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    redis底層算法(redis底層數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn))

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-13 10:15:29     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 52        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于redis底層算法的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

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    本文目錄:

    redis底層算法(redis底層數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn))

    一、Redis高級(jí)用法與刪除方式

    一、redis為什么這么快

    1、完全基于內(nèi)存,絕大部分請(qǐng)求是純粹的內(nèi)存操作,非常快速。數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中,類似于HashMap,HashMap的優(yōu)勢(shì)就是查找和操作的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1);

    2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,對(duì)數(shù)據(jù)操作也簡(jiǎn)單,Redis中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是專門進(jìn)行設(shè)計(jì)的;

    3、采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件,也不存在多進(jìn)程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗 CPU,不用去考慮各種鎖的問(wèn)題,不存在加鎖釋放鎖操作,沒(méi)有因?yàn)榭赡艹霈F(xiàn)死鎖而導(dǎo)致的性能消耗;

    4、使用多路I/O復(fù)用模型,非阻塞IO;

    5、使用底層模型不同,它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣,Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ,因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話,會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求;

    以上幾點(diǎn)都比較好理解,下邊我們針對(duì)多路 I/O 復(fù)用模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的探討:

    (1)多路 I/O 復(fù)用模型

    多路I/O復(fù)用模型是利用 select、poll、epoll 可以同時(shí)監(jiān)察多個(gè)流的 I/O 事件的能力,在空閑的時(shí)候,會(huì)把當(dāng)前線程阻塞掉,當(dāng)有一個(gè)或多個(gè)流有 I/O 事件時(shí),就從阻塞態(tài)中喚醒,于是程序就會(huì)輪詢一遍所有的流(epoll 是只輪詢那些真正發(fā)出了事件的流),并且只依次順序的處理就緒的流,這種做法就避免了大量的無(wú)用操作。

    這里“多路”指的是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接,“復(fù)用”指的是復(fù)用同一個(gè)線程。采用多路 I/O 復(fù)用技術(shù)可以讓單個(gè)線程高效的處理多個(gè)連接請(qǐng)求(盡量減少網(wǎng)絡(luò) IO 的時(shí)間消耗),且 Redis 在內(nèi)存中操作數(shù)據(jù)的速度非???,也就是說(shuō)內(nèi)存內(nèi)的操作不會(huì)成為影響Redis性能的瓶頸,主要由以上幾點(diǎn)造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

    采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件,也不存在多進(jìn)程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗 CPU,不用去考慮各種鎖的問(wèn)題,不存在加鎖釋放鎖操作,沒(méi)有因?yàn)榭赡艹霈F(xiàn)死鎖而導(dǎo)致的性能消耗;完全基于內(nèi)存,沒(méi)有磁盤IO的限制。在redis中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化的時(shí)候

    resp通信協(xié)議

    使用底層模型不同,它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣,Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ,因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話,會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求;

    二、高級(jí)用法

    1、位圖

    bitmap:體積小,10M可存儲(chǔ)8千萬(wàn)bit位,最大允許訪問(wèn)512M,可存儲(chǔ)40億bit位

    2、布隆過(guò)濾器

    由一串很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量組成,可以將其看成一個(gè)二進(jìn)制數(shù)組(里面存放的都為0或者1,初始默認(rèn)值為0)。向里面添加元素時(shí),會(huì)使用多個(gè)hash函數(shù)進(jìn)行計(jì)算取模得出一個(gè)數(shù)組的下標(biāo),每個(gè)hash都會(huì)算出不同的位置,再把這些位置都置為1,就完成了add操作

    3、GEO

    將指定的地理空間位置(經(jīng)緯度及名稱)添加到指定的key中,必須經(jīng)度在緯度之前。(場(chǎng)景:微信搖一搖;周邊餐飲;快遞距離等)

    4、HyperLogLog

    用來(lái)做基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法,HyperLogLog 的優(yōu)點(diǎn)是,在輸入元素的數(shù)量或者體積非常非常大時(shí),計(jì)算基數(shù)所需的空間總是固定 的、并且是很小的。

    HyperLogLog 可以接受多個(gè)元素作為輸入,并給出輸入元素的基數(shù)估算值:

    • 基數(shù):集合中不同元素的數(shù)量。比如 {'apple', 'banana', 'cherry', 'banana', 'apple'} 的基數(shù)就是 3 。

