目录
- 一、鞭辟入里--IO多路复用模型
- 1.Redis是单线程的 为什么还这么快？
- 2.IO模型
- a.阻塞IO模型
- b.非阻塞IO模型
- c.多路复用IO模型
- d.信号驱动IO模型
- e.异步IO模型
- 3.定时任务
- 二、交头接耳--通讯协议
- 三、未雨绸缪 --持久化
- RDB
- AOF
- 四、雷厉风行 -- 管道
- 五、开源节流 -- 小对象压缩
- 六、有备无患 -- 主从同步
一、鞭辟入里–IO多路复用模型
Redis是单线程的！
1.Redis是单线程的 为什么还这么快？
并不是说单线程就一定慢，多线程就一定快。
第一 Redis是基于纯内存的操作 速度非常快
第二 因为Redis是单线程的 单线程的操作避免了频繁的线程上下文的切换的开销。
第三 redis采用的是非阻塞IO多路复用程序去管理多个socket 效率很高
2.IO模型
补充一点书中没有的内容
Java的IO模型可以分为五种，江湖中曾有一段鲜为人知的往事对此进行了演绎。
“江湖喵”本喵看书看饿了，于是去一家肉夹馍店买肉夹馍吃。
a.阻塞IO模型
我（用户线程）去买肉夹馍(获取数据)时，付了钱（建立链接 提交请求）后，服务员（内核）会看看大厨有没有做好，没做好的话就会等大厨做，我此时饥肠辘辘，咽着口水盯着后厨干等着（阻塞）。
大厨肉夹馍做好后，服务员把肉夹馍交给我（内核态到用户态），我开心的边走边吃了（解除阻塞）。
这就是典型的阻塞型IO.
阻塞IO模型最传统的一种 IO 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。
当用户线程发出 IO 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出 CPU。
当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除 block 状态。典型的阻塞 IO 模型的例子为:data = socket.read();如果数据没有就绪，就会一直阻塞在 read 方法。
b.非阻塞IO模型
我付了钱点了一份肉夹馍，服务员看大厨没做好（数据未准备好）就跟我说还没做好，我就坐到一边去打斗地主。然后每隔两分钟跑过来问一下好没好，没好的时候就回去继续打斗地主，直到大厨把肉夹馍做好，交给我。
这就是非阻塞IO模型。当用户线程发起一个 read 操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error 时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送 read 操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。所以事实上，在非阻塞 IO 模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞 IO不会交出 CPU，而会一直占用 CPU，这样会导致 CPU 占用率非常高。
c.多路复用IO模型
排了很长的队后终于轮到我点餐了，我点了一份肉夹馍付了钱，服务员交给我一张小票，上边有一个排队号。后厨做好后就会在喇叭里喊对应的号来取餐，所以我只要等喊我的号就可以了。
1、redis内部存在一个多路复用器，用来管理多个socket，监听对应的网络事件。
2、在监听到对应的事件后，将具体将事件压入到内存队列中。
3、内存队列的消费者是一个【文件事件分派器】，就是根据不同的事件选择不同的处理器去处理。 如果是一个客户端发送请求建立连接的事件，那么就选择【连接应答处理器】建立连接并将对应socket的对应事件（AE_READABLE）和【命令请求处理器】绑定。 接下来，如果该socke再发送对应的数据，触发事件（AE_READABLE），同样经过分派器选择对应的处理器，比如要set就选择【命令请求处理器】从socket中读取对应的数据并操作。 最终将该socket的AE_WRITEABLE事件跟【命令回复处理器】绑定起来。 那么最后，该客户端准备好了，可以收回复的时候，又会触发AE_WRITEABLE事件，这个时候分派器就直接分配【命令回复处理器】，去回复客户端对应的请求。 这三个处理器，从上到下进行绑定，完成一次交互。
