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通过问题深入了解Redis

1.Redis单线程处理请求为啥性能这么高?(10万QPS)

(1) 单线程操作(CPU不需要创建/销毁线程,避免上下文切换,无并发资源竞争的问题,减少锁的消耗)。
(2) redis的底层数据结构做了很多优化,设计巧妙,数据存储类似于HashMap的,读写操作都是O(1)的时间复杂度
(3) Redis是完全基于内存的,绝大部分请求是纯粹的内存操作,数据存在内存中,非常快速。
(4) 使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;
注意:上述每一项都可以单出来扯很久,篇幅有限,我在这里不打算深入。了解越多你会发现redis的各种设计是有多方面考虑的权衡。
如果想充分利用多核CPU性能可以多开几个Redis实例。

2.Redis有哪些基本数据类型?

(1) String 类型是 Redis 中最常使用的类型,内部的实现是通过 SDS(Simple Dynamic String )来存储的。
SDS 类似于 Java 中的 ArrayList,可以通过预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

这是最简单的类型,就是普通的 set 和 get,做简单的 KV 缓存。

但是真实的开发环境中,有人可能会把很多比较复杂的结构也统一转成String去存储使用,比如有的人他就喜欢把对象
或者List转换为JSON字符串进行存储,拿出来再反序列化啥的。
String应用场景广泛,不仅是Redis的基本类型,也是各个语言的基本类型,可以用于计数器,共享用户Session。
(2) Hash:这个是类似 Map 的一种结构,这个一般就是可以将结构化的数据,比如一个对象
(前提是这个对象没嵌套其他的对象)给缓存在 Redis 里,然后每次读写缓存的时候,可以就操作 Hash 里的某个字段。 但是这个的场景其实还是多少单一了一些,因为现在很多对象都是比较复杂的,比如你的商品对象.
可能里面就包含了很多属性,其中也有对象。用得不多。
(3) List 是有序列表,可以通过 List 存储一些列表型的数据结构,类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。 比如可以通过 lrange 命令,读取某个闭区间内的元素,可以基于 List 实现分页查询,这个是很棒的一个功能,
基于 Redis 实现简单的高性能分页,可以做类似微博那种下拉不断分页的东西,性能高,就一页一页走。
List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了,热点数据更不用说了。 也可以搞个简单的消息队列,消息队列:Redis的链表结构,可以轻松实现阻塞队列,可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计。
比如:数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据,多个数据消费者,可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据。
文章列表或者数据分页展示的应用。比如,我们常用的博客网站的文章列表,当用户量越来越多时,而且每一个用户都有自己的文章列表,
而且当文章多时,都需要分页展示,这时可以考虑使用Redis的列表,列表不但有序同时还支持按照范围内获取元素,
可以完美解决分页查询功能。大大提高查询效率。
(4) Set 是无序集合,会自动去重的那种。
直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去,自动就给去重了,如果你需要对一些数据进行快速的全局去重,
你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重,但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢?
得基于Redis进行全局的 Set 去重。

可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作,比如交集吧,我们可以把两个人的好友列表整一个交集,看看俩人的共同好友是谁。
(5) Sorted set 是排序的 Set,去重但可以排序,写进去的时候给一个分数,自动根据分数排序。

有序集合的使用场景与集合类似,但是set集合不是自动有序的,而Sorted set可以利用分数进行成员间的排序,
而且是插入时就排序好。所以当你需要一个有序且不重复的集合列表时,就可以选择Sorted set数据结构作为选择方案。

排行榜:有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜,榜单维护可能是多方面:按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。

用Sorted Sets来做带权重的队列,比如普通消息的score为1,重要消息的score为2,
然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

微博热搜榜,就是有个后面的热度值,前面就是名称