Redis 简介

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，遵守 BSD 协议，它提供了一个高性能的键值（key-value）存储系统，常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。

特点：

性能极高：能够支持每秒数十万次的读写操作
丰富的数据结构：Redis 不仅支持基本的键值存储，还提供了丰富的数据类型，包括字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等。
原子性操作：Redis 的所有操作都是原子性的，这意味着操作要么完全执行，要么完全不执行。
持久化：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存到磁盘中，以便在系统重启后恢复数据
支持发布/订阅模式：Redis 内置了发布/订阅模式（Pub/Sub），允许客户端之间通过消息传递进行通信。
主从复制：Redis 支持主从复制，可以通过从节点来备份数据或分担读请求，提高数据的可用性和系统的伸缩性。

使用方式

CLI：命令行
API：java 或 python
GUI：用户界面

安装

Windows

wsl 来安装，使用 wsl 来安装 linux 系统，在通过 linux 系统的方式来安装 redis
- powershell 执行wsl --install
- 进入 unbuntu 终端
- sudo apt update
- sudo apt install redis-server -y
- 启动 Redis sudo systemctl start redis-server
- 检查状态 sudo systemctl status redis-server
- 设置开机自启sudo systemctl enable redis-server
- 客户端连接 redis-cli
Docker，下载 redis 镜像
github 文件地址下载

RedisInsight

是一个 redis 的图形化操作界面，从官网安装即可

Redis 常用命令

设置一个键值对：SET key value
获取一个键的值：GET key
删除一个键：DEL key
查询一个键是否存在：EXISTS key
查看存在哪些键：KEYS *
删除所有键：FLUSHALL
查询键的过期时间：TTL key
设置过期时间：EXPIRE key 过期时间
设置带有过期时间的键值对：SETEX key 过期时间 value
只有当键不存在才设置设置键的值：SETNX key value

数据结构

列表

类似于数组

在列表头部添加元素：LPUSH list_name value
在列表尾部添加元素：RPUSH list_name value
查询区间列表元素：LRANGE list_name 左区间右区间
删除头部元素：LPOP list_name 元素个数（默认为一）
删除尾部元素：RPOP list_name 元素个数
查看元素个数：LLEN list_name
删除指定区间以外的元素：LTRIM list_name 左区间右区间

Set（无序集合）

不可以重复，支持集合运算

添加一个元素：SADD key value
删除一个元素：SREM key value
查看集合元素：SMEMBERS key
判断一个元素是否在集合中：SISMEMBER key value

SortedSet（有序集合）

每个元素会关联一个浮点数类型的分数，来对集合中的元素进行从小到大的排序

添加一个元素：ZADD key score value1
删除一个元素：ZREM key value
查看集合元素：ZRANGE key 左区间右区间 withscores（添加此属性会将分数值一同输出）
查看某个元素的分数：ZSCORE key value
查看某个元素的排名：ZRANK key value
反转一个集合后查看排名：ZREVERANK key value

hash（哈希）

字符类型的字段和值的一个映射表，一个键值对的集合

添加一个键值对：HSET key field value
获取一个字段的值：HGET key field
获取映射表的所有键值对：HGETALL key
删除某个键值对：HDEL key field
判断某个键是否存在：HEXISTS key field

发布订阅

将消息发送一个指定的频道：publish channel
订阅一个频道：subscribe channel

示例：

// 打开一个终端，订阅一个频道
subscribe geekhour
// 打开另一个终端，发布消息
publish geekhour message

存在的问题：消息无法持久化，无法记录仪历史消息

Stream（消息队列）

添加一个消息：XDD key （自定义 id 格式：时间搓-序列号） field value（表示自动生成一个消息 id）
查看消息的数量：XLEN key
查看消息的详细内容：XRANGE key - +
删除消息：XDEL key id
保留某条消息：XTRIM key MAXLEN 0（作用是删除所有消息）
读取一个消息：XREAD count 个数（表示一次读取几个消息）block 时间（表示如果没有消息阻塞多长时间）streams key（就是消息队列的名称）0（表示从哪个位置开始读取）
创建消费者组：XGROUP create key 组名 id
查看消费者组信息：XINFO groups key
添加组的消费者：XGROUP createconsumer key 组名消费者名

