MySQL

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底层实现

简短动态字符串

颁布订阅机制

publish-subscribe,观察者模式,订阅者(Subscriber)订阅频道(Channel),发布者(Publisher)将消息发至指定频道(Channel),通过这种方法以消息之发送者和接收者解耦,可以兑现多独浏览器中的消息并和实时更新。

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  • 信息的传递是差不多对准几近之;
  • 支撑模式匹配;
  • 运转稳定、快速;

    publish myChannel “xxx”:发布
    subscribe myChannel:订阅
    unsubscribe myChannel:取消订阅

Redis的Pub/Sub模式允许动态的Subscribe/Unsubscribe,提高系统的八面玲珑与而扩展性。  

常用之操作
  • get(key):返回数据库中称也key的string的value
  • getset(key, value):给名称也key的string赋予上同坏的value
  • mget(key1, key2,…, key
    N):返回仓库中多个string(它们的名号为key1,key2…)的value
  • setnx(key,
    value):如果未存名称也key的string,则向库中补充加string,名称也key,值为value
  • setex(key, time,
    value):向库中上加string(名称为key,值为value)同时,设定过时空time
  • mset(key1, value1, key2, value2,…key N, value
    N):同时于多单string赋值,名称为key i的string赋值value i
  • msetnx(key1, value1, key2, value2,…key N, value
    N):如果拥有名称为key i的string都非有,则为库中补充加string,名称key
    i赋值为value i
  • incr(key):名称为key的string增1操作
  • incrby(key, integer):名称为key的string增加integer
  • decr(key):名称为key的string减1操作
  • decrby(key, integer):名称为key的string减少integer
  • append(key, value):名称为key的string的价增大value
  • substr(key, start, end):返回名称也key的string的value的子串

其他

排序

问题:数据库支持排序,为什么而将排序功能放在缓存中贯彻?

  • 排序会大增数据库的载重,难以支撑高并发的利用;
  • 每当缓存中排序不见面碰到表锁定的题材;

    sort key [BY pattern] [LIMIT offset cnt] [GET pattern [GET pattern …]] [asc | desc] [ALPHA] [STORE destination]

  • by:即order by,指定排序字段,by
    *->子键名;

  • limit:限制排序后返回元素的数据,表示过了前offset个要素、返回后的接连cnt个元素,可以兑现分页功能;
  • get:返回指定的字段值,get
    *->子键名;
  • store:将排序结果存入指定位置;  

事务

Transaction。

  • multi:原子操作,通知Redis,接下的几何命属于同一业务;
  • 输入若干发令,存储于指令队列中一旦非见面让立施行;
  • exec:原子操作,通知Redis,属于同一业务之有所命令输入好,开始执行工作;

管道

pipilining,允许Redis一次性接收多独令、执行后一次性返回结果,减少客户端与Redis服务器的通信次数、降低往返时延。类似事情,通过原子操作multi/exec完成。

预先级列

blpop/brpop。

List

Redis中的List是简简单单的字符串列表,可以以插入的顺序排序。我们得加上一个素到列表的左侧(头部)或者是右(尾部)。对应的命为LPUSH和RPUSH。

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image.png

动场景

第一,将Redis与SQL Server/MySQL等相比一下:

  • Redis的持久化是增大功能,且该flushdb、flushall命令会直接清空数据库,
    SQL Server/MySQL的持久化是主导力量;
  • Redis全量持久数据从内存到磁盘、大数目下影响性,SQL
    Server/MySQL增量持久化被改的数据;

运场景

 - 在主页中显示最新的项目列表;
 - 删除和过滤:lrem;
 - 排行榜(Leader Board)及相关问题;
 - 按照用户投票和时间排序;
 - 过期项目处理:unix时间作为得分;
 - 计数(Counting Stuff):INCR,DECR命令构建计数器系统;
 - 特定时间内的特定项目:Redis特色特性;
 - 实时分析正在发生的情况,用于数据统计与防止垃圾邮件等;
 - Pub/Sub:发布订阅机制;
 - 队列(Priority Queue);
 - 缓存(Caching);  

下一场被闹用Redis中之几点注意事项:

  • keys * —>  scan
  • 建议用hash
  • expire装key的水土保持时间 + volatile-lru策略;
  • Redis所当机械物理内存以最不用跨越实际内存总量之3/5;

同由此看 ALCA in
Redis-land 得到的建议:

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参考:Redis应用场景; Redis作者谈Redis应用场景; Redis应用建议;

底层实现

链表/压缩列表

Redis for C#

新认识Redis时接触到之.Net-Redis组件是ServiceStack.Redis,其V3系列的新型版本是:ServiceStack.Redis.3.9.29.0。