    • 估算值:算法給出的基數(shù)并不是精確的,可能會(huì)比實(shí)際稍微多一些或者稍微少一些,但會(huì)控制在合

    理的范圍之內(nèi)。

    HyperLogLog 的優(yōu)點(diǎn)是,即使輸入元素的數(shù)量或者體積非常非常大,計(jì)算基數(shù)所需的空間總是固定

    的、并且是很小的。

    在 Redis 里面,每個(gè) HyperLogLog 鍵只需要花費(fèi) 12 KB 內(nèi)存,就可以計(jì)算接近 2^64 個(gè)不同元素的基

    數(shù)。這和計(jì)算基數(shù)時(shí),元素越多耗費(fèi)內(nèi)存就越多的集合形成鮮明對(duì)比。

    但是,因?yàn)?HyperLogLog 只會(huì)根據(jù)輸入元素來(lái)計(jì)算基數(shù),而不會(huì)儲(chǔ)存輸入元素本身,所以

    HyperLogLog 不能像集合那樣,返回輸入的各個(gè)元素。

    提問(wèn):為什么不使用redis替代MQ

    1、redis無(wú)法對(duì)消息持久化存儲(chǔ)

    2、redis沒(méi)有提供消息傳輸保障

    3、redis協(xié)議支持較少

    三、刪除方式

    1、被動(dòng)刪除:惰性刪除

    客戶端訪問(wèn) key 的時(shí)候,redis 對(duì) key 的過(guò)期時(shí)間進(jìn)行檢查,如果過(guò)期了就立即刪除,不會(huì)給你返回任何東西。

    2、主動(dòng)刪除:定期刪除

    redis 會(huì)將每個(gè)設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的 key 放入到一個(gè)獨(dú)立的字典中,以后會(huì)定期遍歷這個(gè)字典來(lái)刪除到期的 key。

    3、主動(dòng)刪除:redis會(huì)周期性的隨機(jī)測(cè)試一批設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key并進(jìn)行處理(redis-3.0.0中默認(rèn)值是10,代表每秒鐘調(diào)用10次后臺(tái)任務(wù))

    4、LRU:這個(gè)緩存算法將最近使用的條目存放到靠近緩存頂部的位置。當(dāng)一個(gè)新條目被訪問(wèn)時(shí),LRU將它放置到緩存的頂部。當(dāng)緩存達(dá)到極限時(shí),較早之前訪問(wèn)的條目將從緩存底部開(kāi)始被移除。這里會(huì)使用到昂貴的算法,而且它需要記錄“年齡位”來(lái)精確顯示條目是何時(shí)被訪問(wèn)的。此外,當(dāng)一個(gè)LRU緩存算法刪除某個(gè)條目后,“年齡位”將隨其他條目發(fā)生改變。

    5、LFU:這個(gè)緩存算法使用一個(gè)計(jì)數(shù)器來(lái)記錄條目被訪問(wèn)的頻率。通過(guò)使用LFU緩存算法,最低訪問(wèn)數(shù)的條目首先被移除。這個(gè)方法并不經(jīng)常使用,因?yàn)樗鼰o(wú)法對(duì)一個(gè)擁有最初高訪問(wèn)率之后長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有被訪問(wèn)的條目緩存負(fù)責(zé)。

    二、Redis哨兵模式的實(shí)現(xiàn)原理

    Redis哨兵模式的實(shí)現(xiàn)原理。

    關(guān)于哨兵的原理,關(guān)鍵是了解以下幾個(gè)概念:

    定時(shí)任務(wù):每個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)維護(hù)了3個(gè)定時(shí)任務(wù)。定時(shí)任務(wù)的功能分別如下:通過(guò)向主從節(jié)點(diǎn)發(fā)送info命令獲取最新的主從結(jié)構(gòu);通過(guò)發(fā)布訂閱功能獲取其他哨兵節(jié)點(diǎn)的信息;通過(guò)向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送ping命令進(jìn)行心跳檢測(cè),判斷是否下線。

    主觀下線:在心跳檢測(cè)的定時(shí)任務(wù)中,如果其他節(jié)點(diǎn)超過(guò)一定時(shí)間沒(méi)有回復(fù),哨兵節(jié)點(diǎn)就會(huì)將其進(jìn)行主觀下線。顧名思義,主觀下線的意思是一個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)“主觀地”判斷下線;與主觀下線相對(duì)應(yīng)的是客觀下線。

    客觀下線:哨兵節(jié)點(diǎn)在對(duì)主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行主觀下線后,會(huì)通過(guò)sentinel is-master-down-by-addr命令詢問(wèn)其他哨兵節(jié)點(diǎn)該主節(jié)點(diǎn)的狀態(tài);如果判斷主節(jié)點(diǎn)下線的哨兵數(shù)量達(dá)到一定數(shù)值,則對(duì)該主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行客觀下線。