4、为什么说Redis是单线程的呢？因为以上那些模块都是叫做【文件事件处理器】，这组件是以单线程运行的，通过IO多路复用程序去轮训多个socket。
相比于阻塞IO模型，多路复用只是多了一个select/poll/epoll函数。select函数会不断地轮询自己所负责的文件描述符/套接字的到达状态，当某个套接字就绪时，就对这个套接字进行处理。select负责轮询等待，recvfrom负责拷贝。当用户进程调用该select，select会监听所有注册好的IO，如果所有IO都没注册好，调用进程就阻塞。
对于客户端来说，一般感受不到阻塞，因为请求来了，可以用放到线程池里执行；但对于执行select的操作系统而言，是阻塞的，需要阻塞地等待某个套接字变为可读。
IO多路复用其实是阻塞在select，poll，epoll这类系统调用上的，复用的是执行select，poll，epoll的线程。
d.信号驱动IO模型
懒得下楼，直接点了个外卖，外卖送到的时候会给我打电话，我去取，在此之前我可以接着看书。
在信号驱动 IO 模型中，当用户线程发起一个 IO 请求操作，会给对应的 socket 注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用 IO 读写操作来进行实际的 IO 请求操作。
该模型分为两个阶段：
数据准备阶段：未阻塞，当数据准备完成之后，会主动的通知用户进程数据已经准备完成，对用户进程做一个回调。
数据拷贝阶段：阻塞用户进程，等待数据拷贝
e.异步IO模型
同样点外卖，外卖不仅会直接送到我手边，而且还会以高科技手段直接转换成营养物质注射到胃部，全程不需要我干任何事情，我可以同步的看书。
在异步 IO 模型中，当用户线程发起 read 操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它受到一个 asynchronous read 之后，它会立刻返回，说明 read 请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何 block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程发送一个信号，告诉它 read 操作完成了。也就说用户线程完全不需要实际的整个 IO 操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示 IO 操作已经完成，可以直接去使用数据了。
3.定时任务
Redis还有定时任务的功能，如果线程阻塞在select调用上，将无法准时调度。
Redis的定时任务会记录在”最小堆“中，最快要执行的任务在堆的上方，每个循环周期中都会将最小堆中已经到期的任务进行执行，同时将下一次最快要执行的任务的时间记录下来，这个就是执行select的timeout时间。
二、交头接耳–通讯协议
Redis使用的协议是Redis 序列化协议RESP(Redis Serialization Protocol)，这是一种直观的文本协议。
Redis协议传输的数据结构有五种最小结构单元，每个最小单元都以\r\n结尾。
1、单行字符串 以 + 符号开头。
2、多行字符串 以 $ 符号开头，后跟字符串长度。
3、整数值 以 : 符号开头，后跟整数的字符串形式。
4、错误消息 以 - 符号开头。5、数组 以 * 号开头，后跟数组的长度。
比如set name miao指令，对应的协议内容是一个字符串*3\r\n$3\r\nset\r\n$4\r\name\r\n$4\r\miao\r\n，把回车换行符去掉，如下
*3
$3
set
$4
name
$4
miao
三、未雨绸缪 --持久化
Redis的持久化是为了防止数据丢失而对数据进行持久化保存，持久化方式可以分为RDB和AOF.
