一文清晰了解-什么是Redis？能问道？

KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; //否则回到扣提供败北return redis.call('pttl', KEYS[1]);

无罪释放扣：

//如果扣周内=0，则直接无罪释放if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;end; //如果扣周内大于0，轻置限，数减一然后回到。否则说明扣==0，可以直接封禁公开发表订阅者local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); if (counter> 0) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); return 0; else redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); //封禁扣有订阅者，供近期提供扣败北轻试前提的机密文件系统用到 return 1; end; return nil;2.3.2.2 原则上迳程 //提供扣和无罪释放扣的程式库在这2个链表成员段落// tryLock的3个参数: 提供扣赶紧整整(意味着不赶紧) 无罪释放扣整整, 整整单位boolean isLock = rLock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS);rLock.unlock();1. 加扣 1. 机密文件系统a先行继续执行LuaJavaScript提供扣，提供成功（意味着无罪释放扣整整30秒）LUAJavaScript状况下了某种程度机密文件系统id提供扣**可轻退** 1. 若特设了扣无罪释放整整，则不继续执行看门狗的扣破纪录前提 2. 若不用特设，则意味着用到看门口扣无罪释放整整30秒，继续执行看门狗破纪录前提。 1. 表达式每看门口整整 / 3 = 10秒破纪录该机密文件系统id的限,状况下了不不会**违反规定就删扣**（因为意味着30秒比10秒多） 2. 机密文件系统b继续执行LuaJavaScript败北，展开赶紧整整的订阅者，然后先度提供扣，收到了订阅者就按照赶紧整整是否是剩余展开轻试，不用收到订阅者整整到了就中止便是便是状况下了赶紧整整优先行级很低于，付诸了**可轻试** 2. 解扣 1. 无罪释放订阅者立即 2. 取消看门狗

Redisson分布式扣

1.可轻退：透过hash 驱动器机密文件系统id与轻退周内

2.可轻试：透过公开发表订阅者和反应器赶紧付诸扣轻试（状况下在赶紧整整内）

3.违反规定解约：透过watchDog，不定一段整整(releaseTime / 3)轻置

4.合而为一从理论上：透过multiLock提供全部合而为一键值扣才能成功（安顿了多个合而为一键值）

2.4 消费品秒杀2.4.1 简而言之

1、Redis秒杀身份辨别(LuaJavaScript状况下原叔父功能性)。存放相关个人信息到截断数据迳

2、异步妥善处理订单，被罚先生产

2.4.2 秒杀身份–LuaJavaScript便是 辨别先生产、辨别使用者是否是送达，被罚先生产便是 提供参数的券id、使用者idlocal voucherId = ARGV[1]local userId = ARGV[2]local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherIdlocal orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId便是if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then return 1endif(redis.call("sismember", orderKey, userId) == 1) then return 2endredis.call('incrby', stockKey, -1)redis.call("sadd", orderKey, userId)return 02.4.3 秒杀送达–截断数据迳异步付诸

0、提前所加载截断数据迳寄给退

1、Redis展开身份辨别，将有身份的放退数据迳

2、机密文件系统池异步寄给退数据迳样本

(疑虑：截断数据迳是基于jvm机密文件系统来驱动器样本，服务项目宕机，很低并作都不会导致样本有疑虑)

2.4.4 Redis-立即数据迳2.4.4.1 简而言之

存放立即的数据迳，双向链备注，引退[LPush, BRPOP]，或[Rpush, BLPOP]这些付诸截断数据迳。

2.4.4.2 List立即数据迳

特点：

1. 基于Redis驱动器，不受限与JVM机密文件系统 2. 基于Redis样本众所周知转化成

缺点：

1. 难以可能会立即被盗 2. 只能赞同单折扣者，难以让多个折扣者用到2.4.4.3 PubSub立即数据迳便是 公开发表publish order.q1.hello便是订阅者subscribe order.q1便是订阅者： 赞同通配符 *0个或多个 ?一个或多个 []另加足结构上前所提条件PSUBSCRIBE order.*

