codis

作者：Kaito 链接：kaito-kidd.com/2020/06/28/redis-vs-memcached/ 前言 我们都知道，Redis和Memcached都是内存数据库，它们的访问速度非常之快。但我们在开发过程中，这两个内存数据库，我们到底要如何选择呢？它们的优劣都有哪些？ 为什么现在看Redis要比Memcached更火一些？ 这篇文章，我们就从各个方面来对比这两个内存数据库的差异，方便你在使用时，做出最符合业务需要的选择。 要分析它们的区别，主要从以下几个方面对比： 线程模型 数据结构 淘汰策略 管道与 事务 持久化 高可用 集群化 线程模型 要说性能，必须要分析它们的服务模型。 Memcached处理请求采用多线程模型，并且基于IO多路复用技术，主线程接收到请求后，分发给子线程处理。 这样做好的好处是，当某个请求处理比较耗时，不会影响到其他请求的处理。 当然，缺点是CPU的多线程切换必然存在性能损耗，同时，多线程在访问共享资源时必然要加锁，也会在一定程度上降低性能。 Redis同样采用IO多路复用技术，但它处理请求采用是单线程模型，从接收请求到处理数据都在一个线程中完成。 这意味着使用Redis，一旦某个请求处理耗时比较长，那么整个Redis就会阻塞住，直到这个请求处理完成后返回，才能处理下一个请求，使用Redis时一定要避免复杂的耗时操作。 单线程的好处是

作者丨blackheart 先看一下Redis是一个什么东西 官方简介解释到：Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。 同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。 它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600 ，即让消费者可以缓存这个响应十分钟。

作者：blackheart 来源：https://www.cnblogs.com/linianhui 先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到： Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600

原文：https://www.cnblogs.com/linianhui 作者：blackheart 先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到： Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。 综上所述，Redis提供了丰富的功能，初次见到可能会感觉眼花缭乱，这些功能都是干嘛用的？都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？那么下面从零开始，一步一步的演进来粗略的解释下。 1 、从零开始 最初的需求非常简单，我们有一个提供热点新闻列表的api：http://api.xxx.com/hot-news，api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。 随后我们就着手于如何提升一下api消费者感知的性能，很快最简单粗暴的第一个方案就出来了：为API的响应加上基于HTTP的缓存控制 cache-control:max-age=600

Codis 详细介绍 Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务. Codis 由四部分组成: Codis Proxy (codis-proxy) Codis Manager (codis-config) Codis Redis (codis-server) ZooKeeper codis-proxy 是客户端连接的 Redis 代理服务, codis-proxy 本身实现了 Redis 协议, 表现得和一个原生的 Redis 没什么区别 (就像 Twemproxy ), 对于一个业务来说, 可以部署多个 codis-proxy, codis-proxy 本身是无状态的. codis-config 是 Codis 的管理工具, 支持包括, 添加/删除 Redis 节点, 添加/删除 Proxy 节点, 发起数据迁移等操作. codis-config 本身还自带了一个 http server, 会启动一个

一，高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 （1）解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived，它使主机备机对外提供同一个虚拟IP，客户端通过虚拟IP进行数据操作，正常期间主机一直对外提供服务，宕机后VIP自动漂移到备机上。 优点是对客户端毫无影响，仍然通过VIP操作。 缺点也很明显，在绝大多数时间内备机是一直没使用，被浪费着的。 主从方式 这种采取一主多从的办法，主从之间进行数据同步。 当Master宕机后，通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务，主机恢复后以slave的身份重新加入。 主从另一个目的是进行读写分离，这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读，把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。 缺点是主机宕机后，Slave虽然被选举成新Master了，但对外提供的IP服务地址却发生变化了，意味着会影响到客户端。

前言： Redis 是如今互联网技术架构中，使用最广泛的缓存。支持 复杂的数据结构 ，支持 持久化 ，支持 主从集群 ，支持 高可用 ，支持 较大的value存储 ... 同时， Redis 也是中高级后端工程师技术面试中，面试官最喜欢问的问题之一。特别是那些优秀的、竞争激烈的大型互联网公司（比如 Twitter、新浪微博、阿里云、腾讯云、淘宝、知乎等），通常要求面试者不仅仅掌握 Redis 基础使用，更要求深层理解 Redis 内部实现的细节原理。毫不夸张地说，能把 Redis 的知识点全部吃透，你的半只脚就已经踏进心仪大公司的技术研发部。 然而，绝大部分开发者只会拿 Redis 做数据缓存，使用最简单的 get/set 方法，除此之外几乎一片茫然，对 Redis 内部实现的细节原理知之甚少。例如： 有同学知道 Redis 的 分布式锁 ，但完全不清楚其内部实现机制 有同学知道 Redis 是 单线程结构 ，但完全不理解 Redis 缘何单线程还可以支持高并发 有同学知道 Redis 支持 主从 ，但完全不晓得内部的实现机制 于是，一位有着十年经验的互联网分布式高并发技术老兵，梳理自己多年 Redis 实践经验，写了这本书，以帮助更多工程师更快，更深入的了解 Redis 。 作者在掌阅维护着上千个 Redis 实例的集群，他在 Redis 持久化，缓存，消息队列 的各类实战经验

