前言
作為Java程式設計師，在面試過程中，快取相關的問題是躲不掉的，肯定會問，例如快取一致性問題，快取雪崩、擊穿、穿透等。說到快取，那肯定少不了Redis，我在面試的時候也是被問了很多關於Redis相關的知識，但是Redis的功能太強大了，並不是一時半會兒能掌握好的，因為有些高階特性或是知識平時並不會用到。
所以回答的不好，人家就會覺得你對自己平時使用的工具都沒有了解，自然就涼涼了。其實很早就有這個打算，打算好好總結一下Redis的知識，但也是由於自己都沒有好好的瞭解Redis呢，所以一直沒有開始。這次準備慢慢的來總結。
Redis為什麼這麼快
Redis是一個由C語言編寫的開源的，基於記憶體，支援多種資料結構可持久化的NoSQL資料庫。
它速度快主要是有以下幾個原因：
- 基於記憶體執行，效能高效；
- 資料結構設計高效，例如String是由動態字元陣列構成，zset內部的跳錶；
- 採用單執行緒，避免了執行緒的上下文切換，也避免了執行緒競爭產生的死鎖等問題；
- 使用I/O多路複用模型，非阻塞IO；
官網上給出單臺Redis的可以達到10w+的QPS的， 一臺伺服器上在使用Redis的時候單核的就夠了，但是目前伺服器都是多核CPU，要想不浪費資源，又能提交效率，可以在一臺伺服器上部署多個Redis例項。
高可用方案
雖然單臺Redis的的效能很好，但是Redis的單節點並不能保證它不會掛了啊，畢竟單節點的Redis是有上限的，而且人家單節點又要讀又要寫，小身板扛不住咋辦，所以為了保證高可用，一般都是做成叢集。
主從（Master-Slave）
Redis官方是支援主從同步的，而且還支援從從同步，從從同步也可以理解為主從同步，只不過從從同步的主節點是另一個主從的從節點。
有了主從同步的叢集，那麼主節點就負責提供寫操作，而從節點就負責支援讀操作。
那麼他們之間是如何進行資料同步的呢？
如果Slave（從節點）是第一次跟Master進行連線，
- 那麼會首先會向Master傳送同步請求
psync； - 主節點接收到同步請求，開始fork主子程式開始進行全量同步，然後生成RDB檔案；
- 這個時候主節點同時會將新的寫請求，儲存到快取區（buffer）中；
- 從節點接收到RDB檔案後，先清空老資料，然後將RDB中資料載入到記憶體中；
- 等到從節點將RDB檔案同步完成後再同步快取區中的寫請求。
這裡有一點需要注意的就是，主節點的快取區是有限的，內部結構是一個環形陣列，當陣列被佔滿之後就會覆蓋掉最早之前的資料。
所以如果由於網路或是其他原因，造成快取區中的資料被覆蓋了，那麼當從節點處理完主節點的RDB檔案後，就不得不又要進行一全量的RDB檔案的複製，才能保證主從節點的資料一致。
如果不設定好合理的buffer區空間，是會造成一個RDB複製的死迴圈。
當主從間的資料同步完成之後，後面主節點的每次寫操作就都會同步到從節點，這樣進行增量同步了。
由於負載的不斷上升就導致了主從之間的延時變大，所以就有了上面我說的從從同步了，主節點先同步到一部分從節點，然後由從節點去同步其他的從節點。
在Redis從2.8.18開始支援無盤複製，主節點通過套接字，一邊遍歷記憶體中的資料，一邊讓資料傳送給從節點，從節點和之前一樣，先將資料儲存在磁碟檔案中，然後再一次性載入。
另外由於主從同步是非同步的，所以從Redis3.0之後出現了同步複製，就是通過wait命令來進行控制，wait命令有兩個引數，第一個是從庫數量，第二個是等待從庫的複製時間，如果第二個引數設定為0，那麼就是代表要等待所有從庫都複製完才去執行後面的命令。
但是這樣就會存在一個隱患，當網路異常後，wait命令會一直阻塞下去，導致Redis不可用。
哨兵（Sentinel）
