【原创】分布式之redis复习精讲 (2)

综合上述缺点,小曲痛定思痛,提出了下面的经营方式
经营方式二
小曲只雇佣一个快递员。然后呢,客户送来的快递,小曲按送达地点标注好,然后依次放在一个地方。最后,那个快递员依次的去取快递,一次拿一个,然后开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

对比
上述两种经营方式对比,是不是明显觉得第二种,效率更高,更好呢。在上述比喻中:

每个快递员------------------>每个线程

每个快递-------------------->每个socket(I/O流)

快递的送达地点-------------->socket的不同状态

客户送快递请求-------------->来自客户端的请求

小曲的经营方式-------------->服务端运行的代码

一辆车---------------------->CPU的核数

于是我们有如下结论
1、经营方式一就是传统的并发模型,每个I/O流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
2、经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个I/O流。

下面类比到真实的redis线程模型,如图所示

image


参照上图,简单来说,就是。我们的redis-client在操作的时候,会产生具有不同事件类型的socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是,这个I/O多路复用机制,redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库,大家可以自行去了解。

4、redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

分析:是不是觉得这个问题很基础,其实我也这么觉得。然而根据面试经验发现,至少百分八十的人答不上这个问题。建议,在项目中用到后,再类比记忆,体会更深,不要硬记。基本上,一个合格的程序员,五种类型都会用到。
回答:一共五种
(一)String
这个其实没啥好说的,最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
(二)hash
这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。
(三)list
使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。
(四)set
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。
另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能
(五)sorted set
sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》,该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找

5、redis的过期策略以及内存淘汰机制

分析:这个问题其实相当重要,到底redis有没用到家,这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据,可是你写了10G,那会删5G的数据。怎么删的,这个问题思考过么?还有,你的数据已经设置了过期时间,但是时间到了,内存占用率还是比较高,有思考过原因么?
回答:
redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。
于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制
在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru

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