一、基础结构 redis字符串：扩容，在1M内扩容都是加倍，超过就是1M，最大长度512M 整数的范围：signed long 的最大最小值，超过了这个值，Redis 会报错 hash:渐进式 rehash 会在 rehash 的同时，保留新旧两个 hash结构，查询时会同时查询两个 hash 结 构，然后在后续的定时任务中以及 hash 操作指令中，循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到 新的 hash 结构中 set 结构可以用来存储活动中奖的用户ID，因为有去重功能，可以保证同一个用户不会中奖两次 zset 可以用来存粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间。我们可以对粉丝列表按 关注时间进行排序 容器型数据结构,如果容器里元素没有了，那么立即删除元素，释放内存 二、架构 哨兵模式 启动哨兵：Sentinel端口：26379，返回主从redis地址，监控主从节点是否正常，客观，主观下线节点 辅助 codis：redis集群中间件 中间代理：将key做hash运算，划分1024个槽位 缺点：不支持事务，rename无法正确操作 集群模式Cluster 相对于 Codis 的不同，它是去中心化的，如图所示，该集群有三个 Redis 节点组成，每个节点负 责整个集群的一部分数据，每个节点负责的数据多少可能不一样。这三个节点相互连接组成一个对 等的集群

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 导语：本文的缘起是回答知乎圆桌会议「分布式系统之美」的问题「如何系统性地学习分布式系统?」，后面稍微整理了一下，形成了这一篇文章（知乎 ID：kylin）。 前 言 学习一个知识之前，我觉得比较好的方式是先理解它的来龙去脉：即这个知识产生的过程，它解决了什么问题，它是怎么样解决的，还有它引入了哪些新的问题（没有银弹），这样我们才能比较好的抓到它的脉络和关键点，不会一开始就迷失在细节中。 所以，在学习分布式系统之前，我们需要解决的第一个问题是：分布式系统解决了什么问题？ 分布式系统解决了什么问题？ 第一个是单机性能瓶颈导致的成本问题，由于摩尔定律失效，廉价 PC 机性能的瓶颈无法继续突破，小型机和大型机能提高更高的单机性能，但是成本太大高，一般的公司很难承受； 第二个是用户量和数据量爆炸性的增大导致的成本问题，进入互联网时代，用户量爆炸性的增大，用户产生的数据量也在爆炸性的增大，但是单个用户或者单条数据的价值其实比软件时代（比如银行用户）的价值是只低不高，所以必须寻找更经济的方案； 第三个是业务高可用的要求，对于互联网的产品来说，都要求 7 * 24 小时提供服务，无法容忍停止服务等故障，而要提供高可用的服务，唯一的方式就是增加冗余来完成，这样就算单机系统可以支撑的服务，因为高可用的要求，也会变成一个分布式系统。

前言 我们都知道，Redis和Memcached都是内存数据库，它们的访问速度非常之快。但我们在开发过程中，这两个内存数据库，我们到底要如何选择呢？它们的优劣都有哪些？ 为什么现在看Redis要比Memcached更火一些？ 这篇文章，我们就从各个方面来对比这两个内存数据库的差异，方便你在使用时，做出最符合业务需要的选择。 要分析它们的区别，主要从以下几个方面对比： 线程模型 数据结构 淘汰策略 管道与事务 持久化 高可用 集群化 线程模型 要说性能，必须要分析它们的服务模型。 Memcached处理请求采用多线程模型，并且基于IO多路复用技术，主线程接收到请求后，分发给子线程处理。 这样做好的好处是，当某个请求处理比较耗时，不会影响到其他请求的处理。 当然，缺点是CPU的多线程切换必然存在性能损耗，同时，多线程在访问共享资源时必然要加锁，也会在一定程度上降低性能。 Redis同样采用IO多路复用技术，但它处理请求采用是单线程模型，从接收请求到处理数据都在一个线程中完成。 这意味着使用Redis，一旦某个请求处理耗时比较长，那么整个Redis就会阻塞住，直到这个请求处理完成后返回，才能处理下一个请求，使用Redis时一定要避免复杂的耗时操作。 单线程的好处是，少了CPU的上下文切换损耗，没有了多线程访问资源的锁竞争，但缺点是无法利用CPU多核的性能。 由于Redis是内存数据库