Redis 入门基础知识

# Redis 入门基础知识

## 基本架构：一个键值数据库包含什么

#### simple key v 数据模型

对于键值数据库而言，基本的数据模型是 key-value 模型。 例如，“hello”: “world”就是一个基本的 KV 对，其中，“hello”是 key，“world”是 value。SimpleKV 也不例外。在 SimpleKV 中，key 是 String 类型，而 value 是基本数据类型，例如 String、整型等。

不同键值数据库支持的 key 类型一般差异不大，**而 value 类型则有较大差别**。我们在对键值数据库进行选型时，一个重要的考虑因素是它支持的 value 类型。**例如，Memcached 支持的 value 类型仅为 String 类型，而 Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等**。**<font color='red'>Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的 value。</font>**

从使用的角度来说，不同 value 类型的实现，不仅可以支撑不同业务的数据需求，而且也隐含着**不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异**，从而导致不同的 value 操作之间存在着差异。

#### 可以对数据做什么操作？

SimpleKV 是一个简单的键值数据库，因此，基本操作无外乎增删改查。我们先来了解下 SimpleKV 需要支持的 3 种基本操作，即 **PUT、GET 和 DELETE**。

* PUT：新写入或更新一个 key-value 对；
* GET：根据一个 key 读取相应的 value 值；
* DELETE：根据一个 key 删除整个 key-value 对。

需要注意的是，有些键值数据库的新写 / 更新操作叫 SET。新写入和更新虽然是用一个操作接口，但在实际执行时，会根据 key 是否存在而执行相应的新写或更新流

在实际的业务场景中，我们经常会碰到这种情况：查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于 SCAN 操作，即根据一段 key 的范围返回相应的 value 值。**因此，PUT/GET/DELETE/SCAN 是一个键值数据库的基本操作集合。**

数据模型和操作接口我们就构造完成了，这是我们的基础工作。接下来呢，我们就要更进一步，考虑一个非常重要的设计问题：键值对保存在内存还是外存？

**保存在内存的好处是读写很快**，毕竟内存的访问速度一般都在百 ns 级别。但是，潜在的**风险是一旦掉电，所有的数据都会丢失。**

保存在**外存，虽然可以避免数据丢失**，但是受限于磁盘的慢速读写（通常在几 ms 级别），**键值数据库的整体性能会被拉低。**

**如何进行设计选择，我们通常需要考虑键值数据库的主要应用场景**。比如，缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失，那么，用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached 和 Redis 都是属于内存键值数据库。对于 Redis 而言，缓存是非常重要的一个应用场景

**一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分**（见下图）。接下来，我们就从这四个部分入手，继续构建我们的 SimpleKV。

![](https://www.andycoder.com/admin/file/getFile?fileId=627dc5e0aab248d3b5290fbaa30d2fb4)

#### 采用什么访问模式

**访问模式通常有两种：一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用**，比如，上图中的 libsimplekv.so，就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中，提供键值存储功能；**另一种是通过网络框架以 Socket 通信的形式对外提供键值对操作**，这种形式可以提供广泛的键值存储服务。在上图中，我们可以看到，网络框架中包括 Socket Server 和协议解析。

不同的键值数据库服务器和客户端交互的协议并不相同，我们在对键值数据库进行二次开发、新增功能时，必须要了解和掌握键值数据库的通信协议，这样才能开发出兼容的客户端。

实际的键值数据库也基本采用上述两种方式，例如，RocksDB 以动态链接库的形式使用，而 Memcached 和 Redis 则是通过网络框架访问。后面我还会给你介绍 Redis 现有的客户端和通信协议。

通过网络框架提供键值存储服务，一方面扩大了键值数据库的受用面，但另一方面，也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择，带来了一些潜在的问题。

举个例子，当客户端发送一个如下的命令后，该命令会被封装在网络包中发送给键值数据库：

```
PUT hello world
```

键值数据库网络框架接收到网络包，并按照相应的协议进行解析之后，就可以知道，客户端想写入一个键值对，并开始实际的写入流程。此时，我们会遇到一个系统设计上的问题，简单来说，就是网络连接的处理、网络请求的解析，以及数据存取的处理，是用一个线程、多个线程，还是多个进程来交互处理呢？该如何进行设计和取舍呢？我们一般把这个问题称为 I/O 模型设计。不同的 I/O 模型对键值数据库的性能和可扩展性会有不同的影响。