哨兵可以監控Redis叢集的健康狀態，當主節點掛掉之後，選舉出新的主節點。客戶端在使用Redis的時候會先通過Sentinel來獲取主節點地址，然後再通過主節點來進行資料互動。當主節點掛掉之後，客戶端會再次向Sentinel獲取主節點，這樣客戶端就可以無感知的繼續使用了。
哨兵叢集工作過程，主節點掛掉之後會選舉出新的主節點，然後監控掛掉的節點，當掛掉的節點恢復後，原先的主節點就會變成從節點，從新的主節點那裡建立主從關係。
叢集分片（Redis Cluster）
Redis Cluster是Redis官方推薦的叢集模式，Redis Cluster將所有資料劃分到16384個槽（slots）中，每個節點負責一部分槽位的讀寫操作。
儲存
Redis Cluster預設是通過CRC16演算法獲取到key的hash值，然後再對16384進行取餘（CRC16(key)%16384），獲取到的槽位在哪個節點負責的範圍內（這裡一般是會有一個槽位和節點的對映表來進行快速定位節點的，通常使用bitmap來實現），就儲存在哪個節點上。
重定向
當Redis Cluster的客戶端在和叢集建立連線的時候，也會獲得一份槽位和節點的配置關係（槽位和節點的對映表），這樣當客戶端要查詢某個key時，可以直接定位到目標節點。
但是當客戶端傳送請求時，如果接收請求的節點發現該資料的槽位並不在當前節點上，那麼會返回MOVED指令將正確的槽位和節點資訊返回給客戶端，客戶接著請求正確的節點獲取資料。
一般客戶端在接收到MOVED指令後，也會更新自己本地的槽位和節點的對映表，這樣下次獲取資料時就可以直接命中了。這整個重定向的過程對客戶端是透明的。
資料遷移
當叢集中新增節點或刪除節點後，節點間的資料遷移是按槽位為單位的，一個槽位一個槽位的遷移，當遷移時原節點狀態處於：magrating，目標節點處於：importing。
在遷移過程中，客戶端首先訪問舊節點，如果資料還在舊節點，那麼舊節點正常處理，如果不在舊節點，就會返回一個-ASK + 目標節點地址的指令，客戶端收到這個-ASK指令後，向目標節點執行一個asking指令（告訴新節點，必須處理客戶端這個資料），然後再向目標節點執行客戶端的訪問資料的指令。
容錯
Redis Cluster可以為每個主節點設定多個從節點，當單個主節點掛掉後，叢集會自動將其中某個從節點提升為主節點，若沒有從節點，那麼叢集將處於不可用狀態。
Redis提供了一個引數：cluster-require-full-coverage，用來配置可以允許部分節點出問題後，還有其他節點在執行時可以正常提供服務。
另外一點比較特殊的是，Cluster中當一個節點發現某個其他節點出現失聯了，這個時候問題節點只是PFail（Possibly-可能下線），然後它會把這個失聯資訊廣播給其他節點，當一個節點接收到某個節點的失聯資訊達到叢集的大多數時，就可以將失聯節點標記為下線，然後將下線資訊廣播給其他節點。若失聯節點為主節點，那麼將立即對該節點進行主從切換。
Redis高可用就先說到這裡吧，後面其實還有Codis，但是目前Cluster逐漸流行起來了，Codis的競爭力逐漸被蠶食，而且對新版本的支援，更新的也比較慢，所以這裡就不說它了，感興趣的可以自己去了解一下，國人開源的Redis叢集模式Codis。
持久化
Redis持久化的意義在於，當出現當機問題後，能將資料恢復到快取中，它提供了兩種持久化機制：一種是快照（RDB），一種是AOF日誌。
快照是一次全量備份，而AOF是增量備份。快照是記憶體資料的二進位制序列化形式，儲存上非常緊湊，而AOF日誌記錄的是記憶體資料修改的指令記錄文字。
快照備份（RDB）
因為Redis是單執行緒的，所以在做快照持久化的時候，通常有兩個選擇，save命令，會阻塞執行緒，直到備份完成；bgsave會非同步的執行備份，其實是fork出了一個子程式，用子程式去執行快照持久化操作，將資料儲存在一個.rdb檔案中。
