Redis學(xué)習(xí)之旅~基礎(chǔ)應(yīng)用篇

這一年以來(lái),寫(xiě)了太多的業(yè)務(wù)代碼。是時(shí)候要總結(jié)一下自己的積累了。本文是redis深度歷險(xiǎn)的讀書(shū)筆記，做個(gè)記錄以及分享給大家。

docker redis redis插件加載

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

字符串

  • 字符串是一個(gè)字符數(shù)組

  • 常見(jiàn)用途就是信息JSON序列化成為字符串之后，存入redis，取信息會(huì)經(jīng)過(guò)一次反序列化

  • 字符串是動(dòng)態(tài)字符串，可以進(jìn)行擴(kuò)容；當(dāng)字符串長(zhǎng)度小于1m的時(shí)候，擴(kuò)容是加倍。當(dāng)大于1m，每次擴(kuò)容就增加1m。字符串最大的長(zhǎng)度為512m

  • 使用字符串計(jì)數(shù)的時(shí)候，單個(gè)值的最大值為signed long，超過(guò)就會(huì)報(bào)錯(cuò)

  • 常用命令

    set name a

get name

exists a

del a

mset a 1 b 2

mget a b

expire a 5

setex a 5 1

setnx a 1

incr a

incrby a 10

列表

  • 相當(dāng)于java中的LinkedList，一個(gè)雙向鏈表。插入和刪除操作快，但是索引定位很慢。

    
這里幫助大家回憶一下普通節(jié)點(diǎn)刪除操作

p.pre.next = p.next

p.next.pre = p.pre

p = null

不需要對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)

  • 列表可以作為隊(duì)列，右進(jìn)左出即可

    rpush books java python golang kotlin

4

llen books

4

lpop books

java

  • 列表可以作為棧，右進(jìn)右出即可。就是，調(diào)整了隊(duì)列使用的方向

    rpush books java python golang kotlin
4
llen books
4
rpop books
kotlin

  • 使用隊(duì)列會(huì)存在的慢操作有g(shù)et(index)方法，需要遍歷整個(gè)鏈表，性能為O(n)

    rpush books java python golang kotlin
4
lindex 1            # 時(shí)間為O(n)
lindex books 1
"python"
lrange books 0 -1
"java"
"python"
"golang"
"kotlin"
ltrim books 1 -1      # 設(shè)置長(zhǎng)度為3的數(shù)組，區(qū)間外的全部被清除
OK
lrange books 0 -1    # 獲取所有元素
"python"
"golang"
"kotlin"
llen books
3
ltrim books 1 0        # 刪除所有元素
OK

  • 快速列表：在列表元素較少的時(shí)候，會(huì)使用一塊連續(xù)的內(nèi)存，叫ziplist（壓縮列表）。當(dāng)數(shù)據(jù)量較多的時(shí)候，就要變成quicklist(快速列表),多個(gè)ziplist使用雙向指針串起來(lái)使用。


// 快速列表

struct quicklist {

  quicklistNode* head;

  quicklistNode* tail;

  long count; // 元素總數(shù)

  int nodes; // ziplist 節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)

  int compressDepth; // LZF 算法壓縮深度

  ...

}

// 快速列表節(jié)點(diǎn)

struct quicklistNode {

  quicklistNode* prev;

  quicklistNode* next;

  ziplist* zl; // 指向壓縮列表

  int32 size; // ziplist 的字節(jié)總數(shù)

  int16 count; // ziplist 中的元素?cái)?shù)量

  int2 encoding; // 存儲(chǔ)形式 2bit，原生字節(jié)數(shù)組還是 LZF 壓縮存儲(chǔ)

}

struct ziplist_compressed {

  int32 size;

  byte[] compressed_data;

}

struct ziplist {

  ...

