1.Redis系统架构

Redis特性

内存NoSQL数据库

• 支持key-value类型数据库
• 支持GET、PUT，DELETE形式访问操作

高性能

• 百纳秒，微妙级别响应延迟

丰富数据类型

• key：string
• value：多种数据类型
• value：string，list，hash，set，sorted set

可持久化保存数据

• 支持对数据库做内存快照
• 支持日志记录写操作
• 对比memcached

高可用

• 支持主从集群
• 读写分离，故障切换

高可扩展

• 支持切片集群，例如：Redis Cluster，Codis等

Redis架构图：

2.Redis主要数据结构

基本数据类型：

• key：value
• value多样化

常见value类型--String

• 二进制安全的字符串，最大512MB
• 使用广泛，数值，字符串，图片等

常见value类型--List

• 双向链表，支持pop和push
• 排行榜，关注列表

常见value类型--Hash

• 字典，一个key对应多个value
• 结构化数据

常见value类型--Set

• 无序集合，支持元素去重和集合操作
• 社交应用中共同关注，共同好友

常见value类型--Sorted set

• 有序集合
• 排行榜

常见value类型--Bitmap

• 位图，一个bit位表示一个状态
• 用户签到，状态统计

常见value类型--HyperLogLog

• 基数统计，一个集合中不重复的元素个数
• 用户日活，月活统计

不同value类型使用不同底层数据结构

• 兼顾性能和空间开销
• 有序集合和无序集合的设计选择
• 哈希表的使用注意：rehash影响

3.Redis高性能关键技术

内存访问

• Redis属于内存数据库，数据直接在内存上访问
• 内存访问延迟：百ns；磁盘访问延迟：ms级

单线程运行模型

• 主要工作由单线程完成
• 请求解析，键值对操作，结果返回，AOF日志
• 优势：开发简单，避免同步开销

高效网络通信机制

• 基于epoll实现IO复用
• 支持高并发客户端连接

影响Redis性能的关键因素

4.Redis高可用关键技术

Redis主从集群

• 主从复制
• 全量复制+增量复制

故障切换

• 哨兵机制负责故障切换
• 监听主从实例的心跳
• 根据心跳信息判断主实列是否下线：主观下线+客观下线
• 执行主从切换：基于投票机制确定切换的leader+选主+切换
• 超过半数投机机制，哨兵奇数部署

5.Redis高扩展性关键技术

高可扩展方法

• scale-up：扩展单个实例的容量
• scale-out：增加多个实例，共同分担压力

Scale-up的不足

• 单实例物理容量有限
• 主从复制压力大
• 持久化压力大

Redis cluster

• 去中心化集群技术：没有中心化的转发点，避免单点故障
• 客户端需支持cluster相关命令

数据切片

• 16483个哈希槽，逻辑上的概率
• CRC16（key）% 16384
• 支持平均分配哈希槽或手动分配

客户端请求转发

• 基于Gossip的哈希槽分配信息传递
• 客户端缓存哈希槽信息
• MOVED重定向机制

Codis

• Redis cluster方案前的业界常用方案

Codis proxy

• 请求转发
• 支持RESP协议，兼容现有客户端

Codis server

• 二次开发实例
• 支持额外数据结构
• 支持数据迁移操作

Codis dashboard/fe

• 集群管理及Wen界面
• 增删codis server，进行数据迁移

Zookeeper集群

• 保存集群元数据信息，例如：数据位置

Redis cluster VS. Codis

• 成熟度：Codis应用广泛，Redis cluster也有一定使用
• 客户端兼容性：Codis proxy直接兼容面向单实例的客户端，Redis Cluster需要二次开发客户端
• 数据迁移：Codis支持异步迁移，性能影响较小
• 新增命令和特性：Codis基于Redis 3.2.8开发，并且不支持所有命令

6.总结

Redis借助于内存数据库，单线程+异步子进程/线程模型，epoll网络IO复用实现高性能访问

Redis充分利用不同数据结构性能和空间特点，支持丰富value类型

Redis性能至关重要，抓住Redis关键机制，避免操作阻塞，内存溢出

不积跬步，无以至千里；

不积小流，无以成江海；