7.Redis 的设计和实现详解

1. 数据结构和内部编码

Redis 支持多种数据结构，包括字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）和有序集合（zset）。每种数据结构都有其对应的内部编码实现，这些内部编码在不同场景下发挥各自的优势。了解这些内部编码有助于优化内存使用和性能。

1.1 数据结构类型

Redis 的数据结构类型通过 type 命令返回，常见的类型有：

string: 字符串类型，最基本的数据类型。
hash: 哈希类型，适合存储对象的属性。
list: 列表类型，支持按顺序存储多个元素。
set: 集合类型，存储不重复的元素。
zset: 有序集合类型，支持按分数排序的集合。

1.2 内部编码

每种数据结构都有多种内部编码实现。例如，列表数据结构可以使用 linkedlist 和 ziplist 两种实现。Redis 会根据数据的特性选择合适的内部编码：

ziplist: 内存节省，适合小元素数量的列表，但在元素较多时性能下降。
linkedlist: 适合大量元素的操作，支持快速插入和删除。

Redis 3.2 版本引入了 quicklist，结合了 ziplist 和 linkedlist 的优点，提供更好的性能。

查询内部编码

可以使用 object encoding {key} 命令查询指定键的内部编码。

1.3 RedisObject 对象

Redis 中存储的所有值对象都封装在 redisObject 结构体中。该结构体包含以下字段：

type: 当前对象使用的数据类型。
encoding: 当前对象的内部编码类型。
lru: 记录对象最后访问时间，用于 LRU 算法。
refcount: 记录当前对象的引用次数，用于内存回收。
ptr: 指向对象的数据内容。

示例代码（Java）

以下是一个使用 Java 的 Redis 示例，展示如何设置和获取不同类型的数据：

java

import redis.clients.jedis.Jedis;public class RedisExample {public static void main(String[] args) {// 创建 Redis 连接try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {// 设置字符串类型jedis.set("my_string", "Hello, Redis!");// 设置哈希类型jedis.hset("my_hash", "field1", "value1");jedis.hset("my_hash", "field2", "value2");// 设置列表类型jedis.rpush("my_list", "item1", "item2", "item3");// 设置集合类型jedis.sadd("my_set", "member1", "member2", "member3");// 设置有序集合类型jedis.zadd("my_zset", 1, "member1");jedis.zadd("my_zset", 2, "member2");// 获取数据System.out.println(jedis.get("my_string"));  // 输出: Hello, Redis!System.out.println(jedis.hgetAll("my_hash"));  // 输出: {field1=value1, field2=value2}System.out.println(jedis.lrange("my_list", 0, -1));  // 输出: [item1, item2, item3]System.out.println(jedis.smembers("my_set"));  // 输出: [member1, member2, member3]System.out.println(jedis.zrangeWithScores("my_zset", 0, -1));  // 输出: [member1=1.0, member2=2.0]}}
}

2. Redis 中的线程和 IO 模型

2.1 单线程模型

Redis 基于 Reactor 模式实现了一个文件事件处理器（File Event Handler, FEH），采用单线程模型处理客户端请求。虽然是单线程，但通过 I/O 多路复用可以同时监听多个 socket 连接。

文件事件处理器组成部分

socket: 对 socket 操作的抽象。
I/O 多路复用程序: 负责监听多个 socket。
文件事件分派器: 根据 socket 事件类型调用相应的事件处理器。
文件事件处理器: 定义事件发生时服务器应该执行的动作。

2.2 Redis 6 中的多线程

引入多线程的原因

充分利用 CPU 资源: 单线程只能利用一个 CPU 核心，无法充分发挥多核 CPU 的性能。
分摊 Redis 同步 IO 读写负荷: 提高处理性能，尤其在高并发场景下。

配置多线程

Redis 6.0 默认禁用多线程，开启多线程需要在 redis.conf 中设置：

io-threads-do-reads yes

并设置线程数，例如：

io-threads 4

性能提升

Redis 6 引入多线程 I/O 特性后，性能提升至少是原来的两倍，尤其在高并发场景下表现优异。使用多线程可以大幅度提高请求的处理能力。

应用场景

在需要处理大量并发请求的应用中，例如电商平台的购物车系统，开启多线程可以显著提高系统的响应速度和用户体验。

3. 缓存淘汰算法

3.1 maxmemory

Redis 提供 maxmemory 配置参数限制最大使用内存。当内存超出限制时，Redis 会根据设置的淘汰策略（maxmemory-policy）决定如何腾出空间。