}

Hash字典

  • 內(nèi)部實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)就是數(shù)組+鏈表的方式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。相同hash值的元素使用鏈表串聯(lián)起來(lái)。java的鏈表數(shù)量超過(guò)6個(gè)會(huì)變成紅黑樹(shù)，不知道redis的會(huì)不會(huì)有這個(gè)查詢(xún)優(yōu)化。

  • redis里面的值就只能是字符串，便于比較。不像java的hashmap可以存儲(chǔ)對(duì)象，equals方法的編寫(xiě)可謂五花八門(mén)

  • java的hashmap在進(jìn)行rehash的時(shí)候，需要一次性進(jìn)行rehash，是個(gè)耗時(shí)操作，多線程還會(huì)出現(xiàn)環(huán)。redis的是漸進(jìn)式rehash。rehash的時(shí)候，會(huì)保留兩個(gè)hash結(jié)構(gòu)，查詢(xún)時(shí)候會(huì)查詢(xún)兩個(gè)hash結(jié)構(gòu)，在后續(xù)的定時(shí)任務(wù)和hash指令操作的時(shí)候，漸進(jìn)地將舊的內(nèi)容遷移到新的hash結(jié)構(gòu)中。當(dāng)內(nèi)容遷移完畢，刪除舊的hash結(jié)構(gòu)

    hset books java "think in java"
1
hset books golang "concurrency in go"
1
hset books python "python cookbook"
1
hgetall books  # 返回所有entryies，key和value間隔返回
"java"
"think in java"
"golang"
"concurrency in go"
"python"
"python cookbook"
 hlen books
 3
hget books java
"think in java"
hset books java "my java book"
0
hmset books java "java" golang "golang"
ok
hset user-lixinkun age 25
1
hincrby user-lixinkun 1
26

set

  • 相當(dāng)于java的hashset，確保唯一性

    sadd books java
1
sadd books java
0
sadd books python golang
smembers books
java
golang
python    #順序可能被打亂,輸出結(jié)果是無(wú)序的

Zset 有序列表

  • 類(lèi)似于java的sortedset和hashmap的結(jié)合體。具備set的唯一性原理，也可以給每個(gè)值賦一個(gè)score，代表它的排序權(quán)重。它的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)是一個(gè)跳躍列表。貌似java也有這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  • 內(nèi)部排序通過(guò)skiplist實(shí)現(xiàn)。zset要支持睡覺(jué)的插入和刪除，不能使用數(shù)組來(lái)表示。普通的鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有新元素插入的時(shí)候，需要進(jìn)行定位，這樣才能保證是有序的。通常會(huì)通過(guò)二分查找來(lái)確定位置，但是只有數(shù)組才支持快速查找。這時(shí)候就需要一個(gè)多層級(jí)的列表結(jié)構(gòu)，最下面一層的元素都是串聯(lián)起來(lái)的。某個(gè)元素存在于所有的層。定位插入點(diǎn)的時(shí)候，先在頂層進(jìn)行定位，然后下潛到下一層，然后一直到最底下一層。redia采用隨機(jī)策略來(lái)決定元素可以兼職到第幾層。L0層的概率是100%，L1的是50%。這樣去類(lèi)推

  • 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),具體介紹鏈接redis跳躍列表介紹

    /* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef struct zskiplistNode {
//成員對(duì)象
robj *obj;
//分值
double score;
//后退指針
struct zskiplistNode *backward;
//層
  struct zskiplistLevel {
      struct zskiplistNode *forward;//前進(jìn)指針
      unsigned int span;//跨度
  } level[];
} zskiplistNode;
typedef struct zskiplist {
//表頭節(jié)點(diǎn)和表尾節(jié)點(diǎn)
struct zskiplistNode *header, *tail;
//表中節(jié)點(diǎn)的的數(shù)量
unsigned long length;
//表中層數(shù)最大的節(jié)點(diǎn)層數(shù)
int level;
} zskiplist;

