Redis学习笔记1-理论篇

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这 3 篇文章是我在学习 Redis 的过程中，总结的笔记：

• 第一篇 Redis学习笔记1-理论篇
  • 1，Redis 中的数据类型
  • 2，Redis 的 IO 模型
  • 3，Redis 的 持久化
  • 4，Redis 集群原理
  • 5，将 Redis 用作缓存
• 第二篇 Redis学习笔记2-性能篇
  • 6，Redis 高性能的影响因素
    • 6.1，Redis 内部的阻塞式操作
    • 6.2，CPU 核和 NUMA 架构的影响
    • 6.3，Redis 关键系统配置
    • 6.4，Redis 内存碎片
    • 6.5，Redis 缓冲区
• 第三篇 Redis学习笔记3-实战篇
  • 7，Redis 中如何进行原子操作
  • 8，Redis 是否适合用作消息队列
  • 9，使用 Redis 实现分布式锁

1，Redis 数据类型的底层结构

1.1，Redis 中的数据类型

Redis 中的数据类型及其特点：

Redis 还提供了 3 种扩展数据类型，分别是：

• Bitmap：可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组
  • Bitmap 提供了 GETBIT/SETBIT 操作，使用一个偏移值 offset 对 bit 数组的某一个 bit 位进行读和写。
  • Bitmap 的偏移量是从 0 开始算的，也就是说 offset 的最小值是 0。
  • 当使用 SETBIT 对一个 bit 位进行写操作时，这个 bit 位会被设置为 1。
  • Bitmap 还提供了 BITCOUNT 操作，用来统计这个 bit 数组中所有“1”的个数。
  • Bitmap 支持用 BITOP 命令对多个 Bitmap 按位做“与”“或”“异或”的操作，操作的结果会保存到一个新的 Bitmap 中
• HyperLogLog：这是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。
  • 常用命令：PFADD（添加元素）、PFCOUNT（统计数量）
  • 每个 HyperLogLog 只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数。和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。
  • 注意 HyperLogLog 的统计规则是基于概率的，所以它的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。这意味着，你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。如果需要精确统计结果，最好还是用 Set 或 Hash 类型。
• GEO：GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的。主要用于提供位置信息类服务，比如打车软件，附近的餐馆等。常用命令：
  • GEOADD 命令：用于把一组经纬度信息和相对应的一个 ID 记录到 GEO 类型集合中；
  • GEORADIUS 命令：会根据输入的经纬度位置，查找以这个经纬度为中心的一定范围内（可以自己定义）的其他元素。

1.2，全局哈希表

Redis 的高性能离不开高效的数据结构，其使用一个全局哈希表来存储所有的键值对：

1.3，数据类型的底层结构

Redis 中的 5 种数据类型及其对应的底层数据结构：

整数数组和双向链表

整数数组和双向链表通过数组下标或者链表的指针逐个元素访问，操作复杂度基本是 O(N)，操作效率比较低；它们的优势是节省空间。

压缩列表

压缩列表类似于一个数组，数组中的每一个元素都保存一个数据。压缩列表在表头有三个字段，表尾有一个字段：

• zlbytes：列表长度
• zltail：列表尾的偏移量
• zllen：列表中的元素个数
• zlend：表示列表结束

压缩列表的查找效率：

• 定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)
• 而查找其他元素时，只能逐个查找，复杂度是 O(N)

跳表

跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转（在多级索引上跳来跳去），实现数据的快速定位（其查找复杂度是 O(logN)），如下图所示：

Hash 类型底层结构什么时候使用压缩列表，什么时候使用哈希表呢？

Redis 中有两个配置项：

• hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时，哈希集合中的最大元素个数
• hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时，哈希集合中单个元素的最大长度

当 Hash 集合中写入的元素个数超过了 hash-max-ziplist-entries，或者写入的单个元素大小超过了 hash-max-ziplist-value，Redis 就会自动把 Hash 类型的实现结构由压缩列表转为哈希表。一旦从压缩列表转为了哈希表，Hash 类型就会一直用哈希表进行保存，而不会再转回压缩列表了。

1.4，哈希冲突

Redis 使用链式哈希的方式来解决哈希冲突。

哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。当哈希表里写入的数据越来越多，就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。

1.5，rehash 操作

Redis 使用 Rehash 来处理哈希链过长的问题，通过增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存。