ServiceStack.Redis

ServiceStack.Common.dll
ServiceStack.Interfaces.dll
ServiceStack.Redis.dll
ServiceStack.Text.dll

问询RedisClient类的具体信息:

  • 基本操作

    public void Init();
    public bool ContainsKey(string key);
    public bool Remove(string key);
    public void RemoveByPattern(string pattern);
    public void RemoveByRegex(string pattern);
    public IEnumerable GetKeysByPattern(string pattern);
    public List SearchKeys(string pattern);
    public List GetAllKeys(); // 数据库内之所有键(慎用)
    public string GetRandomKey();
    public T Get(string key);
    public IRedisTypedClient As(); // / 重要 /
    public bool Add(string key, T value [, DateTime expiresAt]); // [设置过时]
    public bool Add(string key, T value [, TimeSpan expiresIn]);
    public bool Set(string key, T value [, DateTime expiresAt]); // [设置过时]
    public bool Set(string key, T value [, TimeSpan expiresIn]);
    public bool ExpireEntryAt(string key, DateTime expireAt); // 设置过时
    public bool ExpireEntryIn(string key, TimeSpan expireIn);
    public TimeSpan GetTimeToLive(string key); // TTL时间
    public long DecrementValue(string key); // 减
    public long DecrementValueBy(string key, int count);
    public long IncrementValue(string key); // 增
    public long IncrementValueBy(string key, int count);

  • string

    public long GetStringCount(string key);
    public string GetValue(string key);
    public void SetValue(string key, string value [, TimeSpan expireIn]);
    public void RenameKey(string fromName, string toName);
    public int AppendToValue(string key, string value);
    public string GetAndSetValue(string key, string value);
    public string GetSubstring(string key, int fromIndex, int toIndex);
    public List GetValues(List keys);
    public Dictionary GetValuesMap(List keys);

  • List  

    // 基本操作
    public int GetListCount(string listId);
    public int RemoveItemFromList(string listId, string value);
    public string RemoveStart/End/AllFromList(string listId);
    public void SetItemInList(string listId, int listIndex, string value);
    public void AddItemToList(string listId, string value);
    public void AddRangeToList(string listId, List values);
    public List GetAllItemsFromList(string listId);
    public string GetItemFromList(string listId, int listIndex);
    public List GetRangeFromList(string listId, int startingFrom, int endingAt);
    public List GetRangeFromSortedList(string listId, int startingFrom, int endingAt);
    public List GetSortedItemsFromList(string listId, SortOptions sortOptions);
    public List GetValues(List keys);
    public Dictionary GetValuesMap(List keys);
    // List作为队
    public void EnqueueItemOnList(string listId, string value);
    public string DequeueItemFromList(string listId);
    // List作为栈
    public void PushItemToList(string listId, string value);
    public string PopItemFromList(string listId);
    public string PopAndPushItemBetweenLists(string fromListId, string toListId);

  • Set

    public int GetSetCount(string setId);
    public bool SetContainsItem(string setId, string item);
    public void RemoveItemFromSet(string setId, string item);
    public void AddItemToSet(string setId, string item);
    public void AddRangeToSet(string setId, List items);
    public HashSet GetAllItemsFromSet(string setId);
    public string GetRandomItemFromSet(string setId);
    public List GetSortedEntryValues(string setId, int startingFrom, int endingAt);
    public HashSet GetDifferencesFromSet(string fromSetId, params string[] withSetIds);
    public HashSet GetIntersectFromSets(params string[] setIds);
    public HashSet GetUnionFromSets(params string[] setIds);
    public void StoreDifferencesFromSet(string intoSetId, string fromSetId, params string[] withSetIds);
    public void StoreIntersectFromSets(string intoSetId, params string[] setIds);
    public void StoreUnionFromSets(string intoSetId, params string[] setIds);
    public void MoveBetweenSets(string fromSetId, string toSetId, string item);
    public string PopItemFromSet(string setId); 

  • Hash

    public int GetHashCount(string hashId);
    public bool HashContainsEntry(string hashId, string key);
    public bool RemoveEntryFromHash(string hashId, string key);
    public bool SetEntryInHash(string hashId, string key, string value);
    public List GetHashKeys(string hashId);
    public List GetHashValues(string hashId);
    public Dictionary GetAllEntriesFromHash(string hashId);
    public string GetValueFromHash(string hashId, string key);
    public List GetValuesFromHash(string hashId, params string[] keys);
    public T GetFromHash(object id);