容器的通用規(guī)則

  • create if not exists.如果容器不存在，則先創(chuàng)建容器。

  • drop if no elements.如果容器沒(méi)有元素了，就立即刪除該容器，釋放內(nèi)存。

  • 容器的過(guò)期時(shí)間是針對(duì)整個(gè)對(duì)象的，hash的過(guò)期是整個(gè)進(jìn)行過(guò)期，而不是單個(gè)元素

分布式鎖

  • 對(duì)于不是原子性的操作，就需要通過(guò)分布式鎖來(lái)保證只有一個(gè)線程可以獲取到鎖。具體使用的是setnx和del命令。鎖處理完了以后，就要被釋放。中間需要解決的問(wèn)題就是，如果業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行之間，出現(xiàn)了異常，可能導(dǎo)致del無(wú)法執(zhí)行，整個(gè)業(yè)務(wù)癱瘓。

  • 或許，可以加一個(gè)過(guò)期時(shí)間，5s以后自動(dòng)釋放。但是邏輯還有問(wèn)題的，如果expire的時(shí)候，命令丟失了，也會(huì)死鎖。出現(xiàn)這種問(wèn)題的原因就是setnx和expire兩個(gè)命令不是原子性的。

  • 在redis2.8的版本中，作者加入了set指令的擴(kuò)展餐廚，setnx和expire指令可以一起執(zhí)行了，指令是原子性的。

加鎖
set lock:book true ex 5 nx
//釋放鎖
del lock:book

  • 超時(shí)問(wèn)題是redis分布式鎖不能解決的問(wèn)題，如果加鎖和釋放鎖之間的邏輯太長(zhǎng)，超出了鎖的超時(shí)時(shí)限，那么第二個(gè)線程可能獲得redis分布式鎖。所以，redis分布式鎖不要用于較長(zhǎng)時(shí)間的任務(wù)

  • 可重入性。java里面有一個(gè)ReentrantLock。Redis分布式鎖如果要支持重入，需要對(duì)客戶(hù)端的set方法進(jìn)行封裝，使用線程的ThreadLocal遍歷存儲(chǔ)當(dāng)前持有鎖的計(jì)數(shù)。

  • 下面代碼redis分布式鎖的使用，這里鏈接是錯(cuò)誤案例介紹redis分布式鎖使用與錯(cuò)誤示例


//錯(cuò)誤使用就是使用setnx和expire兩個(gè)指令

/**

* 嘗試獲取分布式鎖
* @param jedis Redis客戶(hù)端
* @param lockKey 鎖
* @param requestId 請(qǐng)求標(biāo)識(shí)
* @param expireTime 超期時(shí)間
* @return 是否獲取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
    if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
        return true;
    }
    return false;
}
  • java版本的可重入鎖,核心就是用threadlocal去記錄每個(gè)線程，某個(gè)key的鎖計(jì)數(shù)
public class RedisWithReentrantLock{
  //線程鎖計(jì)數(shù)器8
  private ThreadLocal<Map<String,Integer>> lockers = new ThreadLocal<>();

  private Jedis jedis;

  //內(nèi)部使用的lock
  private boolean _lock(String key) {
    return jedis.set(key, "", "nx", "ex", 5L) != null;
  }

  //內(nèi)部使用的unlock
  private void _unlock(String key) {
    jedis.del(key);
  }

  //獲取計(jì)數(shù)器
  private Map<String, Integer> currentLockers() {
    Map<String, Integer> refs = lockers.get();
    if (refs != null) {
      return refs;
    }
    lockers.set(new HashMap<>());
    return lockers.get();
  }
  //可重入加鎖
  public boolean lock(String key) {
    Map<String, Integer> refs = currentLockers();
    Integer refCnt = refs.get(key);
    if (refCnt != null) {
      refs.put(key, refCnt + 1);
      return true;
    }
    boolean ok = _lock(key);
    if (!ok) {
      return false;
    }
    refs.put(key, 1);
    return true;
  }
  //可重入釋放鎖
  public boolean unlock(String key) {
    Map<String, Integer> refs = currentLockers();
    Integer refCnt = refs.get(key);
    if (refCnt == null) {
      return false;
    }
    refCnt = -1;
    if (refCnt > 0) {
      refs.put(key, refCnt);
    } else {
      refs.remove(key);
      _unlock(key);
    }
    return true;
  }
}