为了使 rehash 操作更高效，Redis 默认使用了两个全局哈希表：

• 哈希表 1
• 哈希表 2

一开始，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。Redis 的 rehash 过程分三步：

• 给哈希表 2 分配更大的空间（比如是当前哈希表 1 的两倍）
• 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中
  • 该过程涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求
  • 为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash：把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中
    • 即拷贝数据时，Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries。
• 释放哈希表 1 的空间

渐进式 rehash 过程图如下：

2，Redis 的 IO 模型

通常所说的Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供服务的主要流程。

但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外的线程执行的。

2.1，Redis 为什么使用单线程

Redis 为什么使用单线程，而不是多线程或多进程？

2020 年 5 月，Redis 6.0 的稳定版发布了，Redis 6.0 中提出了多线程模型。

多线程的主要问题在于：系统中通常会存在被多线程同时访问的共享资源，当有多个线程要修改这个共享资源时，就需要额外的机制进行保证全安性，从而带来了额外的开销。

2.2，多路复用机制

Redis 采用多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。

在网络连接的建立（accept）、数据的读取（recv）和发送（send）都有可能导致 socket 阻塞，从而阻塞整个线程，影响并发处理能力。

所以，高效 IO 模型中 socket 必须是非阻塞的。

Socket 的非阻塞模式设置，主要体现在三个关键的函数调用上：

多路复用机制

Linux 中的 IO 多路复用机制是指，一个线程处理多个 IO 流，也就是 select/epoll 机制，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字。

select/epoll 提供了基于事件的回调机制，即针对不同事件的发生，调用相应的处理函数。

3，Redis 的持久化

Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照（ Redis DataBase）。

3.1，AOF 机制

AOF 叫做写后日志：先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志。

AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令，这些命令是以文本形式保存的。

AOF 的优缺点：

• 优点：
  • Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不需要对命令进行语法检查，因为在内存中执行命令时，已经检查过。
  • Redis 是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。
• 缺点：
  • 数据丢失风险：比如刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了
  • AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险
    • 因为 AOF 日志也是在主线程中执行的，如果日志文件在写磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了

appendfsync 参数的三个可选值控制了 AOF 的写盘时机：

• Always：每个写命令执行完，立马同步地将日志写回磁盘
  • 对于 always 策略来说，Redis 需要确保每个操作记录日志都写回磁盘，如果用后台子线程异步完成，主线程就无法及时地知道每个操作是否已经完成了，这就不符合 always 策略的要求了。
  • 所以，always 策略并不使用后台子线程来执行。
• Everysec：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；
  • fsync 的执行时间很长，如果是在 Redis 主线程中执行 fsync，就容易阻塞主线程
  • 所以，当写回策略配置为 everysec 时，Redis 会使用后台的子线程异步完成 fsync 的操作
• No：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。

三种写回策略的优缺点：

AOF 重写机制

随着接收的写命令越来越多，AOF 文件会越来越大，这会引发三个问题：

• 文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；
• 如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低；
• 如果发生宕机，为了故障恢复，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢

AOF 文件是以追加的方式，逐一记录接收到的写命令的。当一个键值对被多条写命令反复修改时，AOF 文件会记录相应的多条命令。

而在AOF 重写的时候，是根据这个键值对当前的最新状态，为它生成对应的写入命令。这样，一个键值对在重写日志中只用一条命令就行了。

AOF 重写过程是否会阻塞主线程

要把整个数据库的最新数据的操作日志都写回磁盘，是一个非常耗时的过程。

因此，重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这避免了阻塞主线程，导致数据库性能下降。

每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。

如果业务应用对延迟非常敏感，但同时允许一定量的数据丢失，那么，可以把配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes：

no-appendfsync-on-rewrite yes

• 这个配置项设置为 yes 时，表示在 AOF 重写时，不进行 fsync 操作。
  • 即 Redis 把写命令写到内存后，不调用后台线程进行 fsync 操作，就可以直接返回了。当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失
• 这个配置项设置为 no（默认配置）时，在 AOF 重写时，Redis 会调用后台线程进行 fsync 操作，这就会给实例带来阻塞

3.2，RDB 快照机制

内存快照，是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录（RDB 记录的是某一时刻的数据，并不是操作）。

