Redis 核心概念

2. 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

3. 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时 Redis 还支持对几个操作全并后的原子性执行。

4. 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

2. Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，应为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是， 相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。 同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

每个 hash 可以存储 2 *32 – 1键值对（40多亿）。

列表最多可存储 2*32 – 1元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

集合中最大的成员数为 2 32 – 1(4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
*

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

1. 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

2. 事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：

a. 开始事务。

b. 命令入队。

c. 执行事务。

接到 SYNC 命令的主服务器将开始执行 BGSAVE ， 并在保存操作执行期间， 将所有新执行的写入命令都保存到一个缓冲区里面。

当 BGSAVE 执行完毕后， 主服务器将执行保存操作所得的 .rdb 文件发送给从服务器， 从服务器接收这个 .rdb 文件， 并将文件中的数据载入到内存中。

之后主服务器会以 Redis 命令协议的格式， 将写命令缓冲区中积累的所有内容都发送给从服务器。

你可以通过 telnet 命令来亲自验证这个同步过程： 首先连上一个正在处理命令请求的 Redis 服务器， 然后向它发送 SYNC 命令， 过一阵子， 你将看到 telnet 会话（session）接收到服务器发来的大段数据（.rdb 文件）， 之后还会看到， 所有在服务器执行过的写命令， 都会重新发送到 telnet 会话来。

即使有多个从服务器同时向主服务器发送 SYNC ， 主服务器也只需执行一次 BGSAVE 命令， 就可以处理所有这些从服务器的同步请求。

从服务器可以在主从服务器之间的连接断开时进行自动重连， 在 Redis 2.8 版本之前， 断线之后重连的从服务器总要执行一次完整重同步（full resynchronization）操作， 但是从 Redis 2.8 版本开始， 从服务器可以根据主服务器的情况来选择执行完整重同步还是部分重同步（partial resynchronization）。

这个特性需要主服务器为被发送的复制流创建一个内存缓冲区（in-memory backlog）， 并且主服务器和所有从服务器之间都记录一个复制偏移量（replication offset）和一个主服务器 ID （master run id）， 当出现网络连接断开时， 从服务器会重新连接， 并且向主服务器请求继续执行原来的复制进程：

1. 如果从服务器记录的主服务器 ID 和当前要连接的主服务器的 ID 相同， 并且从服务器记录的偏移量所指定的数据仍然保存在主服务器的复制流缓冲区里面， 那么主服务器会向从服务器发送断线时缺失的那部分数据， 然后复制工作可以继续执行。

2. 否则的话， 从服务器就要执行完整重同步操作。

Redis 2.8 的这个部分重同步特性会用到一个新增的 PSYNC 内部命令， 而 Redis 2.8 以前的旧版本只有 SYNC 命令， 不过， 只要从服务器是 Redis 2.8 或以上的版本， 它就会根据主服务器的版本来决定到底是使用 PSYNC 还是 SYNC ：

1. 如果主服务器是 Redis 2.8 或以上版本，那么从服务器使用 PSYNC 命令来进行同步。

2. 如果主服务器是 Redis 2.8 之前的版本，那么从服务器使用 SYNC 命令来进行同步。

只读模式由 redis.conf 文件中的 slave-read-only 选项控制， 也可以通过 CONFIG SET 命令来开启或关闭这个模式。

只读从服务器会拒绝执行任何写命令， 所以不会出现因为操作失误而将数据不小心写入到了从服务器的情况。

即使从服务器是只读的， DEBUG 和 CONFIG 等管理式命令仍然是可以使用的， 所以我们还是不应该将服务器暴露给互联网或者任何不可信网络。 不过， 使用 redis.conf 中的命令改名选项， 我们可以通过禁止执行某些命令来提升只读从服务器的安全性。

你可能会感到好奇， 既然从服务器上的写数据会被重同步数据覆盖， 也可能在从服务器重启时丢失， 那么为什么要让一个从服务器变得可写呢？

原因是， 一些不重要的临时数据， 仍然是可以保存在从服务器上面的。 比如说， 客户端可以在从服务器上保存主服务器的可达性（reachability）信息， 从而实现故障转移（failover）策略。

不过， 因为 Redis 使用异步复制， 所以主服务器发送的写数据并不一定会被从服务器接收到， 因此， 数据丢失的可能性仍然是存在的。

以下是这个特性的运作原理：

1 从服务器以每秒一次的频率 PING 主服务器一次， 并报告复制流的处理情况。

2 主服务器会记录各个从服务器最后一次向它发送 PING 的时间。

3 用户可以通过配置， 指定网络延迟的最大值 ， 以及执行写操作所需的至少从服务器数量如果至少有 min-slaves-to-write 个从服务器， 并且这些服务器的延迟值都少于 min-slaves-max-lag 秒， 那么主服务器就会执行客户端请求的写操作。