  • SortedSet(zset)

    public int GetSortedSetCount(string setId);
    public bool SortedSetContainsItem(string setId, string value);
    public bool RemoveItemFromSortedSet(string setId, string value);
    public bool AddItemToSortedSet(string setId, string value [, double score]);
    public bool AddRangeToSortedSet(string setId, List values [, double score]);
    public List GetRangeFromSortedSet(string setId, int fromRank, int toRank);
    public IDictionary GetRangeWithScoresFromSortedSet(string setId, int fromRank, int toRank);
    public List GetAllItemsFromSortedSetDesc;
    public IDictionary GetAllWithScoresFromSortedSet(string setId);

里头,方法 public IRedisTypedClient<T>
As<T>(); 搭配接口 public interface
IRedisTypedClient<T> : IEntityStore<T>{} 和
public interface IEntityStore<T>{}
中提供的法子好完成各种操作。

以V3.0版本的根基及,其V4.0版本 ServiceStack.Redis-4.0.52 提供了再度多之章程:

  • Scan方法;
  • 抱设置配置信息;
  • 支持Lua脚本; 

    public RedisText Custom(params object[] cmdWithArgs); // 执行命令
    public RedisClient CloneClient();
    public string GetClient();
    public void SetClient(string name);
    public void KillClient(string address);
    public void ChangeDb(long db);
    public DateTime GetServerTime();
    public DateTime ConvertToServerDate(DateTime expiresAt);
    public List> GetClientsInfo();
    public string GetConfig(string configItem);
    public void SetConfig(string configItem, string value);
    public void SaveConfig();
    public void ResetInfoStats();

其中,Custom()方法好履绝大多数之Redis命令,ServiceStack.Redis.Commands概念命令,用于Custom()方法的首先独参数:

public static class Commands{   
        public static readonly byte[] CommandName;
}   

参考

  • .NET中使用Redis –
    一个Blog的Demo;
  • ServiceStack.Redis初步实践 –
    简单Blog实现; 

StackExchange.Redis

出于ServiceStack.Redis的V4.0版本商业化开始收费,推荐下:StackExchange.Redis。

StackExchange.Redis是专为.Net/C#的Redis客户端API,目前为StackOverFlow使用、微软官方RedisSessionStateProvider也应用StackExchange.Redis实现。

StackExchange.Redis的骨干是ConnectionMultiplexer仿佛(线程安全),在命名空间StackExchange.Redis中定义,封装了Redis服务之操作细节,该类的实例被所有应用程序域共享与起用。

ConnectionMultiplexer redisClient = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
IDatabase db = redisClient .GetDatabase();

其二基础及运用得上…

参考

  • StackExchange.Redis
    Client初步详解;
  • 玩转Redis;
    Redis到底该怎么用(1-3);

 


参考

  • Redis中文官方网站;Redis|菜鸟教程;Redis学习手册;
  • Redis系列(1-4);Redis学习笔记(1-11); Redis文章 –
    田琪;
  • Redis源码剖析;
  • Redis资料汇总专题;
常用的操作
  • rpush(key, value):在名称为key的list尾添加一个值也value的要素
  • lpush(key, value):在称呼也key的list头添加一个价为value的 元素
  • llen(key):返回名称也key的list的尺寸
  • lrange(key, start,
    end):返回名称为key的list中start至end之间的因素(下标从0开始,下同)
  • ltrim(key, start,
    end):截取名称也key的list,保留start至end之间的因素
  • lindex(key, index):返回名称也key的list中index位置的元素
  • lset(key, index,
    value):给名称为key的list中index位置的要素赋值为value
  • lrem(key, count,
    value):删除count个称呼也key的list中值为value的元素。count为0,删除所有值为value的素,count>0从头至尾删除count个价值为value的因素,count<0从尾到头删除|count|个价吗value的元素
  • lpop(key):返回并去名称为key的list中之首元素
    rpop(key):返回并剔除名称为key的list中之尾元素
  • blpop(key1, key2,… key N,
    timeout):lpop命令的block版本。即当timeout为0时,若遇名称为key
    i的list不设有或者该list为空,则下令结束。如果timeout>0,则遇到上述情况时,等待timeout秒,如果问题尚未解决,则指向keyi+1开始之list执行pop操作
  • brpop(key1, key2,… key N, timeout):rpop的block版本。参考达同指令。
  • rpoplpush(srckey,
    dstkey):返回并删除名称也srckey的list的尾元素,并拿该因素添加到号也dstkey的list的脑壳
Hash

