Redis是一个基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统，你可以把它作为数据库，缓存和消息中间件来使用。与传统数据库不同的是Redis读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。同时支持strings，lists，hashes，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能，通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现了自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等等。

1 Redis有哪些优缺点

优点

  • 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
  • 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
  • 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
  • 数据结构丰富
  • 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

  • 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
  • Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
  • 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
  • Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。

2 基于本机内存的缓存

为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前api服务器的内存中（设置缓存有效时间为1分钟）。后续1分钟内的请求直接读缓存，不再花费2秒去执行SQL了。假如这个api每秒接收到的请求时100个，那么一分钟就是6000个，也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒，后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应，而无需再等2秒的时间。其他API的小伙伴发现这是个好办法，于是很快我们就发现API服务器的内存要爆满了。。。

3服务端的Redis

在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的。然后我们就盯上了redis。。。至于如何配置部署redis这里不解释了，redis官方有详细的介绍。随后我们就用上了一台单独的服务器作为Redis的服务器，API服务器的内存压力得以解决。

3.1 持久化（Persistence）

单台的Redis服务器一个月总有那么几天心情不好，心情不好就宕机了，导致所有的缓存都丢失了（redis的数据是存储在内存的嘛）。虽然可以把Redis服务器重新上线，但是由于内存的数据丢失，造成了缓存雪崩，API服务器和数据库的压力还是一下子就上来了。所以这个时候Redis的持久化功能就派上用场了，可以缓解一下缓存雪崩带来的影响。redis的持久化指的是redis会把内存的中的数据写入到硬盘中，在redis重新启动的时候加载这些数据，从而最大限度的降低缓存丢失带来的影响。

3.2 哨兵（Sentinel）和复制（Replication）

Redis服务器毫无征兆的宕机是个麻烦事。那么怎办办？答曰：备份一台，你挂了它上。那么如何得知某一台redis服务器挂了，如何切换，如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢？这时候就需要Sentinel和Replication出场了。Sentinel可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故障转移的功能；Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的。此外，Sentinel功能则是对Redis的发布和订阅功能的一个利用。

<?php
//初始化redis对象
$redis = new Redis();
//连接sentinel服务 host为ip，port为端口，哨兵的ip和端口号
$redis->connect($host, $port);

//获取主库列表及其状态信息
$result = $redis->rawCommand('SENTINEL', 'masters');

//根据所配置的主库redis名称获取对应的信息
//master_name应该由运维告知（也可以由上一步的信息中获取）
$result = $redis->rawCommand('SENTINEL', 'master', $master_name);

//根据所配置的主库redis名称获取其对应从库列表及其信息
$result = $redis->rawCommand('SENTINEL', 'slaves', $master_name);

//获取特定名称的redis主库地址
$result = $redis->rawCommand('SENTINEL', 'get-master-addr-by-name', $master_name);
//以上部分可以获取到主库的ip和对应端口，程序可以直接像链接单台redis一样链接操作使用

3.3 集群（Cluster）

单台服务器资源的总是有上限的，CPU资源和IO资源我们可以通过主从复制，进行读写分离，把一部分CPU和IO的压力转移到从服务器上。但是内存资源怎么办，主从模式做到的只是相同数据的备份，并不能横向扩充内存；单台机器的内存也只能进行加大处理，但是总有上限的。所以我们就需要一种解决方案，可以让我们横向扩展。最终的目的既是把每台服务器只负责其中的一部分，让这些所有的服务器构成一个整体，对外界的消费者而言，这一组分布式的服务器就像是一个集中式的服务器一样

Redis Cluster的具体实现细节则是采用了Hash槽的概念，即预先分配出来16384个槽：在客户端通过对Key进行CRC16（key）% 16384运算得到对应的槽是哪一个；在redis服务端则是每个服务器负责一部分槽，当有新的服务器加入或者移除的时候，再来迁移这些槽以及其对应的数据，同时每个服务器都持有完整的槽和其对应的服务器的信息，这就使得服务器端可以进行对客户端的请求进行重定向处理。

4 客户端的Redis

上面的第三小节主要介绍的是Redis服务端的演进步骤，解释了Redis如何从一个单机的服务，进化为一个高可用的、去中心化的、分布式的存储系统。这一小节则是关注下客户端可以消费的redis服务。