RDB 快照是指：把某一时刻的内存状态以文件的形式写到磁盘上，这个快照文件称为 RDB 文件。

在做数据恢复时，可以直接把 RDB 文件读入内存，很快地完成恢复。

给内存的全量数据做快照，把它们全部写入磁盘会花费很多时间。而且，全量数据越多，RDB 文件就越大，往磁盘上写数据的时间开销就越大。

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave：

• save：在主线程中执行，会导致阻塞
• bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞（不影响整个系统的读写服务）
  • 这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置
  • bgsave 子进程是由主线程 fork（会阻塞主线程） 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。
  • bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件
    • 在写 RDB 文件的过程中，如果主线程对这些数据进行读操作，那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。
    • 如果主线程要修改一块数据，那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，主线程在这个数据副本上进行修改。同时，bgsave 子进程可以继续把原来的数据写入 RDB 文件。这叫做写时复制技术（Copy-On-Write, COW），由操作系统提供。

使用 INFO 命令查看 Redis 的 latest_fork_usec 指标值，表示最近一次 fork 的耗时。

写时复制的底层原理

主线程 fork 出 bgsave 子进程后，bgsave 子进程复制了主线程的页表（保存了所有数据）。当 bgsave 子进程生成 RDB 时，是根据页表读取这些数据，再写入磁盘中。

写时复制是指，主线程在有写操作时，才会把这个新写或修改后的数据写入到一个新的物理地址中，并修改自己的页表映射。

从下图中可看出，主线程修改了它自己的页表，而并没有影响子进程的页表。

多久做一次快照？

如果做快照的频率比较密集（比如一秒一次），则会带来两个问题：

• 频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力
• fork 操作本身会阻塞主线程，而且主线程的内存越大，阻塞时间越长

AOF 与 RDB 的另一个区别：

• AOF 记录的是每一次写命令，数据最全，但文件体积大，数据恢复速度慢
• RDB 采用二进制 + 数据压缩的方式写磁盘，这样文件体积小，数据恢复速度快

3.3，混合 AOF 与 RDB

Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。

简单来说，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作；等到下一次做全量快照时，就可以清空上一次的 AOF 日志。

关于 AOF 和 RDB 的选择的三点建议：

• 如果数据不能丢失时，内存快照和 AOF 的混合使用是一个很好的选择；
• 如果允许分钟级别的数据丢失，可以只使用 RDB；
• 如果只用 AOF，优先使用 everysec 的配置选项，因为它在可靠性和性能之间取了一个平衡。

4，Redis 集群原理

Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。

• 对于读操作：主库、从库都可以接收；
• 对于写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。

主从库模式采用读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。

4.1，主从库之间的第一次数据同步

启动多个 Redis 实例的时候，它们相互之间就可以通过 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主库和从库的关系，之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。

例如，现在有：

• 实例 1（172.16.19.3）
• 实例 2（172.16.19.5）

在实例 2 上执行以下这个命令后，实例 2 就变成了实例 1 的从库，并从实例 1 上复制数据：

replicaof  172.16.19.3  6379

主从库之间的第一次数据同步：

psync 命令包含了主库的 runID 和复制进度 offset 两个参数：

• runID：每个 Redis 实例启动时都会自动生成的一个随机 ID，用来唯一标记这个实例
  • 当从库和主库第一次复制时，因为不知道主库的 runID，所以将 runID 设为“？”
• offset：此时设为 -1，表示第一次复制

FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主库 runID 和主库目前的复制进度 offset。

一旦主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接（长连接），主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库。

4.2，主-从-从模式

如果从库比较多，那么数据的同步过程就会占用主库较多的资源。这时，我们可以使用主从从模式，该模式将主库生成 RDB 和传输 RDB 的压力，以级联的方式分散到从库上。

4.3，当主从间网络断开

在 Redis 2.8 之前，如果主从库在命令传播时出现了网络闪断，那么，从库就会和主库重新进行一次全量复制（开销非常大）。

从 Redis 2.8 开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。

全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。

当主从库断连后，主库会把断连期间收到的写操作命令，写入 replication buffer，同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。

repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，主库会记录自己写到的位置（master_repl_offset），从库则会记录自己已经读到的位置（slave_repl_offset ）。

正常情况下，这两个偏移量基本相等：

主从库的连接恢复之后，从库首先会给主库发送 psync 命令，并把自己当前的 slave_repl_offset 发给主库，主库只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从库。