Hash是字符串字段和字符串值之间的投射,因此他们是呈现对象的圆数据类型。一个分包一些字段的hash仅仅需要平等块大粗的长空存储,因此我们可储存数以百万计的目标在一个细小的redis实例当中。

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根实现

字典/压缩列表

常用操作
  • hset(key, field,
    value):向名称为key的hash中添加元素field<—>value
  • hget(key, field):返回名称为key的hash中field对应之value
  • hmget(key, field1, …,field N):返回名称也key的hash中field
    i对应之value
  • hmset(key, field1, value1,…,field N, value
    N):向名称为key的hash中添加元素field i<—>value i
  • hincrby(key, field,
    integer):将称也key的hash中field的value增加integer
  • hexists(key, field):名称也key的hash中是否有键为field的地方
  • hdel(key, field):删除名称也key的hash中键为field的地区
  • hlen(key):返回名称也key的hash中元素个数
  • hkeys(key):返回名称也key的hash中所有键
  • hvals(key):返回名称也key的hash中所有键对应的value
  • hgetall(key):返回名称也key的hash中所有的键(field)及其相应之value

Set(无序聚集)

Redis集合(Set)是一个无序的字符串集合。我们好在O(1)的辰复杂度(无论集合中出小元素时间复杂度都是常量)完成增长、删除或是查元素是否在。Redis集合有满意的匪允许包含相同成员的属性。多次抬高相同的元素,最终以聚集里面只会出一个因素。实际上说这些就是是象征当补充加元素的上不要检测元素是否是。一个关于Redis集合好有趣之业务就是是它支持部分服务端的命令于现有的汇聚出发去进行联谊运算,因此我们好以挺差的辰外统一(unions),求交集(intersections),找来不同之要素(difference
of sets)。

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脚实现

平头集合/字典

常用操作
  • sadd(key, member):向名称也key的set中补充加元素member
  • srem(key, member) :删除名称也key的set中的因素member
  • spop(key) :随机返回并删除名称也key的set中一个素
  • smove(srckey, dstkey, member)
    :将member元素从名称为srckey的集合移到名称为dstkey的联谊
  • scard(key) :返回名称为key的set的基数
  • sismember(key, member) :测试member是否是称呼也key的set的素
  • sinter(key1, key2,…key N) :求交集
  • sinterstore(dstkey, key1, key2,…key N)
    :求交集并将交织保存到dstkey的集聚
  • sunion(key1, key2,…key N) :求并集
  • sunionstore(dstkey, key1, key2,…key N)
    :求并集并以并集保存到dstkey的集结
  • sdiff(key1, key2,…key N) :求差集
  • sdiffstore(dstkey, key1, key2,…key N)
    :求差集并以差集保存到dstkey的联谊
  • smembers(key) :返回名称为key的set的所有因素
  • srandmember(key) :随机回名称为key的set的一个要素

Sorted Set(有序聚集)

Redis有序集合和常见集合好接近,是一个尚未重新元素的字符串集合。不同之处在于有序聚集的享有成员都关乎了一个评分,这个评分被用来照自低分到最高分的主意排序集合中的分子。集合的积极分子是绝无仅有的,但是评分可以是再次的。使用有序聚集我们得据此好急匆匆的快慢(O(logN))添加、删除以及创新元素。因为元素是有序的,所以我们吧可长足地根据评分(score)或者次序(position)来赢得一个限之素。访问有序聚集的中元素呢是格外快之,因此我们能够采取有序聚集合作呢一个无还成员的智能列表。在稳步聚集中,我们好生迅猛地拜会一切我们所欲的东西:有序的元素、快速的存在性测试、快速访问集合的中间元素。简而言之,使用有序聚集我们好做到许多对准性能有极致要求的职责,而这些任务是使用其它门类的数据库很为难成功的。