redis的消息隊(duì)列，只做特性介紹，公司實(shí)際使用rocketmq

  • 使用簡(jiǎn)單，只有一個(gè)消費(fèi)者

  • 沒(méi)有ack保證，如果對(duì)消息可靠性有極高的要求，推薦使用rocketmq的事務(wù)消息

  • 使用list作為異步消息的發(fā)送結(jié)構(gòu)，rpush，rpop

延時(shí)隊(duì)列的實(shí)現(xiàn)

  • 延時(shí)隊(duì)列可以使用zset實(shí)現(xiàn)，將消息序列化成為一個(gè)字符串，消息的到期時(shí)間為score。然后使用多個(gè)線程去輪詢(xún)這個(gè)隊(duì)列。使用多線程是為了保障可用性。一個(gè)線程掛了，還有其他線程可以進(jìn)行處理

位圖，節(jié)約存儲(chǔ)空間

  • 平時(shí)進(jìn)行開(kāi)發(fā)的時(shí)候，要對(duì)一些bool類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行存取，如用戶(hù)一年的簽到記錄。如果使用key/value方式進(jìn)行存取，就要記錄365個(gè)，當(dāng)用戶(hù)量上億的時(shí)候，需要的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)是非常驚人的。

  • redis提供了位圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)用戶(hù)每天的簽到就只占據(jù)一個(gè)位。365天大概需要46個(gè)字節(jié)，大大節(jié)約空間

  • 位圖就是byte數(shù)組，可以使用getbit和setbit進(jìn)行存儲(chǔ),如果字節(jié)是不可以打印字符，redis會(huì)展示其16進(jìn)制。實(shí)際來(lái)操作一波

零存整取的方式，一個(gè)個(gè)bit去設(shè)置，然后一次性拿出值
通過(guò)python獲取字母`h`的hash值為0b1101000
setbit s 1 1
setbit s 2 1
setbit s 4 1
get s
"h"      # 這樣就得到了h的值

零存零取的方式，就是對(duì)單個(gè)bit進(jìn)行操作,沒(méi)有設(shè)置的位就是默認(rèn)為0
set bit w 1 1
get bit w 0
0

整存零取
set w h
getbit w 1
1

不可打印字符
setbit x 0 1
setbit x 1 1
get x
"\xc0"
  • 位圖的統(tǒng)計(jì)和查找：redis提供了對(duì)位圖的基本統(tǒng)計(jì)算
 set w hello
 ok
 bitcount w
 21
 bitcount w 0 0
 3
 bitcount w 0 1  # 統(tǒng)計(jì)1的數(shù)量
 7
 bitpos w 0  # 第一個(gè)0
 0

 bitpos w 1 1 1 # 第二個(gè)字符算起，第一個(gè)1位
 魔術(shù)指令bitfield
 bitfield w get u4 0

高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

HyberLogLog,提供不精確的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

  • 頁(yè)面的uv，不能使用一個(gè)key的incr，因?yàn)橐M(jìn)行去重

  • 使用zset也可以做到這個(gè)，但是消耗空間太大

  • HyperLogLog的標(biāo)準(zhǔn)誤差是0.81%。對(duì)于不精確的統(tǒng)計(jì)，可以使用這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  • 提供pdadd，pfcount兩個(gè)指令,pf是Philippe Flajolet教授的名字縮寫(xiě)，這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是他發(fā)明的。這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占用的內(nèi)存是12k，使用了2^14個(gè)桶去進(jìn)行計(jì)算


pfadd book java
1
pfadd book java
0
pfadd book python
1
pfadd book python
pfcount book
2

