Redis 介绍

1. Redis 简介

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的非关系型内存数据库系统，它以键值对（key-value）的形式存储数据。Redis支持多种数据结构，包括字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。

2. Redis 的应用场景

2.1. Redis作为后端数据库

当 Redis 作为后端数据库时，它负责存储和管理应用程序的数据。这意味着所有的数据都直接存储在 Redis中，而不需要使用其他数据库。这种方式适用于一些简单的应用场景，其中数据量较小且不需要复杂的查询和事务支持。

Redis作为后端数据库的优势：

  • 高性能和低延迟：Redis将数据存储在内存中，以实现快速的读写操作，具有出色的性能和低延迟。
  • 丰富的数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，使得它可以灵活地存储和操作不同类型的数据。
  • 持久化支持：Redis支持数据持久化，可以将数据保存到磁盘上，以便在重启后恢复数据。

Redis作为后端数据库的劣势：

  • 有限的存储容量：由于Redis将数据存储在内存中，存储容量受到内存大小的限制。对于大规模的数据存储需求，可能需要考虑其他数据库解决方案。
  • 缺乏复杂查询和事务支持：相比传统的关系型数据库，Redis的查询和事务支持相对较弱。如果应用程序需要复杂的查询操作或需要强大的事务支持，可能需要考虑其他数据库。

2.2. Redis作为数据库缓存

当 Redis 作为数据库缓存时，它位于应用程序和后端数据库之间，用于缓存常用的数据。应用程序首先检查 Redis 缓存，如果数据存在，则直接从 Redis 中获取；如果数据不存在，则从后端数据库中获取，并将数据存储到 Redis 缓存中，以供后续使用。

Redis作为数据库缓存的优势：

  • 提高读取性能：由于Redis将数据存储在内存中，读取数据的速度非常快。通过将常用的数据缓存到Redis中，可以大大提高读取性能和响应速度。
  • 减轻后端数据库负载：通过使用Redis缓存，可以减少对后端数据库的频繁读取请求，从而减轻数据库的负载，提高整体系统的性能和可扩展性。
  • 灵活的缓存策略：Redis提供了灵活的缓存策略，可以根据数据的访问模式和需求进行缓存设置，如设置过期时间、LRU（最近最少使用）淘汰策略等。

2.3. 引入Redis作为数据库缓存的目的

思考：以MySQL为例，MySQL本身就自带内存优化机制，为何还要引入Redis？

MySQL数据库缓存机制了解：

  • 查询缓存（Query Cache）：
    MySQL的查询缓存可以缓存查询语句的结果集，以避免重复执行相同的查询。当启用查询缓存时，MySQL会将查询语句及其结果存储在内存中，下次执行相同的查询时，如果查询语句和查询缓存中的内容完全匹配，则直接返回缓存的结果，而不需要再次执行查询。
    • 优点：查询缓存的优点是简单易用，对于一些频繁执行相同查询的场景可以提供较好的性能提升。
    • 缺点：
      • 查询缓存对于复杂查询、包含动态参数的查询或更新频繁的表不适用。
      • 当有任何对表的更新操作（INSERT、UPDATE、DELETE）时，与该表相关的查询缓存都会被清除，导致缓存命中率下降。
      • 查询缓存的内存管理和维护也会带来一定的开销。
    • 由于以上限制和问题，MySQL 5.7版本开始，默认情况下不再启用查询缓存，并且在MySQL 8.0版本中已经完全移除了查询缓存。
  • InnoDB缓冲池（InnoDB Buffer Pool）：
    InnoDB是MySQL的一种存储引擎，它具有自己的缓存机制，称为InnoDB缓冲池。InnoDB缓冲池是一个内存区域，用于缓存数据库表的数据和索引。此缓存方式不受SQL语句的影响只要数据缓存在内存，那么数据查询就会命中。
    • InnoDB缓冲池的大小可以通过配置参数innodb_buffer_pool_size进行调整。适当调整缓冲池的大小可以提高查询性能，减少磁盘IO操作。
    • 相比查询缓存，InnoDB缓冲池更加灵活和高效，适用于各种查询场景，并且不受查询缓存的限制和问题。因此，在现代的MySQL版本中，通常推荐使用InnoDB缓冲池作为主要的数据库缓存机制。

