Redis知识整理（一）

相关基础知识

磁盘指标

• 寻址（ms）
• 带宽（G/M）

内存指标

• 寻址（ns）
• 带宽很大

IO Buffer

• 磁盘有磁道和扇区
  • 一个扇区 512Byte，小带来一个成本变大：索引
  • 读写4K 操作系统无论读多少，都是最小单位为4K从磁盘拿

时间单位

秒 >> 毫秒 >> 微秒 >> 纳秒

内存磁盘对比

磁盘比内存慢了十万倍（寻址）

数据存储发展进程

数据存储在文件中

• 查看数据
  • grep awk
  • java的io流
• 随着文件变大，速度变慢
  • 文件变大，硬盘（io）成为瓶颈

数据存储在DB中

• 减少了IO的流量
• data page 4K（对应磁盘的最小读取单位 4K）
• 数据库由多个data page组成
• 通过索引标记数据实际的存储地址（同样4K为单位）
  • 索引：B+树 存储在内存
  • 从B+树 节点读取到索引值入内存 进而读取到data page入内存
• 关系型数据库建表
  • 必须有schema
  • 类型：字节宽度
  • 存储时倾向于行级存储
• 表变大的时候，数据库变慢
  • 在有索引的情况下
    • 增删改会变慢（维护索引带来IO）
    • 查询：少量时依然很快；并发大或者复杂查询时会变慢（硬盘带宽影响速度）

缓存

• 部分内存 + 部分磁盘
• memcached redis …

SAP公司 HANA数据库

• 内存级别 关系型数据库
• 数据在内存和磁盘中体积不一样
  • 数据在磁盘中比内存中大：磁盘中不存在指针的概念，所以id对应是在两个地方有两个相同的id

数据库引擎

https://db-engines.com/en/

Redis相关

https://redis.io/

Redis数据类型

模型是key-value，数据类型指的是value类型

• String 字符 数值…
• hash 散列
• list 列表
• set 集合
• sorted set 有序集合
• bitmaps

Memcached相关

• 也是key-value型
• value没有数据类型的概念
• 之所以慢慢被淘汰就是因为value没有类型的概念，获取数据时网络IO压力大且需要client做对应解码

知识整理

计算机发展到今日的两个瓶颈

• 冯诺依曼计算机体系的硬件（性能制约）
• 以太网、TCP/IP的网络（不稳定）

Memcached与Redis

• Json可以表示很复杂的数据结构
  • 世界上有三种存储数据的方式
    • k = a , k = 1
    • k = [1,2,3]
    • k={x=y}
• client从缓存中获取数据
  • memcached需要返回所有数据，client做解码
    • 网络IO的瓶颈，client要做解码
  • redis存储的话，类型反而不是特别重要，重要之处在于对于每个类型都有对应的方法
    • client端代码就会轻量很多，网络IO压力也小一些
• 计算向数据移动

linux安装常用命令

// 安装wget命令
yum install wget

// wget获取安装包
wget http://xxx

// 新建目录
mkdir soft

// 一般linux的安装包都是c语言编写，注意查看ReadMe
// 编译&&安装 读取Makefile
make install PREFIX=/opt/soft/redis5

// 修改redis的环境变量到系统
vi /etc/profile
export REdis_HOME=/opt/soft/redis5
export PATH=$PATH:$REdis_HOME/bin
source /etc/profile

// 安装redis到系统
./utils/install_server.sh

Makefile文件内容（做跳转）

开启自启动的软件

在/etc/init.d目录下都一定存在一个文件