布隆過(guò)濾器Bloom Filter

  • 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要實(shí)現(xiàn)去重的功能

  • 場(chǎng)景使用：廣告推送的時(shí)候，如果我們看過(guò)了一條廣告，下一條推送的時(shí)候，要對(duì)看過(guò)的廣告進(jìn)行去重。如果使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，每次推送都要去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，這樣數(shù)據(jù)庫(kù)很難抗住這個(gè)壓力。況且，瀏覽記錄會(huì)隨著時(shí)間線性增長(zhǎng)，空間也跟不上

  • 布隆過(guò)濾器會(huì)有一定的誤判概率。這可以比喻成為一個(gè)不精確的set結(jié)構(gòu)，調(diào)用contains的時(shí)候，有可能誤判。如果說(shuō)這個(gè)值不存在，那就肯定不存在。如果說(shuō)這個(gè)值存在，優(yōu)肯是誤判，可能，兩者長(zhǎng)得相像？這樣的話(huà)，對(duì)于實(shí)際業(yè)務(wù)也沒(méi)有影響，我們可以保證推送給用戶(hù)的都是最新的內(nèi)容，只有極少數(shù)用戶(hù)沒(méi)看過(guò)的內(nèi)容會(huì)被誤判。經(jīng)過(guò)測(cè)試，誤判率大概在1%左右。調(diào)整參數(shù)可以?xún)?yōu)化這個(gè)誤判率

  • 布隆過(guò)濾器作為redis的一個(gè)插件，需要版本為4.0以后，才能使用。

  • 基本指令為bf.add，bf.exists，bf.madd(批量)，安裝docker，然后去重新安裝redis，帶這個(gè)插件的版本。centos7安裝docker方法，安裝好以后再安裝插件，使用docker啟動(dòng)redis

  • 用戶(hù)可以通過(guò)bf.reserve命令顯式制定錯(cuò)誤率，key和初始空間。錯(cuò)誤率越低，占用空間越大。初始值越大，空間越大，所以，在使用的時(shí)候，需要準(zhǔn)確預(yù)估一下元素的大小。

  • 布隆過(guò)濾器是一個(gè)大型的位數(shù)組。向布隆過(guò)濾器添加key的時(shí)候，會(huì)使用多個(gè)hash函數(shù)對(duì)key進(jìn)行hash，算得一個(gè)整數(shù)索引。然后對(duì)位數(shù)組的長(zhǎng)度取模運(yùn)算得到一個(gè)位置，每個(gè)hash函數(shù)都得到一個(gè)不同的位置，再把這幾個(gè)位置都設(shè)置為1，完成了add操作。巧妙地共享可多個(gè)key的存儲(chǔ)空間。

  • 為何會(huì)出現(xiàn)誤判呢？就是由于判斷key是否存在的時(shí)候，如果某個(gè)位是0，那就一定不存在。但是，如果各個(gè)位置都是1的話(huà)，也不能說(shuō)明是存在的，有可能是其他key存在導(dǎo)致。如果位數(shù)組比較稀疏，出現(xiàn)誤判的概率就低了。所以，使用的時(shí)候，不要讓實(shí)際的元素大于初始值。如果大于的時(shí)候，要對(duì)布隆過(guò)濾器進(jìn)行重建。

  • set存儲(chǔ)的是所有的元素，布隆過(guò)濾器是存儲(chǔ)元素的指紋（hash）?？臻g節(jié)省還是比較明顯的.

  • docker加載插件的命令，docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest

  • docker exec -it redis-redisbloom bash

bf.add book java
1
bf.add book java   #再次加入java，就被排出了
0
bf.exists book python
0

redis限流

  • 后端屏蔽用戶(hù)的過(guò)于頻繁的請(qǐng)求，比如1秒內(nèi)不能請(qǐng)求超過(guò)5次。這個(gè)限流存在一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口，zset的score圈出一個(gè)時(shí)間窗口，我們保留這個(gè)時(shí)間窗口，對(duì)于窗口外面的數(shù)據(jù)，則可以統(tǒng)統(tǒng)砍掉。zset的value可以為毫秒時(shí)間戳。

public class SimpleRateLimiter{
  private Jedis jedis;

