要全面掌握 Redis,需要系统化学习以下核心知识体系,涵盖基础到高级的各个方面,并理解其内部原理和实际应用场景:
一、Redis 核心特性与基础
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基本概念与架构
- 定义:内存数据库,支持键值存储、缓存、消息队列等,以高性能著称
- 单线程模型:基于事件驱动(I/O 多路复用),避免上下文切换,保障原子性操作
- 核心优势:微秒级响应、丰富数据结构(5种基础+扩展类型)、持久化与高可用设计
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数据结构与使用场景
- 基础类型:String(缓存/计数器)、Hash(对象存储)、List(队列)、Set(去重/交集)、Sorted Set(排行榜)
- 特殊类型:BitMap(二值统计)、HyperLogLog(基数统计)、GEO(地理位置)、Stream(消息流)
- 底层实现:SDS(动态字符串)、压缩列表、跳跃表、字典等,影响内存与性能优化
二、持久化与数据可靠性
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RDB(快照)
- 定时生成数据快照,文件小、恢复快,但可能丢失部分数据
- 配置示例:
save 900 1
表示900秒内1次修改触发
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AOF(日志追加)
- 记录写操作命令,数据完整性高,支持
fsync
策略(everysec 平衡性能与安全) - 重写机制:压缩日志文件,避免体积过大
- 记录写操作命令,数据完整性高,支持
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混合持久化
- Redis 4.0+ 支持,结合RDB快照和增量AOF日志,兼顾恢复速度与数据安全
三、高可用与集群架构
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主从复制
- 读写分离,主节点同步数据到从节点,适用于中小规模系统
- 全量复制(RDB传输)与增量复制(命令传播)机制
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哨兵模式(Sentinel)
- 监控主从节点,自动故障转移(ODOWN判定),提供高可用
- 缺点:未解决水平扩展问题,需手动扩缩容
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Cluster 分片集群
- 数据分片(16384槽位),节点间通过Gossip协议通信,支持动态扩缩容
- 槽位定位算法:
CRC16(key) % 16384
,支持跨节点重定向 - 选举机制:故障节点由从节点接替,需半数以上主节点ACK
四、性能优化与生产实践
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常见性能问题
- 缓存异常:穿透(布隆过滤器+空值缓存)、雪崩(随机过期)、击穿(互斥锁/逻辑过期)
- 大Key处理:拆分、压缩存储(ziplist)、异步删除
- 热Key优化:本地缓存、多副本分散压力
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调优策略
- 内存管理:控制
maxmemory
,淘汰策略(LRU/LFU/TTL) - 网络优化:Pipeline批量操作、连接池配置(QPS/RT计算)
- 持久化配置:根据业务选择RDB/AOF混合,避免主节点频繁写盘
- 内存管理:控制
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分布式功能
- 分布式锁:基于
SETNX
+超时,Redisson实现(看门狗机制) - 消息队列:List/PubSub/Stream实现异步处理
- 分布式锁:基于
五、进阶原理与源码
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事件驱动模型
- 基于
aeEventLoop
的事件循环,处理文件/时间事件
- 基于
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内存管理
- Jemalloc内存分配器,减少碎片化;惰性删除与异步线程释放
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源码结构
- 核心模块:
src/
包含事件处理、数据存储、命令解析等 - 关键数据结构:如
dict
(哈希表)、robj
(对象封装)
- 核心模块:
六、生态工具与版本演进
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工具链
- 客户端:Jedis/Redisson(Java)、Lettuce(异步)。
- 管理工具:Redis Desktop Manager、RedisInsight
- 运维工具:
redis-cli
、redis-benchmark
、监控命令(INFO
/MONITOR
)
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版本特性
- Redis 6.0:多线程I/O、ACL权限控制。
- Redis 7.0:Function API、Sharded PubSub
- 升级建议:关注社区版本生命周期(如Redis 2.8/4.0已停止维护)
七、与其他数据库对比
- Redis vs MySQL
- Redis:内存优先,适用高并发缓存/实时统计;MySQL:事务/复杂查询
- 结合使用:Redis作缓存层,MySQL作持久化存储
八、学习路径与资源
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学习资料
- 官方文档、书籍(《Redis设计与实现》《Redis深度历险》)
- 实战项目:黑马点评(缓存/秒杀)、苍穹外卖(分布式锁)
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源码学习
- 重点模块:数据结构实现(
sds.c
/dict.c
)、事件循环(ae.c
)
- 重点模块:数据结构实现(
-
面试重点
- 高频考点:持久化、集群、分布式锁、缓存问题解决方案
通过系统学习以上内容,可全面掌握 Redis 的核心技术与实际应用,应对开发、运维及面试中的各类问题。具体细节可结合官方文档及源码深入探索。
后面我也会按这个路线分享关于redis的学习笔记,点点关注,一起进步。