由于 repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，在缓冲区写满后，主库会继续写入，此时，就会覆盖掉之前写入的操作，这会导致主从库间的数据不一致。

因此需要调整 repl_backlog_size 参数：

• repl_backlog_size 调整为缓冲空间大小 * 2
• 缓冲空间大小 = 主库写入命令速度 * 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 * 操作大小

增大 repl_backlog_size 只能缓解该问题，而不能彻底解决该问题。如果并发请求量非常大，连两倍的缓冲空间都存不下新操作请求的话，此时，主从库数据仍然可能不一致。针对这种情况：

• 一方面，可以根据 Redis 所在服务器的内存资源再适当增加 repl_backlog_size 值，比如说设置成缓冲空间大小的 4 倍
• 另一方面，可以考虑使用切片集群来分担单个主库的请求压力

4.4，Redis 主从切换原理

当主库挂了，就需要运行一个新主库，比如说把一个从库切换为主库。

在 Redis 主从集群中，哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制。

哨兵就是一个运行在特殊模式下的 Redis 进程，它主要复制三项任务：

• 监控：判断主库是否真的挂了。哨兵进程在运行时，周期性地给所有的主从库发送 PING 命令，检测它们是否仍然在线运行。
  • 如果从库没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会把它标记为“下线状态”；
  • 如果主库没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会判定主库下线，然后开始自动切换主库的流程（选主）。
• 选主：从很多个从库里，按照一定的规则选择一个从库实例，把它作为新的主库
• 通知：把新主库的相关信息通知给从库和客户端
  • 哨兵会把新主库的连接信息发给其他从库，让它们执行 replicaof 命令，和新主库建立连接，并进行数据复制。
  • 哨兵会把新主库的连接信息通知给客户端，让它们把请求操作发到新主库上

如何判断主库下线

哨兵对主库的下线判断有“主观下线”和“客观下线”两种：

• 如果发现从库对 PING 命令的响应超时了，哨兵就会先把它标记为主观下线
• 如果检测的是主库，哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”（有可能判断错误）

为了减少误判，通常会采用多实例组成的集群模式进行部署，这也被称为哨兵集群。引入多个哨兵实例一起来判断，就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好，而误判主库下线的情况。

只有大多数的哨兵实例，都判断主库已经主观下线了，主库才会被标记为客观下线，接下来，哨兵会进行主从切换流程。

客观下线的标准就是：

• 当有 N 个哨兵实例时，要有 N/2 + 1 个实例判断主库为“主观下线”，才能最终判定主库为“客观下线”
• 当然，有多少个实例做出“主观下线”的判断才行，可以由 Redis 管理员自行设定

哨兵如何选主

在多个从库中，先按照一定的筛选条件，把不符合条件的从库去掉。然后，我们再按照一定的规则，给剩下的从库逐个打分，将得分最高的从库选为新主库。

在选主时，除了要检查从库的当前在线状态，还要判断它之前的网络连接状态。

如何之前的网络连接状态呢？使用配置项 down-after-milliseconds * 10：

• down-after-millisecond 是认定主从库断连的最大连接超时时间。如果在 down-after-milliseconds 毫秒内，主从节点都没有通过网络联系上，我们就认为主从节点断连了
• 如果发生断连的次数超过了 10 次，就说明这个从库的网络状况不好，不适合作为新主库。

打分规则有三轮，只要在某一轮中，有从库得分最高，那么它就是主库了，选主过程到此结束。如果没有出现得分最高的从库，那么就继续进行下一轮。

• 从库优先级：可以通过 slave-priority 配置项，给从库设置不同优先级。
  • 如果从库的优先级都一样，那么哨兵开始第二轮打分。
• 从库复制进度：和旧主库同步程度最接近的从库得分高。
  • 哪个从库的 slave_repl_offset 最接近主库的 master_repl_offset，则得分最高
  • 如果无法区分，则进行第三轮打分
• 从库 ID 号：每个实例都会有一个 ID，ID 号最小的从库得分最高，会被选为新主库。