  //用戶(hù)請(qǐng)求是否允許

  //使用樂(lè)觀鎖

  //value保證唯一性就好

  public boolean isActionAllow(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
    String key = String.format("hist:%s:%s", userId, actionKey);
    long now = System.currentTimeMillis();
    Pipeline pipe = jedis.pipelined();
    pipe.multi();
    pipe.zadd(key, now, "", now);

    //截取
    pipe.zremrangeByScore(key, 0, now - period * 1000);
    Response<Long> count = pipe.zcard(key);
    pipe.expire(key, period + 1);
    pipe.exec();
    pipe.close();
    return count.get() <= maxCount;
  }
}
  • 漏斗限流，靈感來(lái)源于漏斗，就是漏斗有一個(gè)容量，也有一個(gè)消耗速率。當(dāng)灌水速率小于漏水速率，漏斗超過(guò)容量以后。灌水行為就要丟棄或者暫停

//單機(jī)版的漏斗限流

public class FunnelRateLimiter{
  class Funnel{
    //容量
    int capacity;
    //漏水速率
    float leakingRate;
    //剩余空間
    int leftQuota;
    //上次觸發(fā)時(shí)間
    long leakingTs;
  }

  //....省略構(gòu)造方法

  void makeSpace() {
    long now = System.currentTimeMillis();
    long deltaTs = nowTs - leakingTs;
    int deltaQuota = (int)(deltaTs * leakingRate);
    //如果時(shí)間間隔太久，可能會(huì)導(dǎo)致int溢出
    if (deltaQuota < 0) {
      //重設(shè)
      this.leftQuota = capacity;
      this.leakingTs = 0;
      return;
    }

    if (deltaQuota < 1) {
      return;
    }

    this.leftQuota += leftQuota;
    this.leakingTs = nowTs;
    if (this.leftQuota > this.capacity) {
      this.leftQuota = this.capacity;
    }

    //是否可以接收請(qǐng)求

    boolean watering(int quota) {
      makeSpace();
      if (leftQuota >= quota) {
        this.leftQuota -= quota;
        return true;
      }
      return false;
    }
  }

  private Map<String, Funnel> funnels = new HashMap<>();
  public boolean isActionAllow(String userId, String actionKey, int capacity, fload leakingRate) {
    String key = String.format("funnels:%s:%s", userId, actionKey);
    Funnel funnel = funnels.get(key);
    if (funnel == null) {
      funnel = new Funnel(capacity, leakingRate);
      funnels.put(key, funnel);
    }
    return funnel.watering(1);
  }
}
  • 這里是redis提供的分布式限流，redis4.0提供了redis-cell。這是一個(gè)差價(jià)，需要去github下載redis-cell的源碼解壓以后。進(jìn)入redis-cli后，執(zhí)行redis的 module load命令即可加載
wget https://github.com/brandur/redis-cell/releases/download/v0.2.4/redis-cell-v0.2.4-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz

tar -xzvf redis-cell-v0.2.4-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz

解壓后得到libredis_cess.so

redis-cli

module load /data/libredis_cell.so

我這里是放到了data目錄下面，運(yùn)行redis后加載就行了

//各個(gè)參數(shù)    key    容量          計(jì)算漏斗速率              可選參數(shù)

cl.throttle <key> <max_burst> <count per period> <period> [<quantity>]

cl.throttle book 15 30 60 1  # 這個(gè)表示容量為15,2秒一個(gè)漏水速率（30/60）

0          # 0 允許 -1 拒絕

16        # 漏斗容量

15        # 剩余空間

-1        # 當(dāng)?shù)谝粋€(gè)參數(shù)為-1師，這里的值表示需要經(jīng)過(guò)多少時(shí)間以后才能再試

2          # 多久時(shí)間以后，漏斗可以完全空出來(lái)
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