RDB
RDB方式是存储内存快照。
RDB操作是定时执行的，由于Redis是单线程的，并且生成快照文件是一个耗时的操作，为了避免对Redis的读写产生影响，Redis使用操作系统的COW（COPY ON WRITE）机制来实现快照持久化。
在进行RDB操作时，会调用 glibc 的函数 fork 产生一个子进程，由子进程进行快照持久化，父进程继续处理用户请求。子进程创建的瞬间，是和父进程共享数据的，但是由于父进程需要不停对数据进行修改，这时会使用操作系统的COW机制对数据段页面进行分离，一个数据段包含多个数据页，当父进程对某一个数据页进行修改时，会复制出一个新的数据页，然后对复制出的数据页进行修改，而子进程仍然读老的数据页，而这个数据页的内容是和fork出子进程的时点的瞬时数据。
AOF
AOF日志存储的时对Redis内存数据进行变更的指令记录进行顺序存储，遭遇突发宕机时，只需要顺序执行AOF日志中的指令即可恢复。
AOF瘦身：
当Redis运行很长时间后，对应的AOF日志也会越来越带，导致后续的数据恢复时间也会变长，所以Redis提供了AOF日志瘦身操作。
Redis通过bgrewriteaof进行瘦身，原理时fork出一个子进程，将fork时间的内存数据转换成Redis指令生成一个新的AOF文件，然后把操作期间的增量指令添加到文件末尾，作为新的AOF日志文件。
fsync：
Redis的数据是在内存中，AOF日志是存储在磁盘中，如果Redis宕机时，数据还没来得及刷到磁盘中，就会导致数据丢失。
Linux 的 glibc 提供了 fsync(int fd)函数可以将指定文件的内容强制从内核缓存刷到磁盘。只要 Redis 进程实时调用 fsync 函数就可以保证 aof 日志不丢失。但是fsync很慢，如果每执行一个指令刷一次，严重影响性能，所以Redis一般每1s执行一次（可配置）。
混合持久化
RDB和AOF各有优缺点，RDB文件恢复快，但是由于是定时生成快照，会丢失大量数据，一般不会使用；而AOF由于需要对操作指令进行重放，所以恢复慢。
Redis4.0提供了混合持久化，即恢复数据时，先恢复RDB文件中的数据，然后再执行AOF文件中从RDB持久化之后的增量指令。
四、雷厉风行 – 管道
Redis的管道不是服务端提供的技术，而是客户端提供的技术，目的是将多个请求打包成一个请求，降低网络数据包来回传送的时间损耗。
对于多个请求，普遍的请求方式是如下图所示
使用pipeline管道技术后，请求过程如下，pipeline适合同时有大量redis操作的场景
五、开源节流 – 小对象压缩
ziplist
Redis 如果使用 32bit 进行编译，内部所有数据结构所使用的指针空间占用会少一半。如果 Redis 内部管理的集合数据结构很小，它会使用紧凑存储形式压缩存储，Redis 的 ziplist 是一个紧凑的字节数组结构，每个元素之间都是紧挨着的。
内存回收机制
Redis 并不总是可以将空闲内存立即归还给操作系统，原因是操作系统回收内存是以页为单位，如果这个页上只要有一个 key还在使用，那么它就不能被回收。Redis 虽然无法保证立即回收已经删除的 key 的内存，但是它会重用那些尚未回收的空闲内存。
六、有备无患 – 主从同步
CAP原理
Consistent ，一致性Availability ，可用性Partition tolerance ，分区容忍性
最终一致
Redis 的主从数据是异步同步的，所以分布式的 Redis 系统并不满足「一致性」要求。当客户端在 Redis 的主节点修改了数据后，立即返回，即使在主从网络断开的情况下，主节点依旧可以正常对外提供修改服务，所以 Redis 满足「可用性」。
Redis 保证「最终一致性」，从节点会努力追赶主节点，最终从节点的状态会和主节点的状态将保持一致。如果网络断开了，主从节点的数据将会出现大量不一致，一旦网络恢复，从节点会采用多种策略努力追赶上落后的数据，继续尽力保持和主节点一致。
同步方式
主从同步的方式有点类似持久化方式中的混合持久化。
salve第一连上来时候，先ping一下主节点，然后发对应的请求。master会生成当前所有数据的RDB文件，然后这个过程中新写的数据就放在缓存中。 master写完RDB后就一次性发给slave。发完之后再慢慢将之前新缓存的数据一点点异步发给slave（同步指令）。 slave收到数据后也会先写入本地磁盘，然后再读到内存中。 正常情况下，就是主节点来一条数据，那么给客户端返回确认，就发给slave。
无磁盘化
在master向slave同步数据的时候，要不要写rdb文件，默认是无磁盘化的，就是写在内存中，直接发给slave，可以打开，也就是先写RDB再发给slave。