Geospatial（地理空间）

提供了一种存储地理信息的一种数据结构

添加地理位置信息：GEOADD city 经度维度城市名字
获取地理信息的经纬度：GEOPOS city 城市名字
返回两个地理位置的距离：GENDIST city 城市名字 1 城市名字 2 距离单位
搜索一个地理位置的附近地理信息：GEOSEARCH city FROMMEMBER 城市名字 BYRADIUS 半径半径单位

HyperLogLog（基数统计算法）

求出集合中不计算重复元素的个数

添加一个元素：PFADD key value1 value2 value3
查看计数的个数：PFCOUNT key

位图（Bitmap）

bit 数组：数据的下标就是偏移量（offset），值只有 0 和 1 的一个数组，支持位运算
可以将偏移量表示成一个个成员，而 0 和 1 看成两个状态，那么这样我们就可以统计像点赞收藏等等，只有两个状态的抽象了

设置某个偏移量的值：SETBIT key offset value
获取某个偏移量的值：GETBIT key offset
使用 set 来设置：SET key “十六进制数表示”
统计某个 key 中含有 1 的个数：BITCOUNT key
第一个出现 0 或 1 的位置：BITPOS key 0|1

位域（Bitfield）

将很多小的整数存储到一个较大的位图中。

设置值：BITFIELD key:id set u8(数的类型) #0(表示第一个位置) value
获取值：BITFIELD key:id get u8 #0
修改值：BITFIELD key:id incrby u32 #1 newvalue

事务

在一个事务中，在 redis 的事务中，我们不能保证事务的原子性，即不能保证事务中的命令全部执行成功，在 redis 中，执行 EXEC 命令之前，所有的命令回放入一个队列缓存起来，不会立即执行，在收到 EXEC 命令执行成功后，开启执行缓存队列中的命令。

开启一个事务：MUTI，开启后将事务放入一个队列中
EXEC：提交事务
DISCARD，取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。
watch key：监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
unwatch:取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

乐观锁(Watch 命令)

作用：监控一个或多个 key，若事务执行前这些 key 被修改，则事务取消

WATCH balance  # 监控balance
MULTI
DECRBY balance 100
EXEC  # 若balance未被修改，执行成功；否则返回nil

分布式锁

用 SET 命令的 NX（不存在才设置）和 PX（过期时间）特性

# 获取锁（lock_key为锁名，uuid为唯一标识，避免释放别人的锁）
SET lock_key uuid NX PX 30000  # 30秒过期，防止死锁

# 释放锁（必须用Lua脚本，保证原子性）
if redis.call("get", "lock_key") == "uuid" then
  return redis.call("del", "lock_key")
else
  return 0
end

持久化

redis 是将缓存存入到内存当中，当我们因为意外事故，而能会导致数据丢失，这是非常致命的，所以我们需要持久化。
方式一：RDB 方式，在指定时间内，将内存中的数据快照写入磁盘，是某一个时间点数据的完整副本，可以通过配置文件的 save 参数来进行配置；还可以通过 save 命令来手动触发快照；

适合来做备份，因为如果在保存前宕机，那么还是会丢失数据，在传输过程中，由于 redis 是单线程的，会使 redis 处于一个阻塞的状态所以这是不合适的。

redis 提供了一个 bgsave 的命令，会单独创建一个子进程来保存数据，但是在创建子进程时，redis 也是处于阻塞的状态。
方式二：AOF 持久化，在执行写命令时，不仅会将内容写到内存当中还会将内容写到一个文件当中，这个文件会以一个日志的形式来记录每一个写操作，当 redis 重启时，redis 会根据这个文件的内容重新来重建内存当中整个数据库的内容。

开启方式，在配置文件中将 appendonly 的值改为 yes。

主从复制

主从复制，是指将一台 redis 服务器的数据来复制到其他 redis 服务器，一个主节点可以有多个从节点，而一个从节点只能有一个主节点。数据的复制是单向的，只能有主节点到从节点，一般来说，主节点进行写操作，而从节点进行读操作，主节点会将自己的数据变化，通过异步的方式来发送到从节点。从节点接收到主节点的数据后，更新自己的数据，从而达到了数据的一致性。

