一、Java-Redis-进阶

1.1 SDS（动态字符串）

struct sdshdr{
 int len;
 int free;
 char buf[];
}

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• 空间预分配：当我们对SDS进行扩展操作的时候，Redis会为SDS分配好内存，并且根据特定的公式，分配多余的free空间，还有多余的1byte空间（这1byte也是为了存空字符），这样就可以避免我们连续执行字符串添加所带来的内存分配消耗。
• 惰性空间释放：当我们执行完一个字符串缩减的操作，redis并不会马上收回我们的空间，因为可以预防你继续添加的操作，这样可以减少分配空间带来的消耗，但是当你再次操作还是没用到多余空间的时候，Redis也还是会收回对于的空间，防止内存的浪费的。

1.2 skiplist（跳跃表）

  每一个节点的层数（level）是随机出来的，而且新插入一个节点并不会影响到其他节点的层数，因此，插入操作只需要修改节点前后的指针，而不需要对多个节点都进行调整，这就降低了插入操作的复杂度。

image.png image.png

int zslRandomLevel(void) {
    int level = 1;
    while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
        level += 1;
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

  直观上期望的目标是50%的概率被分配到Level 1，25%的概率被分配到Level 2，12.5%的概率被分配到Level 3，以此类推。每一层的晋升率都是 50%。Redis 跳跃表默认允许最大的层数是32。

1.3 Redis慢日志

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近 500 条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500
# 查看
SLOWLOG get 5

• 经常使用O(N) 以上复杂度的命令，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令
• 使用O(N) 复杂度的命令，但N的值非常大

1.4 bigKey

--bigkeys -i 0.01

• 对线上实例进行bigkey扫描时，Redis的OPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，最好控制一下扫描的频率，指定-i参数即可，它表示扫描过程中每次扫描后休息的时间间隔，单位是秒。
• 扫描结果中，对于容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的 key，只能扫描出元素最多的 key。但一个 key的元素多，不一定表示占用内存也多，你还需要根据业务情况，进一步评估内存占用情况。
• 业务应用尽量避免写入bigkey
• 扫描分片，业务隔离
• Redis是4.0以上版本，用UNLINK命令替代DEL，此命令可以把释放key内存的操作，放到后台线程中去执行，从而降低对Redis的影响
• Redis是6.0以上版本，可以开启lazy-free机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行DEL命令时，释放内存也会放到后台线程中执行

1.5 fork耗时严重

# 上一次 fork 耗时，单位微秒
latest_fork_usec:59477

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1.6 缓存一致性问题

  先删缓存，再更新数据库：先删除缓存，数据库还没有更新成功，此时如果读取缓存，缓存不存在，去数据库中读取到的是旧值，缓存不一致发生。

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  延时双删的方案的思路是，为了避免更新数据库的时候，其他线程从缓存中读取不到数据，就在更新完数据库之后，再sleep一段时间，然后再次删除缓存。

• 线程1删除缓存，然后去更新数据库
• 线程2来读缓存，发现缓存已经被删除，所以直接从数据库中读取，这时候由于线程1还没有更新完成，所以读到的是旧值，然后把旧值写入缓存
• 线程1，根据估算的时间，sleep，由于sleep的时间大于线程2读数据+写缓存的时间，所以缓存被再次删除
• 如果还有其他线程来读取缓存的话，就会再次从数据库中读取到最新值

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  先更新数据库，再删除缓存：更新数据库成功，如果删除缓存失败或者还没有来得及删除，那么，其他线程从缓存中读取到的就是旧值，还是会发生不一致。

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• 每次放入缓存的时候，设置一个过期时间，比如5分钟，以后的操作只修改数据库，不操作缓存，等待缓存超时后从数据库重新读取。

1.7 其他

一个架构师的缓存修炼之路