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根实现

跳表/压缩链表

常用操作
  • zadd(key, score,
    member):向名称也key的zset中上加元素member,score用于排序。如果该因素就有,则冲score更新该因素的相继。
  • zrem(key, member) :删除名称也key的zset中的元素member
  • zincrby(key, increment, member)
    :如果以称呼也key的zset中已经有元素member,则该因素的score增加increment;否则向集中补充加该因素,其score的价值为increment
  • zrank(key, member)
    :返回名称也key的zset(元素就按照score从小至老排序)中member元素的rank(即index,从0开始),若没member元素,返回“nil”
  • zrevrank(key, member)
    :返回名称为key的zset(元素就依score从杀及小排序)中member元素的rank(即index,从0开始),若没member元素,返回“nil”
  • zrange(key, start,
    end):返回名称也key的zset(元素就以score从小到很排序)中之index从start到end的备因素
  • zrevrange(key, start,
    end):返回名称为key的zset(元素都以score从那个至多少排序)中的index从start到end的兼具因素
  • zrangebyscore(key, min, max):返回名称为key的zset中score >=
    min且score <= max的富有因素 zcard(key):返回名称为key的zset的基数
    zscore(key, element):返回名称也key的zset中元素element的score
    zremrangebyrank(key, min, max):删除名称为key的zset中rank >=
    min且rank <= max的保有因素 zremrangebyscore(key, min, max)
    :删除名称为key的zset中score >= min且score <= max的富有因素
系统管理命令
  • exists key:判断一个key是否存在。存在回1,否则返回0
  • del key:删除一个key。成功返回,失败返回0
  • type
    key:返回key的数据类型:string、list、set、zset、hash。key不设有回none
  • keys key-pattern:将兼具能配合key-pattern的key都排下
  • randomkey:随机返回一个key,如果这时候数据库是拖欠的,则归一个为空的字符串
  • clear:清除界面
  • rename oldname
    newname:将key由原的oldname改吗newname,不管这newname存不存在
  • renamenx oldname
    newname:将key由原先的oldname改吗newname.如果此时newname存在则更改失败
  • dbsize:返回时数据库被key的总数
    expire key :限定key的活时间,命令的形似式如expire name
    30,意思是值为name的
    key只能存活30秒
  • ttl key:返回key剩余存活时间
  • flushdb:清除当前数据库中具备的key
  • flushall:清除数据库中有所的key
  • config get:读取Redis此时之布局参数
  • config set:设置Redis此时底布置参数
  • auth:密码验证
  • info:可以查询Redis几乎拥有的音讯

动状况:

底层数据结构

1.简动态字符串
2.链表
3.字典(Map)
4.跳表
5.平头集合
6.精减列表
7.对象

简易动态字符串(Simple Dynamic String)

虽然Redis是使C语言编写的,但是Redis中之字符串类型并无是直搬用C语言的字符串。


/字符串对象底层结构/ struct sds{ int len;//buf已占据的长空尺寸 int
free;//buf中剩下空间尺寸 char buf[];//数据存储空间 }


  • 获字符串长度时间还快(SDS为O(1)/C语言字符串为O(n))
  • 避免了缓冲区溢起题目:当我们于对SDS进行改动前Redis会预先检查所操作的SDS空间够不敷。如果不够,则会进行对应SDS空间之后再行开展拼接等操作
  • 减少修改字符串时带的内存分配问题
  • 次进制安全
  • 相当部分C语言中发出关字符串的函数
链表

Redis中的list底层使用的凡夹往链表

字典(Map)

当字典中,一个key和一个value关联,并且字典中之每个key都是无比的。

Redis字典使用的哈希表底层结构:

typedef struct dictht { //哈希表数组 dictEntry **table; //哈希表大小 unsigned long size; //哈希表大小掩码,用于计算索引值 unsigned long sizemask; //该哈希表已有节点的数量 unsigned long used; }

哈希表节点:

typeof struct dictEntry{ //键 void *key; //值 union{ void *val; uint64_tu64; int64_ts64; } struct dictEntry *next; }

1.基于hash算法算有key的hash值然后分配存储空间(由于哈希表中绝非记录链表尾节点的职位,所以是于链表的head插入新的节点);
2.链地址法解决hash地址冲突
3.趁哈希表中节点数量之增加,适当时候会开展rehash将哈希表的载荷因子保持以一个客观之界定

跳表(skiplist)

跳跃表(skiplist)是一样栽有序数据结构,它经过在每个节点受到维系多独针对任何节点的指针,从而达成快速访问节点的目的。跳跃表是平等种植随机化的多少,跳跃表以有序的方于层次化的链表中保存元素,效率及平衡树媲美
——查找、删除、添加齐操作都好在对数期望时间下完了,并且于打平衡树来说,跳跃表的贯彻而简单直观得差不多。Redis
只以少数个地方因此到了弹跳表,一个凡是实现有序聚集合键,另外一个凡当集群节点受到当内部数据结构。
除非当有序聚集中之要素个数大于128时才会使用跳表,否则用运后提到的削减列表