4.5，哨兵集群

通过部署多个实例，就形成了一个哨兵集群，即使有某个哨兵实例出现故障挂掉了，其他哨兵还能继续协作完成主从库切换的工作。

在配置哨兵的信息时，我们只需要用到下面的这个配置项，设置主库的 IP 和端口，并没有配置其他哨兵的连接信息。

sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum> 

哨兵实例之间可以相互发现，要归功于 Redis 提供的 pub/sub 机制，也就是发布 / 订阅机制。

哨兵只要和主库建立起了连接，就可以在主库上发布消息了，比如说发布它自己的连接信息（IP 和端口）。同时，它也可以从主库上订阅消息，获得其他哨兵发布的连接信息。当多个哨兵实例都在主库上做了发布和订阅操作后，它们之间就能知道彼此的 IP 地址和端口。

在主从集群中，主库上有一个名为__sentinel__:hello的频道，不同哨兵就是通过它来相互发现，实现互相通信的。

哨兵通过向主库发送 INFO 命令来获取从库的信息，从而与从库建立连接，实现对从库的监控。

通过 pub/sub 机制，哨兵之间可以组成集群；同时，哨兵又通过 INFO 命令，获得了从库连接信息，也能和从库建立连接，并进行监控了。

哪个哨兵执行主从切换？

哨兵集群需要通过投票选出一个 Leader 去执行主从切换，选举过程（三个哨兵，quorum 为 2）如下：

quorum 是哨兵配置文件中的一个配置项，当某个哨兵的投票数达到 quorum 时，它才能称为 Leader。

在 T1 时刻，S1 判断主库为“客观下线”，它想成为 Leader，就先给自己投一张赞成票，然后分别向 S2 和 S3 发送命令，表示要成为 Leader。

在 T2 时刻，S3 判断主库为“客观下线”，它也想成为 Leader，所以也先给自己投一张赞成票，再分别向 S1 和 S2 发送命令，表示要成为 Leader。

哨兵选举领导者这个场景，使用的是 Raft 共识算法，因为它足够简单，且易于实现。

4.6，切片集群

Redis 切片集群用于保存海量数据，切片集群涉及到多个实例的分布式管理问题。

切片集群，也叫分片集群，是指启动多个 Redis 实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。

• 如果把 25GB 的数据平均分成 5 份（也可以不做均分），使用 5 个实例来保存，每个实例只需要保存 5GB 数据

切片集群是一种保存大量数据的通用机制，从 3.0 开始，官方提供了一个名为 Redis Cluster 的方案，用于实现切片集群。

在 Redis 3.0 之前，Redis 官方并没有提供切片集群方案，但是，当时业界已经有了一些切片集群的方案，例如基于客户端分区的 ShardedJedis，基于代理的 Codis、Twemproxy 等。

切片数据如何分布？

Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot），来处理数据和实例之间的映射关系。在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。

在部署 Redis Cluster 方案时，可以使用 cluster create 命令创建集群，此时，Redis 会自动把这些槽平均分布在集群实例上。

• 例如，如果集群中有 N 个实例，那么，每个实例上的槽个数为 16384/N 个。

当每个机器的硬件配置不一样时，也可以使用 cluster meet 命令手动建立实例间的连接，形成集群，再使用 cluster addslots 命令，指定每个实例上的哈希槽个数。

如下示例：

示意图中的切片集群一共有 3 个实例，同时假设有 5 个哈希槽。我们可以通过下面的命令手动分配哈希槽：

• 实例 1 保存哈希槽 0 和 1
• 实例 2 保存哈希槽 2 和 3
• 实例 3 保存哈希槽 4

redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 0,1
redis-cli -h 172.16.19.4 –p 6379 cluster addslots 2,3
redis-cli -h 172.16.19.5 –p 6379 cluster addslots 4

注意：在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。

在集群中，实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个：

• 在集群中，实例有新增或删除，Redis 需要重新分配哈希槽；
• 为了负载均衡，Redis 需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍。

4.7，主从同步中的问题

1，主从数据不一致

主从数据不一致，就是指客户端从从库中读取到的值和主库中的最新值并不一致；这是由于主从库间的命令复制是异步进行的，主库收到新的写命令后，会发送给从库。但是，主库并不会等到从库实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主库自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。

如何知道主从库间的复制进度？

Redis 的 INFO replication 命令可以查看主库接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从库复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，就能得到从库和主库间的复制进度差值了。

2，读到过期数据

Redis 中设置数据过期时间的命令一共有 4 个：

• EXPIRE 和 PEXPIRE：它们给数据设置的是从命令执行时开始计算的存活时间
• EXPIREAT 和 PEXPIREAT`：它们会直接把数据的过期时间设置为具体的一个时间点