    需要特別注意的是,客觀下線是主節(jié)點(diǎn)才有的概念;如果從節(jié)點(diǎn)和哨兵節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,被哨兵主觀下線后,不會(huì)再有后續(xù)的客觀下線和故障轉(zhuǎn)移操作。

    選舉領(lǐng)導(dǎo)者哨兵節(jié)點(diǎn):當(dāng)主節(jié)點(diǎn)被判斷客觀下線以后,各個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)會(huì)進(jìn)行協(xié)商,選舉出一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者哨兵節(jié)點(diǎn),并由該領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移操作。

    監(jiān)視該主節(jié)點(diǎn)的所有哨兵都有可能被選為領(lǐng)導(dǎo)者,選舉使用的算法是Raft算法;Raft算法的基本思路是先到先得:即在一輪選舉中,哨兵A向B發(fā)送成為領(lǐng)導(dǎo)者的申請(qǐng),如果B沒(méi)有同意過(guò)其他哨兵,則會(huì)同意A成為領(lǐng)導(dǎo)者。選舉的具體過(guò)程這里不做詳細(xì)描述,一般來(lái)說(shuō),哨兵選擇的過(guò)程很快,誰(shuí)先完成客觀下線,一般就能成為領(lǐng)導(dǎo)者。

    三、redis 數(shù)據(jù)分區(qū)--一致性hash&&虛擬槽分區(qū)

    1.節(jié)點(diǎn)區(qū)域分區(qū):

    使用特定的數(shù)據(jù),如redis的鍵或用戶ID,再根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量N使用公式:hash(key)%N計(jì)算出hash值,用來(lái)決定數(shù)據(jù)映射到哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)上.

    這種方案的問(wèn)題是:

    當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化時(shí),需要重新計(jì)算hash,會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的重新遷移.

    2.一致性hash算法

    一致性hash算法實(shí)現(xiàn)思路是為系統(tǒng)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)token,范圍在0~2^32,這些token構(gòu)成一個(gè)hash環(huán).數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)查找操作時(shí),先根據(jù)key計(jì)算hash值,然后順時(shí)針找到第一個(gè)大于等于該hash的token節(jié)點(diǎn).

    好處:

    這種方式最大的好處就是,在加入或刪除節(jié)點(diǎn)時(shí),只影響hash環(huán)中相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn),對(duì)其他節(jié)點(diǎn)無(wú)影響.

    問(wèn)題:

    3.虛擬槽算法

    使用分散度較好的hash函數(shù),將所有的數(shù)據(jù)映射到 比如0~16383(2^14)范圍的槽中(slot).這個(gè)槽的數(shù)量一般遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實(shí)例的數(shù)量.

    槽是集群數(shù)據(jù)管理和遷移的基本單位.采用大范圍槽的主要目的是為了方便數(shù)據(jù)拆分和集群擴(kuò)展.

    每一個(gè)實(shí)例會(huì)映射一部分范圍的槽.

    特點(diǎn):

    1.解耦數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,簡(jiǎn)化擴(kuò)容和鎖容的難度

    2.節(jié)點(diǎn)自身維護(hù)槽的映射關(guān)系,不需要客戶端或代理服務(wù)維護(hù)槽分區(qū)的元數(shù)據(jù).

    3.支持節(jié)點(diǎn),槽,鍵之間的映射查詢,用于數(shù)據(jù)路由,在線伸縮燈場(chǎng)景.

    HashTags(面試)

    Mset k1 v1 k2 v2 k3 v3

    通過(guò)分片手段,可以將數(shù)據(jù)合理的劃分到不同的節(jié)點(diǎn)上,這本來(lái)是一件好事。但是有的時(shí)候,我們希望對(duì)相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)以原子性方式進(jìn)行操作。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子

    我們?cè)趩喂?jié)點(diǎn)上執(zhí)行MSET (m表示多個(gè),一次向redis設(shè)置多個(gè)key和值), 它是一個(gè)原子性的操作,我們要求所有給定的key要在同一時(shí)間內(nèi)被設(shè)置,不能出現(xiàn)某些指定的key被更新另一些指定的key沒(méi)有被更新的情況。但是在集群環(huán)境下,我們?nèi)匀豢梢詧?zhí)行MSET命令,但它的操作不在是原子操作,會(huì)存在某些指定的key被更新,而另外一些指定的key沒(méi)有改變,原因是多個(gè)key可能會(huì)被分配到不同的機(jī)器上。

    所以,這里就會(huì)存在一個(gè)矛盾點(diǎn),及要求key盡可能的分散在不同機(jī)器,又要求某些相關(guān)聯(lián)的key分配到相同機(jī)器。

    這個(gè)也是在面試的時(shí)候會(huì)容易被問(wèn)到的內(nèi)容。怎么解決呢?