  • 跳跃表是有序聚集的底层实现有
  • 重大出zskiplist 和zskiplistNode两独结构成
  • 每个跳跃表节点的层高都是1到32之内的擅自数
  • 以与一个踊跃表中,多个节点可以涵盖相同的分值,但每个节点的目标要是绝无仅有的
  • 节点按照分值的大大小小从杀到稍微排序,如果分值相同,则随成员对象大小排序
    zskiplist(链表)数据结构:

typedef struct zskiplist { //表头节点和表尾节点 structz skiplistNode *header,*tail; //表中节点数量 unsigned long length; //表中层数最大的节点的层数 int level; }zskiplist;

zskiplistNode(节点)数据结构:

typedef struct zskiplistNode{    //层 struct zskiplistLevel{      //前进指针 struct zskiplistNode *forward;     //跨度 unsigned int span; } level[];   //后退指针 struct zskiplistNode *backward;   //分值 double score;   //成员对象 robj *obj; }
平头集合(Intset)

平头集合是集合建的平底实现有,当一个会合中独包含整数,且这集中之要素数量不多时,redis就会以整数集合intset作为集的底部实现。我们得以这么懂整数集合,他骨子里就是一个特有之汇,里面储存的多寡只有会是整数,并且数据量不克过非常。
平头集合升级不仅可以增长灵活性,还能节省内存。整数集合是集合键的最底层实现有。整数集合的平底实现为数组,这个数组以平稳,无复的范式保存集合元素,在发要常,程序会根据新添加的元素类型变更这数组的花色。同时,升级操作为整数集合带来了操作上之油滑,并且尽量地省了内存。但是整数集合只支持提升操作,不支持降级操作

减少列表

缩减列表是排表键和哈希键的底部实现有。当一个排表键只含少量列表项(一般是片128)时以每个列表项或就是是有些平头,要么就是是长比紧缺的字符串,那么Redis就见面以压缩列表来做列表键的脚实现。
有关压缩列表的几点总结:

  • 压缩列表是千篇一律种为节约内存而付出的顺序型数据结构
  • 减列表被用作列表键和哈希键的底实现有
  • 调减列表可以涵盖多独节点,每个节点可以保存一个字节数组或者是整数值
  • 补给加新节点到压缩列表,可能会见抓住相关更新操作

Redis持久化

Redis直接用数据存储在内存当中,但是连无是有所的数据都一直囤在内存中的(这是暨memcached相比最可怜之一个分别)。Redis会缓存所有的key的信,但是一旦Redis发现内存的使用量超过了某个一个阈值,就见面触发swap操作。Redis会计算起哪些key对应的value需要swap到磁盘,然后还以这些key对应之value持久化到磁盘中并且排除内存中储存的附和之value。这种特性使得Redis可以保超过其机械本身内存大小的数目。但是机器本身的内存必须得有足够的空中存储所有的key,因为key是匪会见开展swap操作的。由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中时时,提供劳动的主线程和拓展swap操作的子线程会共享这有些内存。如果更新得swap的数目,Redis将卡住这个操作,直至子线程完成swap操作之后才堪进行修改
当于Redis中读取数据的时光,如果读取的key对应的value不在内存中,那么Redis就假设自swap文件加载相应的多少,然后还回去给要数据的一律方。此时留存一个I/O线程池的题目。在默认情况下,Redis会现出堵塞,它一旦完成所有的swap文件的加载后才会应。这样的方针在客户端数量较少,进行批量操作的时光可比方便。但是要拿Redis应用在一个重型的网站面临,这明摆着是无能为力满足大起的需要的。所有Redis允许我们安I/O线程池的深浅,对要打swap文件被加载对许数据的呼吁进行并发操作,减少堵塞时。

Redis提供的一定量栽持久化方式

RDB快照:
  • Redis支持以目前的快照存储吗一个数据文件的持久化机制,即眼前关系的RDB快照。Redis借助了fork命令的copy
    on
    write机制(私有内存非共享内存)。在变更快照时,将眼前历程fork出一个子过程。接着在子进程被迭代循环所有的多少同时以数据存储到一个临时文件当中。当数总体处理了事后,就由此原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件。值得注意的是,这样的文书生成机制好管RDB文件不见面坏掉,即Redis的RDB文件连续可用之。但是,RDB有醒目的贫—–一旦数据库出现问题,那么我们的RDB文件被保存的数据并无是崭新的,从上次RDB文件变化到Redis停机这段时间之数总体丢了。在好几事情下,这是得经的,我们为引进这些事情使用RDB的道进行持久化,因为被RDB的代价并无强。但是于另外有对数码安全性要求极高之动,无法容忍数据丢失的下,RDB就无法了,所以Redis引入了外一个首要的持久化机制:AOF日志。
    咱得经Redis的save指令来布局快照生成的时
    save 900 1 #900秒内出雷同漫漫key数据给涂改就生成RDB文件
优点:

