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😀
这里写文章的前言： 一个简单的开头,简述这篇文章讨论的问题、目标、人物、背景是什么？并简述你给出的答案。
可以说说你的故事：阻碍、努力、结果成果，意外与转折。
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📝 redis结构

高性能主线： 线程模型，数据结构，持久化 网络框架：高可靠主线，包括主从复制，哨兵机制 高可扩展主线：数据分片，负载均衡
Redis是一种运行速度很快，并发很强的跑在内存上的NOSQL数据库
  1. 基于内存运行，CPU不是瓶颈，所以不用多线程，单线程实现简单，瓶颈在于内存
  1. 支持8种数据结构
  1. 支持分布式，理论上可以无线扩充，cluster集群模式
  1. key-value存储模式
  1. 可持久化文件
  1. 最多每秒可以处理10w+请求
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redis为什么快

  1. 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
  1. 数据结构使用高效，Redis中的数据结构专门进行设计，并且操作的时间复杂度较低
  1. 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞态条件，也不存在多进程或多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;redis的IO模型是: client -> io多路复用 --> 事件分发器 --> 事件处理器
  1. 使用 io 多路复用，非阻塞IO
  1. 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及客户端之间通信的应用协议不一样，redis直接自己构建 VM 机制，因为有一些系统函数效率不高，内核态转换代价太高，会浪费一定的时间去移动和请求
6.0 版本之后的多线程 Redis一直是多线程的，只是执行命令的事件处理器是单线程，所以线程安全 6.0之前网络处理器也是单线程，6.0之后处理网络，删除key的部分功能改成了异步线程去操作的
 

Redis过期策略

过期key删除策略

  1. 惰性删除： 一个key过期后并不会直接删除，而是等到该key再次访问时，才执行删除，惰性删除对内存不友好，但是对CPU友好。只有到key被访问了，我们才会去判断key是否过期，过期就直接删除key，返回nil。但是如果有key长时间没有被访问到，内存就一直被占用
  1. 定期删除：多少秒去遍历下内存里面的key，如果过期了删除(核心在于不要去影响性能，时间不宜过长，次数不宜过多)
定期删除时会遍历每个database(默认16个)，检查当前库中指定个数的key(默认是20个)。 随机抽查这些key，如果有过期的，就删除。 程序中有一个全局变量记录到秒到了哪个数据库
  1. 定时删除： 绑定一个定时器，这个定时器会在时间到的时候，把这个key从内存中删除
定时删除是对内存最友好的，但是对cpu不友好。键只要一过期，我们就立马去删除key，释放内存空间。但是这意味着cpu需要不断的去遍历所有的key，来判断对方有没有过期
总结： redis最终采用 惰性删除 + 定期删除 的方式搭配使用，从库不会主动执行定期删除等策略
 

内存淘汰策略

  1. volatile-lru： 从已设置过期时间的key中，移出最近最少使用的key进行淘汰
  1. volatile-ttl： 从已设置过期时间的key中，移除将要过期的key
  1. volatile-random： 从已设置过期的key中，随机选择key淘汰
  1. allkeys-lru： 从key中选择最近最少使用的进行淘汰
  1. allkeys-random： 从key中选择key进行淘汰
  1. noeviction： 当内存达到阈值的时候，新写入的操作报错
 

redis分布式锁

指令加锁

set key value PX milliseconds NX 参数意义如下： key、value：键值对 PX milliseconds：设置键的过期时间为 milliseconds 毫秒。 NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。SET key value NX 效果等同于 SETNX key value。 PX、expireTime 参数则是用于解决没有解锁导致的死锁问题。因为如果没有过期时间，万一程序员写的代码有 bug 导致没有解锁操作，则就出现了死锁，因此该参数起到了一个“兜底”的作用。 NX 参数用于保证在多个线程并发 set 下，只会有1个线程成功，起到了锁的“唯一”性。
为了防止死锁，我们会给分布式锁加一个过期时间，但是万一这个时间到了，我们的业务逻辑还没处理完怎么办？ 首先，我们在设置过期时间时要结合业务场景去考虑，尽量设置一个比较合理的值，就是理论上正常处理的话，在这个过期时间内是一定能处理完毕的
 

redission

锁上成功后，分线程时不时看锁还在不在，主要主线程不删除，会一直加时间
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加锁使用lua脚本来完成，lua脚本保证原子性
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判断主线程的锁还不在
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总结redis分布式锁续命如何实现：
  1. 首先尝试加锁时，加锁返回值为一个RFuture，RFuture添加了一个futurelistener的回调，等待加锁操作的结果
  1. 加锁操作成功后，如果加锁成功，那么就会开启续命逻辑，续命逻辑是一个timeout方法
  1. timeout时间到则运行run方法，run方法内部通过lua脚本给其续命
  1. 续命操作同样返回值为一个RFuture，RFuture添加了一个futurelistener的回调，等待续命结果
  1. 续命如果成功，接着调用timeout方法，实现循环续命
 

分布式锁优化

  1. 分段锁，分开存储一部分数据
  1. 锁的颗粒度，尽量低，像银行这种，同1个银行卡或者ID使用一个锁

Redis的delete指令

  1. 如果删除String类型的话，时间复杂度是O(1),单个字符串(BigKey也会阻塞)
  1. 如果删除的是List,Set,Hash集合类型，时间复杂度是O(N).n是集合内有多少个元素数量
  1. 返回值：被删除了多少个元素
  1. 如果删除的元素非常大，可能会造成阻塞，大Key的删除会额外有线程去异步删除
 

🤗 总结归纳

总结文章的内容

📎 参考文章

  • 一些引用
  • 引用文章
 
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