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 今天是2025/03/30 20:57 day 15

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今天进行Redis 1,2 个模块的归纳

首先是Redis的相关内容概括的思维导图

1. 核心特性（深度解析）

1.1 内存存储

• 原理： 所有数据存储在内存中，通过异步持久化（RDB/AOF）将数据写入磁盘。

• 优势：

  • 读写性能极高（10万+ QPS）。

  • 支持复杂数据结构直接操作，无需序列化。

• 挑战：

  • 内存成本高，需合理设置淘汰策略（如maxmemory-policy volatile-lru）。

  • 持久化时可能引发性能波动（如BGSAVE生成快照时的内存拷贝）。

1.2 单线程模型

• 工作机制： 基于事件驱动的Reactor模式，单线程处理所有网络I/O和命令执行。

• 高性能原因：

  • 无锁设计：避免线程切换和竞态条件。

  • I/O多路复用：通过epoll/kqueue高效管理连接。

• 局限性：

  • 长耗时命令（如KEYS *）会阻塞其他请求。

  • 多核CPU利用率不足（需通过分片或集群解决）。

1.3 数据结构丰富性

• 设计哲学： 每种数据结构针对特定场景优化，例如：

  • String：简单KV，支持二进制安全。

  • ZSet：跳表 + 哈希表，实现O(logN)范围查询。

• 内存优化：

  • ziplist压缩列表：小数据时Hash/List/ZSet的底层实现。

  • intset整数集合：Set元素全为整数时的紧凑存储。

1.4 高扩展性

• 主从复制：

  • 同步流程：

    1. Slave发送SYNC命令。

    2. Master生成RDB快照并发送给Slave。

    3. Slave加载RDB后，Master推送增量命令。

  • 读写分离：Slave处理读请求，Master专注写操作。

• Cluster集群：

  • 数据分片：16384个槽（Slot），通过CRC16(key) % 16384计算归属。

  • 节点通信：Gossip协议交换节点状态，维护最终一致性。

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2. 数据结构与使用场景（深度解析）

2.1 String

• 底层实现：

  • 动态字符串（SDS），预分配冗余空间减少内存重分配。

  • 数值类型存储为整数，非数值存储为二进制安全字节数组。

• 高级用法：

  • 分布式锁：

    SET lock_key unique_value NX EX 30  # 原子性加锁
    DEL lock_key                       # 需结合Lua脚本保证原子性释放

  • 限流器：

    # 每秒允许10次操作
    CL.THROTTLE user_api 10 10 60 1    # 使用Redis-Cell模块

2.2 List

• 底层实现：

  • 快速链表（QuickList）：多个ziplist通过双向指针连接。

• 典型场景：

  • 消息队列：

    LPUSH task_queue "task1"          # 生产者推送任务
    BRPOP task_queue 30              # 消费者阻塞获取（避免轮询）

  • 最新消息列表：

    LPUSH news "latest_news"         # 插入新消息  
    LTRIM news 0 9                   # 仅保留最新10条  

2.3 Hash

• 底层实现：

  • ziplist（字段少时） + 哈希表（字段多时）。

• 最佳实践：

  • 存储用户信息：

    HSET user:1001 name "Alice" age 28       # 更新字段  
    HINCRBY user:1001 score 10               # 原子递增  

  • 避免大Key：

    • 拆分策略：user:1001:base（基础信息） + user:1001:ext（扩展信息）。

2.4 Set

• 底层实现：

  • intset（整数集合）或哈希表。

• 高级应用：

  • 共同好友：

    SINTER user:1001:friends user:1002:friends  # 交集  

  • 随机抽奖：

    SADD lottery "user1" "user2" "user3"        # 添加参与者  
    SPOP lottery 1                             # 随机抽取1名  

2.5 ZSet（Sorted Set）

• 底层实现：

  • 跳表（SkipList） + 哈希表，支持O(1)单查和O(logN)范围查询。

• 典型场景：

  • 排行榜：

    ZADD leaderboard 100 "Alice" 90 "Bob"      # 插入分数  
    ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES      # 获取TOP10  

  • 延迟队列：

    ZADD delay_queue <timestamp> "task_data"  # 按执行时间排序  
    ZRANGEBYSCORE delay_queue 0 <now>         # 获取到期任务  

2.6 其他数据结构

• Bitmaps：

  • 日活统计：

    SETBIT active:20231001 1001 1       # 用户1001在2023-10-01活跃  
    BITCOUNT active:20231001            # 统计当日活跃用户数  

• HyperLogLog：

  • 误差率：0.81%，适合海量数据UV统计。

  PFADD page:uv "user1" "user2"        # 添加访问用户  
  PFCOUNT page:uv                      # 估算UV  

• Stream：

  • 消费者组：

    XGROUP CREATE orders mygroup $     # 创建消费者组  
    XREADGROUP GROUP mygroup consumer1 COUNT 1 STREAMS orders >  # 消费消息  

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