赞同多生产，多折扣

不赞某种程度本众所周知转化成，难以可能会立即被盗，立即可避免堆积

2.4.4.4 Stream立即数据迳便是添加stream数据迳，*备注示由redis生成立即id便是 数据迳一：相似数据迳中所存所有，但是截断寄给退却寄给退同型式的，不会存有覆盖xadd s1 * k1 v1便是数据迳长度xlen s1便是寄给退一条数据迳立即，从0开始寄给退xread count 1 streams s1 0便是寄给退一条立即，从同型式开始寄给退，永久赶紧xread count 1 block 0 streams s1 $立即永久存有，可推演，可截断寄给退，可被多个折扣者寄给退由于每次寄给退同型式的，不会存有寄给退前所立即漏读被覆盖的风险，和pubsub型式

立即分迳：立即分给各有不同的组成员；还有去

立即标签：相似首页，标上读到了哪个立即，服务项目宕机轻启后继续从标签寄给退（这样就可能会了立即漏读状况）

立即确定：立即发送到后不会属于pending,发送到完成后发送到XACK确定，然后数据迳移除该立即

立即组成员方式上

1、多个折扣者争抢寄给退立即

2、可以截断寄给退，立即可推演

3、不用有立即漏读风险，立即可推演

便是 0均是由第一个立即，$均是由最后一个立即便是>备注示下一个不曾折扣的立即，"其他"备注示已折扣但不曾确定的立即. c1备注示折扣者名。便是 数据迳二：发送到败北不用有被确定的立即踏退pengding-list，相似一个备注一头标上第一个位置，另一个备注一头不断往后走便是把stream迳s1放退到g1中所，从第一个开始xgroup create s1 g1 0xreadgroup group g1 c1 count 1 block 2000 streams s1> 便是 根据立即id确定立即xack s1 g1 1655878247936-0便是查看pending-list中所所有整整段内的10条立即xpending s1 g1 - + 10便是寄给退pending-list中所不曾被确定的第一条立即xreadgroup group g1 c1 count 1 block 2000 streams s1 0

[外链页面转存败北,源站或许有防盗链前提,劝告将页面存放都已直接上传(img-WWIDBab1-1656671557221)(…/…/…/…/…/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20220622145459299.png)]

空战

便是MKSTREAM: 迳不存有则相应建立xgroup create stream.orders g1 0 MKSTREAM便是LuaJavaScript往数据迳捡样本。另起一个机密文件系统反应器寄给退数据迳样本，并认真ack确定2.5 销售业务汇总2.5.1 点赞动态

Redis根据文章id—key取值减半，然后同步到库备注中所

2.5.2 关心动态

在每次关心使用者后，透过follows-id作为key，引退set修改redis中所关心状况，然后同步到库备注中所

2.5.3 Feed迳2.5.3.1 简而言之

Feed迳：立即给使用者自带使用者有意思的东西

1.TimeLine：比较简单段落条目筛选

2.智能搜索：智能算法调制

2.5.3.2 付诸建议书

拉方式上：使用者拉取自己关心人个人信息，但是关心来得多容可避免耗机密文件系统

推方式上：博合而为一每次公开发表都自带给自己关心的人，自己粉丝来得多也不真实

推拉方式上：人分成大V和却是，粉丝分成活跃粉丝和怪物粉，却是就拉自己关心人的个人信息，却是就自带自己个人信息给粉丝

2.5.3.3 滚动分页

由于传统id搜索逆序时不会导致样本不断破纪录，所有原始limit offset不必取，引退redis中所sortset，透过一个主要用途score来状况下寄给退浮动。redis中所就引退整整来作为scoer