一个数据过期后，应该是被删除的，客户端不能再读取到该数据。

但是有时候删除数据不及时，会导致读到过期数据，这是由 Redis 的删除过期数据的策略导致的。

Redis 有两种过期数据删除策略：

• 惰性删除策略：当一个数据的过期时间到了以后，并不会立即删除数据，而是等到再有请求来读写这个数据时，对数据进行检查，如果发现数据已经过期了，再删除这个数据。
  • 如果客户端从主库上读取留存的过期数据，主库会触发删除操作，此时，客户端并不会读到过期数据。
  • 但是，从库本身不会执行删除操作，如果客户端在从库中访问留存的过期数据，从库并不会触发数据删除。那么，从库会给客户端返回过期数据吗？
    • Redis 3.2 之前的版本，从库在服务读请求时，并不会判断数据是否过期，而是会返回过期数据。
    • 在 3.2 版本后，如果读取的数据已经过期了，从库虽然不会删除，但是会返回空值，这就避免了客户端读到过期数据。
• 定期删除策略：Redis 每隔一段时间（默认 100ms），就会随机选出一定数量的数据，检查它们是否过期，并把其中过期的数据删除。

当主从库全量同步时，如果主库接收到了一条 EXPIRE 命令，那么，主库会直接执行这条命令。这条命令会在全量同步完成后，发给从库执行。而从库在执行时，就会在当前时间的基础上加上数据的存活时间，这样一来，从库上数据的过期时间就会比主库上延后了。

为了避免这种情况，建议在业务应用中使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令，把数据的过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据。

总结：

• 主从数据不一致。Redis 采用的是异步复制，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致），数据不一致是难以避免的。我给你提供了应对方法：保证良好网络环境，以及使用程序监控从库复制进度，一旦从库复制进度超过阈值，不让客户端连接从库。
• 对于读到过期数据，这是可以提前规避的，一个方法是，使用 Redis 3.2 及以上版本；另外，你也可以使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令设置过期时间，避免从库上的数据过期时间滞后。不过，这里有个地方需要注意下，因为 EXPIREAT/PEXPIREAT 设置的是时间点，所以，主从节点上的时钟要保持一致，具体的做法是，让主从节点和相同的 NTP 服务器（时间服务器）进行时钟同步。

3，不合理配置项导致服务挂掉

4.8，集群中脑裂

脑裂是指在主从集群中，同时有多个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。

5，将 Redis 用作缓存

5.1，缓存淘汰策略

一般来说，建议把缓存容量（Redis 容量）设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

对于 Redis 来说，一旦确定了缓存最大容量，比如 4GB，你就可以使用下面这个命令来设定缓存的大小了：

CONFIG SET maxmemory 4gb

当缓存写满后（超过 maxmemory 值），如果再向缓存中写入数据，就涉及到数据的淘汰策略。Redis 中有 8 种数据淘汰策略：

• 不进行数据淘汰：noeviction（默认策略）：一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误
• 在设置了过期时间的数据中进行淘汰，包括：
  • volatile-random：在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除
  • volatile-ttl： 根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除
  • volatile-lru：使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对
  • volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）：使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对，它是在 LRU 算法的基础上，同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数，可以看作是对淘汰策略的优化
• 在所有数据范围内进行淘汰，包括：
  • allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选
  • allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据
  • allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增）：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选

淘汰策略使用建议：

• 优先使用 allkeys-lru 策略。这样可以把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-lru 策略。
• 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
• 如果你的业务中有置顶的需求（比如置顶新闻、置顶视频），可以使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。

5.2，缓存中的数据和后端数据库中的不一致问题

在实际应用 Redis 缓存时，经常会遇到一些异常问题：

• 缓存中的数据和数据库中的不一致
• 缓存雪崩
• 缓存击穿
• 缓存穿透

5.3，缓存雪崩

缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。

有两种情况会导致缓存雪崩：

• 缓存中有大量数据同时过期
• Redis 缓存实例发生故障宕机

5.4，缓存击穿

缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时。

5.5，缓存穿透

缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。

此时，应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存，来服务后续请求，这样一来，缓存也就成了“摆设”，如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力。

5.6，缓存污染

在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。这种情况，就是缓存污染。