举个例子，如果一个线程既要处理网络连接、解析请求，又要完成数据存取，一旦某一步操作发生阻塞，整个线程就会阻塞住，这就降低了系统响应速度。如果我们采用不同线程处理不同操作，那么，某个线程被阻塞时，其他线程还能正常运行。但是，不同线程间如果需要访问共享资源，那又会产生线程竞争，也会影响系统效率，这又该怎么办呢？所以，这的确是个“两难”选择，需要我们进行精心的设计。你可能经常听说 Redis 是单线程，那么，Redis 又是如何做到“单线程，高性能”的呢？后面我再和你好好聊一聊。

#### 如何定位键值对的位置？

当 SimpleKV 解析了客户端发来的请求，知道了要进行的键值对操作，此时，SimpleKV 需要查找所要操作的键值对是否存在，这依赖于键值数据库的索引模块。**索引的作用是让键值数据库根据 key 找到相应 value 的存储位置，进而执行操作。**

索引的类型有很多，常见的有哈希表、B+ 树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。如果你看过其他键值数据库，就会发现，不同键值数据库采用的索引并不相同，例如，Memcached 和 Redis 采用哈希表作为 key-value 索引，而 RocksDB 则采用跳表作为内存中 key-value 的索引。

一般而言，内存键值数据库（例如 Redis）采用哈希表作为索引，很大一部分原因在于，其键值数据基本都是保存在内存中的，**而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表 O(1) 的操作复杂度相匹配**。

SimpleKV 的索引根据 key 找到 value 的存储位置即可。但是，和 SimpleKV 不同，**对于 Redis 而言，很有意思的一点是，它的 value 支持多种类型，当我们通过索引找到一个 key 所对应的 value 后，仍然需要从 value 的复杂结构（例如集合和列表）中进一步找到我们实际需要的数据，这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构。**

Redis 采用一些常见的高效索引结构作为某些 value 类型的底层数据结构，这一技术路线为 Redis 实现高性能访问提供了良好的支撑。

#### 不同操作的具体逻辑是怎样的？

SimpleKV 的索引模块负责根据 key 找到相应的 value 的存储位置。对于不同的操作来说，找到存储位置之后，需要进一步执行的操作的具体逻辑会有所差异。SimpleKV 的操作模块就实现了不同操作的具体逻辑：

* 对于 GET/SCAN 操作而言，此时根据 value 的存储位置返回 value 值即可；
* 对于 PUT 一个新的键值对数据而言，SimpleKV 需要为该键值对分配内存空间；
* 对于 DELETE 操作，SimpleKV 需要删除键值对，并释放相应的内存空间，这个过程由分配器完成。

不知道你注意到没有，对于 PUT 和 DELETE 两种操作来说，除了新写入和删除键值对，还需要分配和释放内存。这就不得不提 SimpleKV 的存储模块了。

#### 如何实现重启后快速提供服务？

SimpleKV 采用了常用的内存分配器 glibc 的 malloc 和 free，因此，SimpleKV 并不需要特别考虑内存空间的管理问题。但是，键值数据库的键值对通常大小不一，glibc 的分配器在处理随机的大小内存块分配时，表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大，就可能会造成较严重的内存碎片问题。

因此，分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的 Redis 而言，这点尤为重要。Redis 的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不一样，后面我会具体讲一讲这个问题。

SimpleKV 虽然依赖于内存保存数据，提供快速访问，但是，我也希望 SimpleKV 重启后能快速重新提供服务，所以，我在 SimpleKV 的存储模块中增加了持久化功能。

不过，鉴于磁盘管理要比内存管理复杂，SimpleKV 就直接采用了文件形式，将键值数据通过调用本地文件系统的操作接口保存在磁盘上。此时，SimpleKV 只需要考虑何时将内存中的键值数据保存到文件中，就可以了。

一种方式是，对于每一个键值对，SimpleKV 都对其进行落盘保存，这虽然让 SimpleKV 的数据更加可靠，但是，因为每次都要写盘，SimpleKV 的性能会受到很大影响。

另一种方式是，SimpleKV 只是周期性地把内存中的键值数据保存到文件中，这样可以避免频繁写盘操作的性能影响。但是，一个潜在的代价是 SimpleKV 的数据仍然有丢失的风险。

和 SimpleKV 一样，Redis 也提供了持久化功能。不过，为了适应不同的业务场景，Redis 为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进，后面我会和你逐一介绍 Redis 在持久化机制中的关键设计考虑。

![](https://www.andycoder.com/admin/file/getFile?fileId=186e5df215504061a212f173244ff347)

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- Andy_Chia

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