    從前面的分析中我們了解到,分片其實(shí)就是一個(gè)hash的過(guò)程,對(duì)key做hash取模然后劃分到不同的機(jī)器上。所以為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們需要考慮如何讓相關(guān)聯(lián)的key得到的hash值都相同呢?如果key全部相同是不現(xiàn)實(shí)的,所以怎么解決呢?在redis中引入了HashTag的概念,可以使得數(shù)據(jù)分布算法可以根據(jù)key的某一個(gè)部分進(jìn)行計(jì)算,然后讓相關(guān)的key落到同一個(gè)數(shù)據(jù)分片;

    舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,假如對(duì)于用戶的信息進(jìn)行存儲(chǔ),

    redis:store:1001、redis:store:1002

    那么通過(guò)hashtag的方式,

    redis:{store}:1001、redis:{store}:1002; 表示

    當(dāng)一個(gè)key包含 {} 的時(shí)候,就不對(duì)整個(gè)key做hash,而僅對(duì) {} 包括的字符串做hash。

    四、Redis hash槽分配

    Redis 集群中內(nèi)置了 16384 個(gè)哈希槽,當(dāng)需要在 Redis 集群中放置一個(gè) key-value

    時(shí),redis 先對(duì) key 使用 crc16 算法算出一個(gè)結(jié)果,然后把結(jié)果對(duì) 16384 求余數(shù),這樣每個(gè) key 都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)編號(hào)在 0-16383 之間的哈希槽,redis 會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量大致均等的將哈希槽映射到不同的節(jié)點(diǎn)。Redis 集群沒(méi)有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。

    Redis 集群有16384個(gè)哈希槽,每個(gè)key通過(guò)CRC16校驗(yàn)后對(duì)16384取模來(lái)決定放置哪個(gè)槽.集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分hash槽。這種結(jié)構(gòu)很容易添加或者刪除節(jié)點(diǎn),并且無(wú)論是添加刪除或者修改某一個(gè)節(jié)點(diǎn),都不會(huì)造成集群不可用的狀態(tài)。使用哈希槽的好處就在于可以方便的添加或移除節(jié)點(diǎn)。當(dāng)需要增加節(jié)點(diǎn)時(shí),只需要把其他節(jié)點(diǎn)的某些哈希槽挪到新節(jié)點(diǎn)就可以了;當(dāng)需要移除節(jié)點(diǎn)時(shí),只需要把移除節(jié)點(diǎn)上的哈希槽挪到其他節(jié)點(diǎn)就行了;在這一點(diǎn)上,我們以后新增或移除節(jié)點(diǎn)的時(shí)候不用先停掉所有的 redis 服務(wù)。

    "用了哈希槽的概念,而沒(méi)有用一致性哈希算法,不都是哈希么?這樣做的原因是為什么呢?

    "Redis Cluster是自己做的crc16的簡(jiǎn)單hash算法,沒(méi)有用一致性hash。Redis的作者認(rèn)為它的crc16(key) mod 16384的效果已經(jīng)不錯(cuò)了,雖然沒(méi)有一致性hash靈活,但實(shí)現(xiàn)很簡(jiǎn)單,節(jié)點(diǎn)增刪時(shí)處理起來(lái)也很方便。"為了動(dòng)態(tài)增刪節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,不至于丟失數(shù)據(jù)么?"節(jié)點(diǎn)增刪時(shí)不丟失數(shù)據(jù)和hash算法沒(méi)什么關(guān)系,不丟失數(shù)據(jù)要求的是一份數(shù)據(jù)有多個(gè)副本。“還有集群總共有2的14次方,16384個(gè)哈希槽,那么每一個(gè)哈希槽中存的key 和 value是什么?”當(dāng)你往Redis Cluster中加入一個(gè)Key時(shí),會(huì)根據(jù)crc16(key) mod 16384計(jì)算這個(gè)key應(yīng)該分布到哪個(gè)hash slot中,一個(gè)hash slot中會(huì)有很多key和value。你可以理解成表的分區(qū),使用單節(jié)點(diǎn)時(shí)的redis時(shí)只有一個(gè)表,所有的key都放在這個(gè)表里;改用Redis Cluster以后會(huì)自動(dòng)為你生成16384個(gè)分區(qū)表,你insert數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)根據(jù)上面的簡(jiǎn)單算法來(lái)決定你的key應(yīng)該存在哪個(gè)分區(qū),每個(gè)分區(qū)里有很多key。

    以上就是關(guān)于redis底層算法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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