配置：（配置从节点）

命令行方式：
- replicaof host port
配置文件方式（一般都用这个）：
- 进入从节点配置文件cd /opt/homebrew/etc
- 将 redis.conf 复制到根目录cp redis.conf ~
- 将配置文件复制一个起名为 redis-port(port 为从节点的端口号).conf 作为从节点配置文件
- 将端口号改为自己的从节点端口号
- 将 dbfilename 这个配置项也加上端口号
- 将 replicaof 这个配置项来指定主节点端口号

全量复制（首次复制）：

复制过程：

从节点向主节点请求复制
主节点执行 bgsave 生成 RDB 文件，同时记录此期间的写命令复制到缓冲区
主节点发送 RDB 文件给从节点，从节点加载 RDB
主节点发送复制缓冲区的写命令，从节点执行（保证数据一致）。

增量复制（后续同步）：

主节点每执行一个写命令，会记录到复制偏移量（主从节点各自维护，通过对比偏移量判断是否需要同步）。
从节点定期发送 REPLCONF ACK 告知主节点自己的偏移量，主节点若发现从节点落后，发送增量命令。

哨兵模式

当我们的主节点发生故障时，那么我们的主从配置就会故障，而我们还需要重新配置，这是一件麻烦且不合理的问题。
我们可以使用哨兵模式来自动监听我们的 redis 集群，哨兵会以一个独立的进程运行在 redis 集群中，来监听我们的 redis 集群，主要功能：

监控
通知，如果某个节点除了问题，哨兵会通过订阅模式来通知其它节点
自动故障转移，当主节点不能正常工作时，它就会开始自动转移工作，将一个从节点自动升级为主节点，然后将其它从节点指向新的主节点。

配置：

在 redis 集群中添加一个哨兵节点，使用redis -sentinel sentinel.conf命令来添加。需要创建一个 sentinel.conf 文件,配置`entinel monitor master 主节点 ip 地址端口号 1（表示只需要一个哨兵节点同意就可以进行转移）
在实际生产中，通常会使用 3 个哨兵节点来监听 redis 集群，因为每个哨兵也可能发生故障，当哨兵节点发生故障时，哨兵节点之间会通过选举的方式来选举出一个新的哨兵来监听 redis 集群。

过期键删除策略（为什么过期键不会立即消失？）

Redis 中设置过期时间的键（如 EXPIRE key 10）不会在到期时立即删除，而是通过三种策略协同处理：

惰性删除：只有当用户主动访问该键时，才检查是否过期，过期则删除（优点：不浪费 CPU；缺点：可能占用大量内存）。
定期删除：Redis 每隔一段时间（默认 100ms）随机抽查部分过期键，删除已过期的（平衡 CPU 和内存消耗）。
内存淘汰触发：当内存达到 maxmemory 限制时，触发内存淘汰策略，可能删除过期键（见下文）。

内存淘汰策略（内存满了怎么办？）

当 Redis 内存达到配置的 maxmemory 阈值时，会根据 maxmemory-policy 配置删除数据，共 8 种策略：

针对过期键：

volatile-lru：删除过期键中最近最少使用的（优先保留热点过期数据）。
volatile-lfu：删除过期键中最不经常使用的。
volatile-ttl：删除过期键中剩余时间最短的。
volatile-random：随机删除过期键。

针对所有键：

allkeys-lru：删除所有键中最近最少使用的（适合缓存场景，不分是否过期）。
allkeys-lfu：删除所有键中最不经常使用的。
allkeys-random：随机删除所有键。

特殊策略：

noeviction：默认策略，不删除任何键，新写入会返回错误（适合不允许丢失数据的场景）。

Redis Cluster（分片集群，解决海量数据存储）

主从和哨兵只能解决高可用，无法解决 “单节点内存上限” 问题，Redis Cluster 通过分片实现水平扩展

核心原理：将数据分散到 16384 个哈希槽（slot）中，每个节点负责部分槽（如 3 节点集群，每节点负责～ 5461 个槽）。
键的槽位计算：slot = CRC16(key) % 16384。

