01、不一样的Redis
提到Redis，大家一定会想到的几个点是什么呢？
高并发、KV存储、内存数据库、丰富的数据结构、单线程（版本6之前）等。
那么，接下来，上面提到的这些，都会一一给大家解答，带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力！
02、为什么会出现缓存？
一般情况下，数据都是在数据库中，应用系统直接操作数据库。当访问量上万，数据库压力增大，这个时候，怎么办呢？
有小伙伴会说，分库分表、读写分离。的确，这些确实是解决比较高的访问量的解决办法，但是，如果访问量更大，10万，100万呢？怎么分似乎都不解决问题吧，所以我们需要用到其他办法，来解决高并发带来的数据库压力。
这个时候，缓存出现了，顾名思义，就是先把数据缓存在内存中一份，当访问的时候，我们会先访问内存的数据，如果内存中的数据不存在，这个时候，我们再去读取数据库，之后把数据库中的数据再备份一份到内存中，这样下次读请求过来的时候，还是会直接先从内存中访问，访问到内存的数据了之后就直接返回了。这样做就完美的降低了数据库的压力，可能十万个请求进来，全部都访问了内存中备份的数据，而没有去访问数据库，或者说只有少量的请求访问到了数据库，这样真的是大大降低了数据库的压力，而且这样做也提高了系统响应，大家想一下，内存的读写速度是远远大于硬盘的读 写速度的，一个请求进来读取的内存可以比读取硬盘快很多很多，用户的体验也会很高。
03、什么是缓存？
缓存原指CPU上的一种高速存储器，它先于内存与CPU交换数据，速度很快。
现在泛指存储在计算机上的原始数据的复制集，便于快速访问。
在互联网技术中，缓存是系统快速响应的关键技术之一。
04、缓存的三种读写模式
1、Cache Aside Pattern（常用）
Cache Aside Pattern（旁路缓存），是最经典的缓存+数据库读写模式。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
深度剖析不一样的Redis架构设计
更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
深度剖析不一样的Redis架构设计
为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？
- 缓存的值是一个结构，hash、list等更新数据需要遍历；
- 懒加载，使用的时候才更新缓存，也可以采用异步的方式填充缓存。
高并发脏读的三种情况：
1.先更新数据库，在更新缓存；
深度剖析不一样的Redis架构设计
update与commit之间，更新缓存，commit失败，则DB与缓存数据不一致。
2.先删除缓存，再更新数据库
深度剖析不一样的Redis架构设计
update与commit之间，有新的读，缓存空，读DB数据到缓存，数据是旧的数据；
commit后DB为新的数据；
则DB与缓存数据不一致。
3.先更新数据库，再删除缓存（推荐）
深度剖析不一样的Redis架构设计
update与commit之间，有新的读，缓存空，读DB数据到缓存，数据是旧的数据；
commit后DB为新的数据；
则DB与缓存数据不一致；
采用延时双删策略。
2、Read/Write Through Pattern
应用程序只操作缓存，缓存操作数据库；
Read-Through（穿透读模式/直读模式）：应用程序读缓存，缓存没有，由缓存回源到数据库，并写入缓存；
Write-Through（穿透写模式/直写模式）：应用程序写缓存，缓存写数据库。该种模式需要提供数据库的handler，开发较为复杂。
3、Write Behind Caching Pattern
应用程序只更新缓存；
缓存通过异步的方式将数据批量或合并后更新到DB中， 不能时时同步，甚至会丢数据。
05、Redis又是什么？
Redis是一个高性能的开源的，C语言写的NoSQL（非关系型数据库）也叫做缓存数据库，数据保存在内存中。Redis是以key-value形式存储，和传统的关系型数据库不一样。不一定遵循传统数据库的那些基本要求。比如，不遵循SQL标准、事务、表结构等。Redis有非常丰富的数据类型，比如String，list，set，zset，hash等。
06、Redis可以做什么？
1、减轻数据库压力，提高并发量，提高系统响应时间
2、做Session分离
传统的Session是由自己的tomcat进行维护和管理的，在集群和分布式情况下，不同的tomcat要管理不同的session，只能在各个tomcat之间，通过网络和IO进行session复制，极大的影响了系统的性能。
Redis解决了这一个问题，将登陆成功后的session信息，存放在Redis中，这样多个tomcat就可以共享Session信息。
深度剖析不一样的Redis架构设计
3、做分布式锁
一般Java中的锁都是多线程锁，是在一个进程中的，多个进程在并发的时候也会产生问题，也要控制时序性，这个时候Redis可以用来做分布式锁，使用Redis的setnx命令来实现。
4、电商购物车：
- 以用户id为key
- 商品id为field
- 商品数量为value
电商购物车操作：
- 添加商品：hset cart:1001 10088 1
- 增加数量：hincrby cart:1001 10088 1
- 商品总数：hlen cart:1001
- 删除商品：hdel cart:1001 10088
- 获取购物车所有商品：hgetall cart:1001
深度剖析不一样的Redis架构设计
5、zset集合操作实现排行榜
1.点击新闻
ZINCRBY hotNews:20190819 1 守护香港
2.展示当日排行前十
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3.七日搜索榜单计算
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4.展示七日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190813-201908109 0 9 WITHSCORES
深度剖析不一样的Redis架构设计
用Redis做缓存，有这么有多优点，那么，缺点是不是也会对应的有很多呢？
1、额外的硬件支出
缓存是一种软件系统中以空间换时间的技术，需要额外的磁盘空间和内存空间来存储数据。
2、高并发缓存失效
在高并发的情况下，会出现缓存失效（缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿等问题）造成瞬间数据库访问量增大，甚至崩溃，所以这些问题是一定要去解决。
3、缓存与数据库数据同步
缓存与数据库无法做到数据的实时同步。
4、缓存并发竞争
多个Redis客户端同时对一个key进行set值的时候由于执行顺序引起的并发的问题。
07、Redis高性能设计
1、Redis是单线程的么？