RDB 是一个深连贯(compact)的文书,它保存了 Redis
在某某时间点达的数据集。 这种文件非常适合用于开展备份:
比如说,你可在日前底 24 小时外,每时备份一糟 RDB
文件,并且于每个月之各级一样天,也备份一个 RDB 文件。
这样的话,即使被上问题,也得以天天将数据集还原到不同的本。
RDB 非常适用于灾难恢复(disaster
recovery):它仅发一个文件,并且内容还深拮据凑,可以(在加密后)将它传送到别的数据主导,或者亚马逊
S3 中。
RDB 可以最大化 Redis 的性质:父进程在保存 RDB 文件时唯一要召开的就是是 fork
出一个子经过,然后是子进程就见面处理接下的富有保留工作,父进程无须执行外磁盘
I/O 操作。
RDB 在回复非常数额集时的快比较 AOF 的死灰复燃快要趁早。

缺点:

如果你用尽量避免在服务器故障时少数据,那么 RDB 不相符你。 虽然 Redis
允许而设置不同之保存点(save point)来决定保存 RDB 文件的频率, 但是,
因为RDB 文件要保留整个数据集的状态, 所以它并无是一个自由自在的操作。
因此你也许会见至少 5 分钟才保存一软 RDB 文件。 在这种场面下,
一旦闹故障停机, 你就可能会见掉好几分钟的数量。
历次保存 RDB 的时段,Redis 都要 fork()
出一个子经过,并由子进程来进展实际的持久化工作。 在数据集比较大时,
fork() 可能会见特别耗时,造成服务器在某某毫秒内停下处理客户端;
如果数据集非常了不起,并且 CPU
时间非常不安的话,那么这种停止时间甚至可能会见加上及百分之百一秒。 虽然 AOF
重写为欲进行 fork() ,但无 AOF
重写的实行间隔发差不多添加,数据的耐久性都无见面发生其他损失。

AOF日志:

AOF日志是多写入的日记文件。和一般数据库的binlog不同之是,AOF文件是可读性较强的纯文本。其中保存之始末即Redis一条条的正经指令。但是连无是具有的Redis指令都见面记录在AOF文件被,只有会促成数据来修改的通令才见面增多到AOF文件被。随着记录之命越来越多,文件会转换得尤其老。此时Redis提供了一个名为AOF
rewrite的法力,可以又生成一份新的同时又小之AOF文件。新的文本被针对同一条key只记录了流行的相同不善数据修改的授命。AOF的文书生成机制以及RDB快照类似。再写副新文件之进程遭到,所有操作日志还是会写到原来的文书中,同时会记录在内存缓冲区中。当rewrite操作完后,会将具有缓冲区中的日志一次性写副临时文件并调用原子性的rename命令将新的AOF文件覆盖旧的AOF文件。