集群搭建步骤：

启动 3 个主节点（端口 6379、6380、6381）和 3 个从节点（端口 6382、6383、6384）。
初始化集群：redis-cli —cluster create 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 —cluster-replicas 1（每个主节点配 1 个从节点）。
检查集群状态：redis-cli -c -p 6379 cluster info（-c 表示集群模式连接）。
故障转移：主节点故障后，其从节点自动升级为主节点，接管槽位（无需哨兵，Cluster 内置故障检测）。

缓存穿透（查询不存在的数据，穿透到 DB）

恶意请求查询不存在的 key（如 ID=-1 的用户），缓存未命中，直接访问数据库，导致 DB 压力骤增。
解决方案：

缓存空值：对不存在的 key，缓存一个空值（如 SET key “” EX 60），过期时间设短（1-5 分钟），避免长期占用内存。
布隆过滤器：将所有可能存在的 key 提前存入布隆过滤器，请求先过过滤器，不存在则直接返回（误判率极低，适合海量数据）

缓存击穿（热点 key 过期瞬间，大量请求穿透到 DB）

某热点 key（如秒杀商品）过期瞬间，大量请求同时命中缓存未命中，全部访问 DB，导致 DB 崩溃。
解决方案

互斥锁：缓存未命中时，用 Redis 的 SET lock_key 1 NX PX 5000 获取锁，只有获取锁的请求去 DB 查询并更新缓存，其他请求等待重试（避免并发查 DB）。
热点 key 永不过期：不设置过期时间，后台定时任务异步更新缓存（如每 10 分钟更新一次）。

缓存雪崩（大量 key 同时过期或缓存集群宕机）

大量 key 集中过期，或缓存集群故障，所有请求瞬间穿透到 DB，导致 DB 压垮。

解决方案：

过期时间加随机值：设置过期时间时加随机数（如 EXPIRE key 3600 + rand(0, 1800)），避免集中过期。
多级缓存：结合本地缓存（如 Caffeine）和分布式缓存（Redis），即使 Redis 宕机，本地缓存可临时抗住部分请求。
缓存高可用：Redis Cluster 部署（多主多从），避免单节点故障；哨兵模式自动故障转移。
服务熔断降级：用 Sentinel/Hystrix 等工具，当 DB 压力过大时，返回默认值

缓存与数据库一致性（如何保证缓存和 DB 数据同步？）

Cache Aside Pattern（旁路缓存）：
读：先查缓存，未命中查 DB，再回写缓存。
写：先更 DB，再删缓存（而非更新缓存，避免并发写导致的不一致）。
👉 优点：简单可靠；缺点：可能存在短暂不一致
Write Through（写透）：写操作先更缓存，缓存再同步更 DB（适合缓存和 DB 必须强一致的场景，性能较低）
Write Back（写回）：写操作只更缓存，缓存异步批量更 DB（性能高，适合非核心数据，有数据丢失风险）。

性能优化

避免大 key（单 key 存储过大数据）
大 key 会导致：读写耗时（网络传输慢、内存分配耗时），删除 / 过期时阻塞主线程。
解决：

拆分大 key（如将大 Hash 拆分为多个小 Hash，按 ID 范围分片）。
（用一个 hash 函数将 key 转换为一个数字，比如使用 crc32 hash 函数。对 key foobar 执行 crc32(foobar)会输出类似 93024922 的整数。
对这个整数取模，将其转化为 0-3 之间的数字，就可以将这个整数映射到 4 个 Redis 实例中的一个了。93024922 % 4 = 2，就是说 key foobar 应该被存到 R2 实例中。注意：取模操作是取除的余数，通常在多种编程语言中用%操作符实现。）
用 SCAN 代替 KEYS *（KEYS 会阻塞主线程，SCAN 分批迭代）。

批量操作优化
Pipeline（管道）：将多个命令打包发送，减少网络往返次数
批量删除：用 UNLINK 代替 DEL（UNLINK 异步删除，不阻塞主线程）