Redis的单线程主要是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。但Redis的其他功能，比如持久化，异步删除，集群数据同步等，都是由额外的线程执行的。
2、Redis单线程为什么还能这么快？
这里我们在本地测试一下Redis支持的并发。
执行这条命令：./redis-benchmark get
结果：
============ get ==========
100000 requests completed in 1.02 seconds
50 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1
host configuration "save": 900 1 300 10 60 10000
host configuration "appendonly": no
multi-thread: no
0.00% <= 0.1 milliseconds
13.00% <= 0.2 milliseconds
55.85% <= 0.3 milliseconds
80.60% <= 0.4 milliseconds
92.57% <= 0.5 milliseconds
97.12% <= 0.6 milliseconds
99.06% <= 0.7 milliseconds
99.68% <= 0.8 milliseconds
99.86% <= 0.9 milliseconds
99.90% <= 1.0 milliseconds
99.90% <= 1.1 milliseconds
13.00% <= 0.2 milliseconds
55.85% <= 0.3 milliseconds
80.60% <= 0.4 milliseconds
92.57% <= 0.5 milliseconds
97.12% <= 0.6 milliseconds
99.06% <= 0.7 milliseconds
99.68% <= 0.8 milliseconds
99.86% <= 0.9 milliseconds
99.90% <= 1.0 milliseconds
99.90% <= 1.1 milliseconds
99.90% <= 1.2 milliseconds
99.91% <= 1.3 milliseconds
99.93% <= 1.4 milliseconds
99.95% <= 1.5 milliseconds
99.97% <= 1.6 milliseconds
99.98% <= 1.7 milliseconds
99.99% <= 1.8 milliseconds
99.99% <= 1.9 milliseconds
100.00% <= 2 milliseconds
100.00% <= 2 milliseconds
98328.42 requests per second
这里我们可以看到，每秒的话，差不多可以支持小10万的并发，这已经是一个很恐怖的数据了。
因为它的所有数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能消耗问题。正因为Redis是单线程的，所以要小心使用Redis命令，对于那些耗时的指令（比如keys），一定要谨慎使用，一不小心就可能导致Redis卡顿。
Redis单线程如何处理那么多并发客户端连接？
Redis的IO多路复用：Redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，一次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
08、Redis核心设计原理
Redis作为key-value存储系统，数据结构如下：
深度剖析不一样的Redis架构设计
一个Redis实例对应多个DB，一个DB对应多个key，key一般都是string的，后面的value叫做RedisObject，不是说value就是string，list，map这些，而是说这些所有的类型，都被Redis封装成了一个叫RedisObjcet，具体是哪个类型呢？这里是用指针的方式来指向具体是哪个类型。
深度剖析不一样的Redis架构设计
为什么要这么做，主要是为了提高Redis的性能。
PS：这里插一句，为什么使用指针的方式要比使用对象本身的方式性能更好呢？
这里有两点：
第一点是动态分配；第二是指针一大特点在于你只需要在前面声明一下指针指向的类型（而如果要使用实际的对象，你还需要定义一下）。这样你就能降低你的编译单元之间的耦合性从而减少编译时间。
1、RedisDB结构
Redis没有表的概念，Redis实例所对应的DB以编号区分，DB本身就是key的命名空间
比如：user:1000作为key的值，表示在user这个命名空间下id为1000的元素，类似于user表的id=1000的行。
2、SDS字符串
众所周知，Redis是用C语言来实现的，在C语言中，String这个类型，其实就是一个char数组，比如char data[]="xxx\0"，但是，客户端往Redis发送set命令，是可以发任意的字符串的，是没有校验的，所以假如我们发了一个字符串xx\0xx，那么\0后面的xx是不会读的，只会读前面的xx（C语言中用"\0"表示字符串结束，如果字符串本身就有"\0"字符，字符串就会被截断）。
所以Redis自实现了一个string叫sds，sds中记录了一个len和一个char buf[]，len用来记录buf的长度，比如char buf[] = "xx\0xx"，那么len就是5，sds中还有一个比较重要的属性就是free，表示还剩余多少。
free是通过改变len来计算，比如"xxx1234" 改成 "xxx123456"，那么会按照（len+addlen）*2=18 来扩容，这个时候len变成了9，free就是18-9也变成了9。
例如：
char buf[] = "xxx1234" 改成 "xxx123456" //这里的buf是柔性数组
free:12 变成free:10
len:8 变成len:10
Redis这样设计SDS有什么好处：
1、二进制安全的数据结构；
2、提供了内存预分配机制，避免了频繁的内存分配；
3、兼容C语言的函数库；
4、有单独的统计变量len和free，可以方便的得到字符串长度，这样就避免了读取不完整的风险；
5、内容存放在柔性数组buf中，SDS对上层暴露的指针不是指向结构体SDS的指针，而是直接指向柔性数组buf的指针。上层可像读取C字符串一样读取SDS的内容，兼容C语言处理字符串的各种函数。
这里解释一下什么叫柔型数组？
柔型数组即数组大小待定的数组，C语言中结构体的最后一个元素可以是大小未知的数组，也就是所谓的0长度，所以我们可以用结构体来创建柔性数组。柔性数组主要用途是为了满足需要变长度的结构体，为了解决使用数组时内存的冗余和数组的越界问题
这也是Redis3.2之前所实现的。
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