子程式剛剛產生的時候，是和父程式共享記憶體中的資料的，但是子程式做持久化時，是不會修改資料的，而父程式是要持續提供服務的，所以父程式就會持續的修改記憶體中的資料，這個時候父程式就會將記憶體中的資料，Copy出一份來進行修改。
父程式copy的資料是以資料頁為單位的（4k一頁），對那一頁資料進行修改就copy哪一頁的資料。
子程式由於資料沒有變化就會一直的去遍歷資料，程式持久化操作了，這就是隻保留了建立子程式的時候的快照。
那麼RDB是在什麼時候觸發的呢？
# save <seconds> <changes>
save 60 10000
save 300 10
上這段配置就是在redis.conf檔案中配置的，第一個引數是時間單位是秒，第二個引數執行資料變化的次數。
意思就是說：300秒之內至少發生10次寫操作、
60秒之內發生至少10000次寫操作，只要滿足任一條件，均會觸發bgsave
增量日誌備份（AOF）
Redis在接收到客戶端請求指令後，會先進行校驗，校驗成功後，立即將指令儲存到AOF日誌檔案中，就是說，Redis是先記錄日誌，再執行命令。這樣即使命令還沒執行突然當機了，通過AOF日誌檔案也是可以恢復的。
AOF重寫
AOF日誌檔案，隨著時間的推移，會越來越大，所以就需要進行重寫瘦身。AOF重寫的原理就是，fork一個子程式，對記憶體進行遍歷，然後生成一系列的Redis指令，然後序列化到一個新的aof檔案中。然後再將遍歷記憶體階段的增量日誌，追加到新的aof檔案中，追加完成後立即替換舊的aof檔案，這樣就完成了AOF的瘦身重寫。
fsync
因為AOF是一個寫檔案的IO操作，是比較耗時。所以AOF日誌並不是直接寫入到日誌檔案的，而是先寫到一個核心的快取中，然後通過非同步刷髒，來將資料儲存到磁碟的。
由於這個情況，就導致了會有還沒來得急刷髒然後就當機了，導致資料丟失的風險。
所以Redis提供了一個配置，可以手動的來選擇刷髒的頻率。
- always：每一條AOF記錄都立即同步到檔案，效能很低，但較為安全。
- everysec：每秒同步一次，效能和安全都比較中庸的方式，也是redis推薦的方式。如果遇到物理伺服器故障，可能導致最多1秒的AOF記錄丟失。
- no：Redis永不直接呼叫檔案同步，而是讓作業系統來決定何時同步磁碟。效能較好，但很不安全。
AOF預設是關閉的，需要在配置檔案中手動開啟。
# 只有在“yes”下，aof重寫/檔案同步等特性才會生效
appendonly yes
## 指定aof檔名稱
appendfilename appendonly.aof
## 指定aof操作中檔案同步策略，有三個合法值：always everysec no,預設為everysec
appendfsync everysec
## 在aof-rewrite期間，appendfsync是否暫緩檔案同步，"no"表示“不暫緩”，“yes”表示“暫緩”，預設為“no”
no-appendfsync-on-rewrite no
## aof檔案rewrite觸發的最小檔案尺寸(mb,gb),只有大於此aof檔案大於此尺寸是才會觸發rewrite，預設“64mb”，建議“512mb”
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
Redis4.0混合持久化
Redis4.0提供了一種新的持久化機制，就是RDB和AOF結合使用，將rdb檔案內容和aof檔案存在一起，AOF中儲存的不再是全部資料了，而是從RDB開始的到結束的增量日誌。
這樣在Redis恢復資料的時候，可以先假裝RDB檔案中的內容，然後在順序執行AOF日誌中指令，這樣就將Redis重啟時恢復資料的效率得到了大幅度提升。
結尾
恩，這次就先總結到這裡吧，後面會繼續總結Redis相關知識，LRU、LFU、記憶體淘汰策略，管道等等。