Redis 功能原理分析

過時時間設置

• EXPIRE key seconds
  • EXPIRE命令的seconds命令必須是整數，因此最小單位是1秒
  • PEXPIRE命令的單位是毫秒
    • PTTL以毫秒單位獲取鍵的剩餘有效時間
• 一個鍵還有多久時間被刪除，可使用TTL命令
  • TTL key
    • 當鍵不存在時，TTL命令會返回-2
    • 沒設置過時時間，-1

過時刪除的原理

• 消極方法（passive way）
  • 主鍵被訪問時若是發現它已經失效，那麼就刪除它
• 積極方法（active way）
  • 週期性地從設置了失效時間的主鍵中選擇一部分失效的主鍵刪除
• Redis每秒會進行10次操做，具體的流程：
  • 隨機測試 20 個帶有timeout信息的key；
  • 刪除其中已通過期的key；
  • 若是超過25%的key被刪除，則重複執行步驟1；
  • 這是一個簡單的機率算法（trivial probabilistic algorithm），
    • 基於假設咱們隨機抽取的key表明了所有的key空間。

Redis發佈訂閱

• Redis提供了一組命令可讓開發者實現「發佈/訂閱」模式(publish/subscribe) 
• 值得注意的是消息發送出去不會持久化，
  • 若是發送以前沒有訂閱者，
  • 那麼後續再有訂閱者訂閱該頻道，以前的消息就收不到了
• 結構圖
  • channel分兩類，
    • 一個是普通channel、
    • 另外一個是pattern channel（規則匹配），
    • producer1發佈了一條消息【publish abc hello】,
      • redis server發給abc這個普通channel上的全部訂閱者，
      • 同時abc也匹配上了pattern channel的名字，
      • 因此這條消息也會同時發送給pattern channel *bc上的全部訂閱者

 

Redis內存回收策略

• Redis中提供了多種內存回收策略，當內存容量不足時，
  • 就不得不淘汰內存中的一些對象，釋放這些對象佔用的空間
• 默認的策略爲noeviction策略，
  • 當內存使用達到閾值的時候，全部引發申請內存的命令會報錯
• allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
  • 適合的場景： 若是咱們的應用對緩存的訪問都是相對熱點數據，那麼能夠選擇這個策略
• allkeys-random：隨機移除某個key。
  • 適合的場景：若是咱們的應用對於緩存key的訪問機率相等，則可使用這個策略
• volatile-random：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中
  • 任意選擇數據淘汰。
• volatile-lru：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選
  • 最近最少使用的數據淘汰。
• volatile-ttl：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選
  • 將要過時的數據淘汰
• 適合場景：這種策略使得咱們能夠向Redis提示哪些key更適合被淘汰，咱們能夠本身控制

總結

• 實際上Redis實現的LRU並非可靠的LRU
  • 若是須要在全部的數據中搜索最符合條件的數據，那麼必定會增長系統的開銷，
    • Redis是單線程的，因此耗時的操做會謹慎一些
  • 早期的Redis版本是基於採樣的LRU
    • Redis3.0版本以後，Redis做者對於基於採樣的LRU進行了一些優化
    • 目的是在必定的成本內讓結果更靠近真實的LRU。

Redis是單進程單線程？性能爲何這麼快

• Redis採用了一種很是簡單的作法
  • Redis把任務封閉在一個線程中從而避免了線程安全問題；
• redis爲何是單線程？
  • 官方的解釋是，CPU並非Redis的瓶頸所在，
  • Redis的瓶頸主要在機器的內存和網絡的帶寬。
• 那麼Redis能不能處理高併發請求呢？
  • 固然是能夠的，至於怎麼實現的，咱們來具體瞭解一下。
    • 【注意併發不等於並行，
      • 併發性I/O流意味着可以讓一個計算單元來處理來自多個客戶端的流請求。
      • 並行性，意味着服務器可以同時執行幾個事情，具備多個計算單元】
• 多路複用
  • Redis 是跑在單線程中的，全部的操做都是按照順序線性執行的，
    • 可是因爲讀寫操做等待用戶輸入或輸出都是阻塞的，
    • 因此 I/O 操做在通常狀況下每每不能直接返回，
    • 這會致使某一文件的 I/O 阻塞致使整個進程沒法對其它客戶提供服務，
    • 而 I/O 多路複用就是爲了解決這個問題而出現的。

幾種I/O模型

• 同步阻塞IO（Blocking IO）：即傳統的IO模型。
• 同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：
  • 默認建立的socket都是阻塞的，
  • 非阻塞IO要求socket被設置爲NONBLOCK。
• IO多路複用（IO Multiplexing）：
  • 即經典的Reactor設計模式，也稱爲異步阻塞IO，
  • Java中的Selector和Linux中的epoll都是這種模型。
• 異步IO（Asynchronous IO）：即經典的Proactor設計模式，也稱爲異步非阻塞IO。
• 同步和異步，指的是用戶線程和內核的交互方式
• 阻塞和非阻塞，指用戶線程調用內核IO操做的方式是阻塞仍是非阻塞