2.5.3.4 店距离

引退Geo举例来说导退计算

2.5.3.5 使用者另加

由于在库备注中所存每个使用者每日另加样本量来得大，所以可以引退bit位来驱动器，只要把整整作为key取值，也巨大方便近期检索人口统计定于

2.5.3.6 PV/UV

人口统计PV,UV这些可以用到hyperloglog允许些许误差。

3.见习篇3.1. 分布式内存3.1.1 RDB

RDB：意味着save是合而为一数据迳存放，bgsave是fork一个叔父数据迳展开存放

3.1.2 AOF

AOF: 历史纪录指令，然后去掉上个aof机密文件

3.1.3 数据迳内存

分布式内存：会面内存有互联开销，战斗群可以共享，内存样本量大

数据迳内存：会面本地机密文件系统速率更为极快，但输出功率有限

3.1.4 Canal

canal就是实时salve把Redis-master的binlog寄给退到slave运行。

每当样本库样本修改，canal就国家安全局然后修改样本到样本库中所

3.2. 实践的设计3.2.1 原则上的设计

1.key 的的设计 [销售业务名称]:[样本名]:[id]

2. 封禁bigkey：另起一个机密文件系统异步封禁取值2. **劝告用到hash驱动器**，key可以用到样本量 %100这种，field用到key,value(机密文件系统迁走非常少，因为用到zipList，意味着不用很低达key取值500)2. 批妥善处理一并样本：sadd，mset一并极快2. Redis合而为一从能远超上w层次的QPS，以求不用搭建战斗群。3.2.2 服务项目器优转化成

1.以求不用开启众所周知转化成动态

2.劝告开启AOF众所周知转化成

4.原则上概念篇4.1 样本结构4.1.1 简而言之

Redis：上层是C寄给的

4.1.2 动态运算符SDS

Redis中所key, value都是引退单个或多个运算符SDS来驱动器，SDS并不一定是个结构微，分成运算符一头（历史纪录运算符长度）、微（驱动器真实样本）

4.1.3 IntSet

int的set：整数唯一链表成员，结构上引退等于检索检索

4.1.4 Dict

由3大部分组成员成：dictHashTable匹配备注,dictEntry匹配结点,dict释义

匹配备注组成员成就是dicEntry这种key, value取值

Dict释义涵盖2个匹配备注，用于扩容和外周，上层就是链表成员+链备注来补救hash冲突

（概述dict上层就是hash备注，是有链表成员和单向链备注来付诸，其中所存放的就是key, value的Entry键取值对，用备注一头这种来SDS对象）

4.1.5 ZipList

压缩条目是由月份机密文件系统空间的条目，不用有用到备注一头链接，而是历史纪录了上个键值寻址。因为如果引退dict这种备注一头自由选择，机密文件系统碎片来得多，备注一头字节迁走来得多。

4.1.6 QuickList

键值为zipList的双向链备注，接口了zipList申请月份过多的机密文件系统空间，与链备注备注一头消耗过多机密文件系统空间的特点。

4.1.7 SkipList跳备注 *

跳备注是链备注，表达方式按升序搜索，然后不断在表达方式之间往上组成员织起来备注一头，和MySQL索引组成员织起来类似，方便近期搜索,CURD效率与红黑树一样log(n)

4.1.8 RedisObject

RedisObject涵盖了5中所样本型式，然后5中所比如说非标准就是上面跳备注，zipList,quickList这些。（typerloglog,bitmap,bitmap上层也就是string,zset）

4.2 互联模型4.2.1 IO传输数据

透过单机密文件系统同时国家安全局多个服务项目。分成select,poll, epoll。

select每次都要拷贝国家安全局服务项目的FD从使用者到Linux花费

epoll就把就绪的国家安全局服务项目FD存放都已，然后每次就不用遍历所有FD

4.2.2 模型比较

目前所还是IO传输数据用的比较多

4.2.3 Redis互联模型

Redis6.0之后引退了多机密文件系统，以前所都是单机密文件系统

4.2.4 Redis策近于

Redis中所引退dict历史纪录了key的TTL整整

4.2.4.1 过期-封禁策近于1. 惰功能性搬运：每次搜索key，过期就封禁1. 定期搬运：定期抽走key，过期就封禁

4.2.4.2 垫底策近于

8种策近于：意味着不垫底任何key,机密文件系统另加了不允许寄给退行样本

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