优点:
  • 采用 AOF 持久化会于 Redis 变得非常耐久(much more
    durable):你可装不同之方针,比如无fsync ,每秒钟一糟糕
    fsync,或者每次执行写副命令时fsync 。 AOF 的默认策略也各个秒钟
    fsync一涂鸦,在这种安排下,Redis
    仍然可保持良好的特性,并且即使有故障停机,也绝多特见面少一秒钟的多寡fsync
    会在后台线程执行,所以主线程可以连续大力地拍卖命令请求)。
  • AOF 文件是一个仅进行充实操作的日记文件(append only log), 因此对
    AOF 文件的刻画副不待开展 seek ,
    即使日志因为一些原因只要含了非写副完整的指令(比如写副常磁盘已满,写副中途停机,等等),
    redis-check-aof 工具为可以任意地修复这种问题。
  • Redis 可以当 AOF 文件体积变得喽好时,自动地在后台对 AOF 进行重写:
    重写后底初 AOF 文件包含了回复当前多少集所急需的极端小命集合。
    整个重写操作是绝安全之,因为 Redis 在创建新 AOF
    文件的经过被,会持续以下令追加到存活的 AOF
    文件中,即使重写过程遭到出停机,现有的 AOF 文件呢无见面掉。
    而一旦新 AOF 文件创建完毕,Redis 就会由旧 AOF 文件切换到新 AOF
    文件,并起对新 AOF 文件进行加操作。
  • AOF 文件有序地保存了针对性数据库执行之有着写入操作, 这些写入操作为
    Redis 协议的格式保存, 因此 AOF 文件之情节非常容易被人朗读懂,
    对文件进行解析(parse)也很自在。 导出(export) AOF
    文件也非常简单: 举个例, 如果你无小心执行了
    FLUSHALL
    命令, 但只要 AOF 文件不被另行写, 那么一旦已服务器, 移除 AOF
    文件末尾的
    FLUSHALL
    命令, 并重开 Redis , 就好以数据集恢复至
    FLUSHALL
    执行前的状态。
缺点:
  • 对同之数据集来说,AOF 文件之体积通常要过 RDB 文件的体积。
  • 根据所利用的 fsync 策略,AOF 的进度或会见缓慢于 RDB 。 在形似情形下,
    每秒fsync的性还是很强, 而关闭 fsync 可以为 AOF 的进度以及 RDB
    一样快, 即使在强负荷之下也是这般。 不过在拍卖巨大的写照副载入时,RDB
    可以供更起保险的最为充分延迟时间(latency)。
  • AOF 以过去既有了这样的 bug : 因为个别命令的来头,导致 AOF
    文件于还载入时,无法以数据集恢复成保存时之相貌。
    (举个例子,阻塞命令
    BRPOPLPUSH
    就既引起了如此的 bug 。) 测试套件里呢这种状态上加了测试:
    它们会自动生成自由的、复杂的数据集,
    并通过再载入这些数据来保证一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF
    文件被并无普遍, 但是对比吧, RDB 几乎是不容许出现这种 bug 的。
appendfsync:控制AOF文件写副磁盘的时
  • appendfsync
    no:当设置appendfsync为no时,Redis不会主动调用fsync去用AOF日志内容并到磁盘,这统统靠让操作系统。对于大多数Linux系统来说,一般是各国30秒进行相同涂鸦fsync,将缓冲区中之多少并到磁盘上;
  • appendfsync
    everysec:当设置appendfsync为everysec的上,Redis会默认每隔一秒进行相同不行fsync调用,将缓冲区中的数额形容到磁盘。但是当这同蹩脚的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略,再等一样秒钟。也就是以简单秒后还开展fsync,这同样软的fsync就不管会执行多长时间都见面展开。这时候由于在fsync时文件讲述符会被封堵,所以时的刻画操作就会见卡住。所以结论就是是,在大部分气象下,Redis会每隔一秒进行相同糟糕fsync。在尽深之事态下,两秒钟会展开相同不成fsync操作。这无异于操作以大多数数据库系统受受称呼group
    commit,就是组成多次状操作的数目,一次性将日志写到磁盘。
  • 当设置appendfsync为always时,每一样不行写操作都见面调用一糟糕fsync,这时数据是极度安全的,当然,由于每次都见面实行fsync,所以那个性质也会遭遇震慑。

主从复制

为保险单点故障下之多少可用性,Redis引入了Master节点和Slave节点。

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  • master节点可具有多只slave节点
  • 除多单slave连到同样之master之外,slave也足以连续其他slave形成图状结构
  • 主从复制不会见阻塞master。也就是说,当一个或者多独slave与master进行首同步数据经常,master可以继承处理client发来的恳求。相反slave在初同步数据常常虽会堵塞,不可知处理client的要
  • 主从复制可以为此来增长系统的可伸缩性,我们可以据此几近只slave专门用于client的读请求,比如sort操作可以运用slave来处理。也可以为此来开简单的数额冗余
  • 可以以master禁用数据持久化,只需要注释掉master配置文件被的持有save配置,然后就在slave上配置数据持久化
主从复制的历程

当装好slave服务器后,slave会建立和master的连年,接着发送sync命令。无论是第一蹩脚联合建立之连接要连续断开后底再连接,master都见面启动一个后台进程,将数据库快照保存至文件中,同时master主进程会开始收集新的勾勒命令并缓存起来。后台进程就写文件后,master就发送文书为slave,slave将文件保留及磁盘上,然后加载到内存并回升数据库快照到磁盘上。接着master就会见把缓存的命令转发给slave,而且连续master收到的描摹命令还见面通过初步成立之连发送给slave。从master到slave的一块数据的命和由client发送的吩咐下同样的商格式。当master和slave的总是断开时slave可以自动还建立连接。如果master同时收取多只slave发来的一道连续命令,只会启动一个过程来写数据库镜像,然后发送给所有slave。

  1. 预示服务器创建快照文件,发送给起服务器,并以发送期间动用缓冲区记录执行的描写命令。快照文件发送了后,开始于于服务器发送存储在缓冲区中的写命令;
  2. 自打服务器丢弃所有旧数据,载入主服务器发来之快照文件,之后从服务器开始收受主服务器发来之勾勒命令;
  3. 主服务器每执行同一次写命令,就于从服务器发送相同之描写命令。

redis集群相关:
https://www.zhihu.com/question/21419897

改自:https://www.jianshu.com/p/717eaee97444

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