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Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。
Redis 与其他 key - value 缓存产品主要有以下三个特点:
Redis支持两种持久化方式:
Redis 官网:https://redis.io/
Redis 在线测试:http://try.redis.io/
Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下两个重要的保证:
一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:
实例
以下是一个事务的例子, 它先以 MULTI 开始一个事务, 然后将多个命令入队到事务中, 最后由 EXEC 命令触发事务, 一并执行事务中的所有命令:
redis 127.0.0.1:6379> MULTI
OK
redis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> GET book-name
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tag
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) "Mastering C++ in 21 days"
3) (integer) 3
4) 1) "Mastering Series"
2) "C++"
3) "Programming"
单个 Redis 命令的执行是原子性的,但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制,所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本,但批量指令并非原子化的操作,中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚,也不会造成后续的指令不做。
这是官网上的说明 From redis docs on transactions:
It‘s important to note that even when a command fails, all the other commands in the queue are processed – Redis will not stop the processing of commands.
比如:
redis 127.0.0.1:7000> multi
OK
redis 127.0.0.1:7000> set a aaa
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> set b bbb
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> set c ccc
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> exec
1) OK
2) OK
3) OK
如果在 set b bbb 处失败,set a 已成功不会回滚,set c 还会继续执行。
下表列出了 redis 事务的相关命令:
序号 | 命令及描述 |
---|---|
1 | DISCARD 取消事务,放弃执行事务块内的所有命令。 |
2 | EXEC 执行所有事务块内的命令。 |
3 | MULTI 标记一个事务块的开始。 |
4 | UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。 |
5 | WATCH key [key ...] 监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。 |
Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。
Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.
Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. Redis 集群的优势:
Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念.
Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么:
这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我想移除节点A,需要将A中的槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态.
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.
在我们例子中具有A,B,C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了,那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用.
然而如果在集群创建的时候(或者过一段时间)我们为每个节点添加一个从节点A1,B1,C1,那么整个集群便有三个master节点和三个slave节点组成,这样在节点B失败后,集群便会选举B1为新的主节点继续服务,整个集群便不会因为槽找不到而不可用了
不过当B和B1 都失败后,集群是不可用的.
Redis 并不能保证数据的强一致性. 这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作.
第一个原因是因为集群是用了异步复制. 写操作过程:
主节点对命令的复制工作发生在返回命令回复之后, 因为如果每次处理命令请求都需要等待复制操作完成的话, 那么主节点处理命令请求的速度将极大地降低 —— 我们必须在性能和一致性之间做出权衡。 注意:Redis 集群可能会在将来提供同步写的方法。 Redis 集群另外一种可能会丢失命令的情况是集群出现了网络分区, 并且一个客户端与至少包括一个主节点在内的少数实例被孤立。
举个例子 假设集群包含 A 、 B 、 C 、 A1 、 B1 、 C1 六个节点, 其中 A 、B 、C 为主节点, A1 、B1 、C1 为A,B,C的从节点, 还有一个客户端 Z1 假设集群中发生网络分区,那么集群可能会分为两方,大部分的一方包含节点 A 、C 、A1 、B1 和 C1 ,小部分的一方则包含节点 B 和客户端 Z1 .
Z1仍然能够向主节点B中写入, 如果网络分区发生时间较短,那么集群将会继续正常运作,如果分区的时间足够让大部分的一方将B1选举为新的master,那么Z1写入B中得数据便丢失了.
注意, 在网络分裂出现期间, 客户端 Z1 可以向主节点 B 发送写命令的最大时间是有限制的, 这一时间限制称为节点超时时间(node timeout), 是 Redis 集群的一个重要的配置选项:
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原文地址:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9348313.html