Update 数据库-Redis.md

Author: xbox1994

MD/数据库-Redis.md

@@ -37,6 +37,19 @@ volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期
 volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
 volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
 
+Redis 是单线程吗？
+1. Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发生数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是会启动后台线程（BIO）的：
+2. Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；
+3. Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。
+
+Redis 采用单线程为什么还这么快？
+1. Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构
+2. Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题
+3. Redis 采用了I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。
+
+Redis 6.0 之后为什么引入了多线程？
+1. 随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。所以为了提高网络请求处理的并行度
+2. 对于读写命令，Redis 仍然使用单线程来处理，Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。
 
 ## 集群模式
 来源：  
@@ -109,8 +122,22 @@ redis主从或哨兵模式的每个实例都是全量存储所有数据，浪费
 
 ## 持久化
 RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。  
-AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存，新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写（rewrite），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。  
+1. save:save 是需要占用主线程资源的，会阻塞主线程。
+2. bgsave:使用的是子进程写，不会占用主线程的资源（fork会阻塞主线程，但是copyonwrite过程是纳秒级别相对较快，aof是毫秒级别）。redis使用了操作系统的写时复制技术（COPY -ON-WRITE COW）bgsave子进程是由主进程fork生成的，可以共享主进程的内存，如果主进程有写入命令时候，主进程会把写入的那块内存页先复制一份给fork使用，这样就不影响主进程的写操作，可以继续修改原来的数据，避免了对正常业务的影响。
+
+
+AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，aof日志的重写是由后台程序bgrewriteaof子进程完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据性能下降。Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写（rewrite重写机制就是把这条键值对的多次操作压缩成一次操作，这样就大大减少了aof日志文件的大小。），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。  
+1. always 同步回写：每条命令执行完成后，回立即将日志写回磁盘。always回写回占用主线程资源，每次回写都是一个慢速的罗盘操作，基本上可以避免数据的丢失，会对主线程产生影响，如果你对redis数据的准确性要求非常高，而写入和读取占比不高的话，可以采用这种策略。
+2. everysec 每秒回写：每个命令执行完后回先将日志写入aof文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的命令写入磁盘。每秒回写采用一秒回写一次的策略，避免了同步回写的性能开销，虽然减少了对系统性能的影响，但是如果1秒内产生了大量的写操作，在aof缓冲区积压了很多日志，这时候还没来得及写入aof日志文件就发生了宕机，就会造成数据的丢失。
+3. no 操作系统控制的回写：每个写命令执行完后只是先把日志写入aof文件的内存缓冲区，何时回写磁盘由操作系统决定。采用操作系统控制的回写，在写完aof缓冲区后就可以继续执行命令，但是如果系统发生宕机了，也同样会造成数据的丢失。
+
 Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。  
-但实际上持久化会对Redis的性能造成非常严重的影响，如果一定需要保存数据，那么数据就不应该依靠缓存来保存，建议使用其他方式如数据库。所以Redis的持久化意义不大。
+## 渐进式rehash
+以下是哈希表渐进式 rehash 的详细步骤：
+1. 为 ht[1] 分配空间， 让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表。
+2. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ， 并将它的值设置为 0 ， 表示 rehash 工作正式开始。
+3. 在 rehash 进行期间， 每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时， 程序除了执行指定的操作以外， 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ， 当 rehash 工作完成之后， 程序将 rehashidx 属性的值增一。
+4. 随着字典操作的不断执行， 最终在某个时间点上， ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] ， 这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 ， 表示 rehash 操作已完成。
+渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式， 将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上， 从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。
 
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