4.1 数据类型

redis支持丰富的数据类型，这些众多的数据类型，主要是为了支持各种场景的需要，当然每种类型都有不同的时间复杂度。通过在服务器上执行一组标准的操作命令，在服务端之间得到想要的缩小后的结果集，从而简化客户端的使用，也可以提高网络性能。比如如果没有list这种数据结构，你就只能把list存成一个string，客户端拿到完整的list，操作后再完整的提交给redis，会产生很大的浪费。

4.2 事务

上述数据类型中，每一个数据类型都有独立的命令来进行操作，很多情况下我们需要一次执行不止一个命令，而且需要其同时成功或者失败。redis对事务的支持也是源自于这部分需求，即支持一次性按顺序执行多个命令的能力，并保证其原子性。

事物具备原子性

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE);
for ($i = 0; $i < 3; $i++) {
    $key = "key::{$i}";
    print_r($pipe->set($key, str_pad($i, 2, '0', 0)));
    echo PHP_EOL;
    print_r($pipe->get($key));
    echo PHP_EOL;
}
$result = $pipe->exec();
echo "<pre>";
var_dump($result);

参数说明：

  • Redis::MULTI或Redis::PIPELINE. 默认是 Redis::MULTI
  • Redis::MULTI：将多个操作当成一个事务执行
  • Redis::PIPELINE:让（多条）执行命令简单的，更加快速的发送给服务器，但是没有任何原子性的保证

4.3 Lua脚本

在事务的基础上，如果我们需要在server端一次性的执行更复杂的操作（包含一些逻辑判断），则lua就可以排上用场了（比如在获取某一个缓存的时候，同时延长其过期时间）。redis保证lua脚本的原子性，一定的场景下，是可以代替redis提供的事务相关的命令的。

Lua 嵌入 Redis 优势: 

  1. 减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;
  2. 原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;
  3. 复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用
<?php
$redis = new Redis();
$result = $redis->connect('127.0.0.1');
$script = 'return ARGV[1]..KEYS[1]';
$hash = $redis->script('load', $script);
$hashresult = $redis->evalSha($hash, [123, 'qqqq'], 1);
//最后一个参数指的是能够通过lua脚本中keys[n]访问到的参数数量，剩下的都通过argv[n]获取 
var_dump($hashresult);
exit;

$lua = <<<EOF
    local res = KEYS[1];
    local res2 = ARGV[1];
    return res..res2;
EOF;
$arr = ['test2', 'test3'];
$res = $redis->eval（$lua, $arr, 1);

4.4 管道

因为redis的客户端和服务器的连接时基于TCP的， 默认每次连接都时只能执行一个命令。管道则是允许利用一次连接来处理多条命令，从而可以节省一些tcp连接的开销。管道和事务的差异在于管道是为了节省通信的开销，但是并不会保证原子性。

redis 列表 性能 redis的性能问题_Redis

<?php
//实例化redis
$redis = new Redis();
//连接
$redis->connect('27.18.160.95', 6379);
$redis->pipeline(); //开启管道不具备原子性管道
$now = time();
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
    $res = $redis->hset("pipe_key", "test" . $i, $i);
}
$redis->exec();
$redis->close();


$redis->pipeline(); //开启管道不具备原子性管道
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
    $result[] = $redis->hget("pipe_key", "test".$i);
}
$redis->exec();
$redis->close();

redis除了使用mget,mset的方式来批量操作数据之外，我们还可以使用pipeline的方式进行批量操作。使用redis cluster模式不支持pipeline方法。

$redis = new Predis\Client($single_server);

$responses = $redis->pipeline(function ($pipe) {
    $pipe->flushdb();
    $pipe->incrby('counter', 10);
    $pipe->incrby('counter', 30);
    $pipe->exists('counter');
    $pipe->get('counter');
    $pipe->mget('does_not_exist', 'counter');
});
$redis->pipeline(function ($pipe) use ($keys, $otherRedis) {
    foreach ($keys as $key) {
        if (0 === $pipe->exists($key)) { //2台redis数据同步
            $value = $otherRedis->get($key);
            echo "正在写入{$key}的值：{$value}\n";
            $pipe->setex($key, 86400 * 30, $value);
        }
    }
});

$redis->mset(array('key0' => 'value0', 'key1' => 'value1'));
$redis->mget(array('key0', 'key1'));

4.5 分布式锁

官方推荐采用Redlock算法，即使用string类型，加锁的时候给的一个具体的key，然后设置一个随机的值；取消锁的时候用使用lua脚本来先执行获取比较，然后再删除key。