3.2 淘汰策略

noeviction: 不会继续服务写请求，确保数据不丢失，但会影响业务的持续性。
volatile-lru: 淘汰设置了过期时间的 key，优先淘汰最少使用的 key，确保重要数据不会被意外删除。
allkeys-lru: 淘汰所有 key，优先淘汰最少使用的 key，适合作为缓存使用的场景。

3.3 LRU 算法

Redis 实现了一种近似 LRU 算法，通过随机采样法淘汰元素。每个 key 维护一个 24 位的时钟，用于记录最后一次被访问的时间。

近似 LRU 算法实现

随机采样: 每次淘汰时随机选择若干个 key，淘汰最旧的 key。
候选池: 维护一个候选池（大小为 16），根据访问时间排序，提升淘汰效果。

应用场景

在高并发访问的缓存系统中，使用 allkeys-lru 策略可以确保不再使用的数据被及时清理，从而释放内存给新数据。

4. 过期策略和惰性删除

4.1 过期

Redis 支持为所有数据结构设置过期时间。过期 key 会被 Redis 自动删除，采用定期删除和惰性删除相结合的策略。

4.2 定期扫描

Redis 默认每秒进行 10 次过期扫描，从过期字典中随机选择 20 个 key，删除已过期的 key。定期扫描可以有效地清理过期的数据，减轻内存压力。

4.3 惰性删除

当客户端访问某个 key 时，Redis 会检查其过期时间，如果已过期立即删除，不返回任何数据。惰性删除在某些情况下可以减少不必要的内存操作。

应用场景

在会话管理或限时优惠活动中，使用过期策略可以确保不再需要的数据被及时清理，避免占用过多的内存。

4.4 lazyfree

Redis 4.0 引入了 lazyfree 机制，支持在后台线程中异步删除大体积的 key，避免阻塞主线程。

UNLINK 命令

使用 UNLINK 命令可以对删除操作进行懒处理，将对象丢给后台线程去执行真正的删除。

UNLINK key

应用场景

在需要频繁删除大数据量的场景中，例如日志数据的清理，使用 UNLINK 可以避免因删除操作导致的系统性能下降。

5. 示例代码和应用

5.1 设置和获取数据

下面的 Java 示例展示了如何设置和获取不同类型的数据，并使用不同的删除策略：

java

import redis.clients.jedis.Jedis;public class RedisExample {public static void main(String[] args) {// 创建 Redis 连接try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {// 设置字符串类型，设置过期时间为10秒jedis.setex("my_string", 10, "Hello, Redis!");// 设置哈希类型jedis.hset("my_hash", "field1", "value1");jedis.hset("my_hash", "field2", "value2");// 设置列表类型jedis.rpush("my_list", "item1", "item2", "item3");// 设置集合类型jedis.sadd("my_set", "member1", "member2", "member3");// 设置有序集合类型jedis.zadd("my_zset", 1, "member1");jedis.zadd("my_zset", 2, "member2");// 获取数据System.out.println(jedis.get("my_string"));  // 输出: Hello, Redis!System.out.println(jedis.hgetAll("my_hash"));  // 输出: {field1=value1, field2=value2}System.out.println(jedis.lrange("my_list", 0, -1));  // 输出: [item1, item2, item3]System.out.println(jedis.smembers("my_set"));  // 输出: [member1, member2, member3]System.out.println(jedis.zrangeWithScores("my_zset", 0, -1));  // 输出: [member1=1.0, member2=2.0]// 等待10秒后检查过期数据try {Thread.sleep(10000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(jedis.get("my_string"));  // 输出: null，因为已过期// 使用 UNLINK 命令删除大数据// 假设我们有一个大对象String largeData = "x".repeat(10_000_000);  // 创建一个10MB大小的字符串jedis.set("large_key", largeData);// 使用 UNLINK 删除jedis.unlink("large_key");  // 异步删除大数据}}
}