MySQL数据库缓存机制的局限性：

  • MySQL自带内存优化机制，是受限于MySQL所在的机器的物理内存容量的
  • 相比MySQL的内存优化机制，Redis的读取性能更高。
  • MySQL在读取数据的过程中，这条查询会一直阻塞在原地，直到读取完成。所以，在高并发场景下针对热点数据，会积压很多用户请求阻塞在原地，压力过大会导致MySQL服务器挂掉，压力会分散给其他的MySQL服务器，可能会导致其他MySQL服务器也跟着一起挂掉形成雪崩效应/曲线掉底。

引入Redis目的：

  • 高性能读取： Redis作为内存数据库，读取数据的速度非常快。通过将常用的数据缓存到Redis中，可以大大提高读取性能和响应速度。相比MySQL的内存优化机制，Redis的读取性能更高。
  •  减轻数据库负载： 通过使用Redis缓存，可以减少对MySQL数据库的频繁读取请求，从而减轻数据库的负载，提高整体系统的性能和可扩展性。Redis可以作为一个独立的缓存层，将读取请求分担到Redis，减少对MySQL的直接访问。
  • 灵活的缓存策略： Redis提供了灵活的缓存策略，可以根据数据的访问模式和需求进行缓存设置，如设置过期时间、LRU（最近最少使用）淘汰策略等。这使得开发人员可以更精细地控制缓存的行为，以适应不同的应用场景。
  • 分布式缓存： Redis可以轻松地进行分布式部署，支持主从复制和哨兵机制，以实现高可用性和故障转移。这使得Redis可以扩展到多个节点，提供更高的并发处理能力和容错性。
  • 多样化的数据结构： Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，使得它可以灵活地存储和操作不同类型的数据。这使得Redis在某些场景下比MySQL更适合存储和处理特定类型的数据。

结论：

当数据量不大时则可以不引入Redis，当数据量过大MySQL缓存池不能容纳这么多数据时，可以引入Redis单独作为一个缓存层，提升数据读取速度，提高用户体验。

3. Redis 读取数据快的原因

  • 内存存储： Redis将数据存储在内存中，而不是磁盘上。相比于磁盘访问，内存访问速度更快，因为内存的读取速度比磁盘快几个数量级。这使得Redis能够以非常低的延迟提供快速的数据读取。
  • 简单的数据结构： Redis使用简单的键值对（key-value）数据结构，这种数据结构非常高效。通过使用哈希表等数据结构，Redis可以在O(1)的时间复杂度内进行数据查找和读取操作，无论数据量的大小。
  • 单线程模型： Redis采用单线程的事件驱动模型，通过事件循环机制处理客户端请求。这种单线程模型避免了多线程之间的竞争和同步开销，简化了数据访问的逻辑，提高了读取性能。
  • 高效的网络通信： Redis使用基于TCP的协议进行与客户端的通信。它采用了高效的I/O多路复用模型（epoll），可以同时处理多个客户端请求，减少了网络通信的开销。
  • 高效的内存管理机制：
    • 内存分配和释放： Redis使用自己的内存分配器，称为jemalloc，默认情况下，它会预分配一块大内存，并将其切分为多个小块，以减少内存碎片化。Redis还使用了对象池技术，通过重复使用已分配的对象，减少了内存分配和释放的开销。
    • 内存压缩： Redis在存储数据时，会对字符串类型的数据进行内存压缩。当一个字符串对象的长度小于一定阈值时，Redis会使用特殊的编码方式来存储，以减少内存的占用。
    • 内存回收： Redis使用引用计数（Reference Counting）和定期回收机制来管理内存的释放。引用计数用于跟踪对象的引用数量，当引用计数为0时，表示对象不再被使用，可以释放内存。定期回收机制会周期性地检查对象的引用计数，并释放不再使用的对象所占用的内存。
    • 内存淘汰策略： 当Redis的内存达到配置的上限时，为了保证内存的可用性，需要进行内存淘汰。Redis提供了多种内存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）、随机等。这些策略可以根据数据的访问模式和需求，选择合适的方式来淘汰内存中的数据。
    • 内存优化配置： Redis提供了一些内存优化的配置选项，如maxmemory参数用于限制Redis使用的最大内存大小，maxmemory-policy参数用于配置内存淘汰策略等。通过合理配置这些选项，可以根据实际需求来优化内存的使用。

4. Redis 6.x 版本的多线程介绍