你可以将这个特性看作 CAP 理论中的 C 的条件放宽版本： 尽管不能保证写操作的持久性， 但起码丢失数据的窗口会被严格限制在指定的秒数中。

另一方面， 如果条件达不到min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 所指定的条件， 那么写操作就不会被执行， 主服务器会向请求执行写操作的客户端返回一个错误。

以下是这个特性的两个选项和它们所需的参数：

1 min-slaves-to-write

2 min-slaves-max-lag

详细的信息可以参考 Redis 源码中附带的 redis.conf 示例文件。

1. 事务在执行 EXEC 之前，入队的命令可能会出错。比如说，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用 maxmemory 设置了最大内存限制的话）。

2. 命令可能在 EXEC 调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。

对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回 QUEUED ，那么入队成功；否则，就是入队失败。如果有命令在入队时失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务。

不过，从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。

在 Redis 2.6.5 以前， Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令。 而新的处理方式则使得在流水线（pipeline）中包含事务变得简单，因为发送事务和读取事务的回复都只需要和服务器进行一次通讯。

至于那些在 EXEC 命令执行之后所产生的错误， 并没有对它们进行特别处理： 即使事务中有某个/某些命令在执行时产生了错误， 事务中的其他命令仍然会继续执行。

最重要的是记住这样一条， 即使事务中有某条/某些命令执行失败了， 事务队列中的其他命令仍然会继续执行 —— Redis 不会停止执行事务中的命令。

以下是这种做法的优点：

1. Redis 命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。

2. 因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。

有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug ， 然而需要注意的是， 在通常情况下， 回滚并不能解决编程错误带来的问题。 举个例子， 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上 1 ， 却不小心加上了 2 ， 又或者对错误类型的键执行了 INCR ， 回滚是没有办法处理这些情况的。

鉴于没有任何机制能避免程序员自己造成的错误， 并且这类错误通常不会在生产环境中出现， 所以 Redis 选择了更简单、更快速的无回滚方式来处理事务。

被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了， 那么整个事务都会被取消， EXEC 返回空多条批量回复（null multi-bulk reply）来表示事务已经失败。

举个例子， 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作（假设 INCR 不存在）。

首先我们可能会这样做：

val = GETmykey

val = val + 1

SET mykey $val

上面的这个实现在只有一个客户端的时候可以执行得很好。 但是， 当多个客户端同时对同一个键进行这样的操作时， 就会产生竞争条件。

举个例子， 如果客户端 A 和 B 都读取了键原来的值， 比如 10 ， 那么两个客户端都会将键的值设为 11 ， 但正确的结果应该是 12 才对。

有了 WATCH ， 我们就可以轻松地解决这类问题了：

WATCH mykey

val = GET mykey

val = val + 1

MULTI

SET mykey $val

EXEC

使用上面的代码， 如果在 WATCH 执行之后， EXEC 执行之前， 有其他客户端修改了 mykey 的值， 那么当前客户端的事务就会失败。 程序需要做的， 就是不断重试这个操作， 直到没有发生碰撞为止。

这种形式的锁被称作乐观锁， 它是一种非常强大的锁机制。 并且因为大多数情况下， 不同的客户端会访问不同的键， 碰撞的情况一般都很少， 所以通常并不需要进行重试。

如果你使用 WATCH 监视了一个带过期时间的键， 那么即使这个键过期了， 事务仍然可以正常执行， 关于这方面的详细情况，请看这个帖子： http://code.google.com/p/redis/issues/detail?id=270

WATCH 命令可以被调用多次。 对键的监视从 WATCH 执行之后开始生效， 直到调用 EXEC 为止。

用户还可以在单个 WATCH 命令中监视任意多个键， 就像这样：

redis> WATCH key1 key2 key3

OK

当 EXEC 被调用时， 不管事务是否成功执行， 对所有键的监视都会被取消。

另外， 当客户端断开连接时， 该客户端对键的监视也会被取消。

使用无参数的 UNWATCH 命令可以手动取消对所有键的监视。 对于一些需要改动多个键的事务， 有时候程序需要同时对多个键进行加锁， 然后检查这些键的当前值是否符合程序的要求。 当值达不到要求时， 就可以使用 UNWATCH 命令来取消目前对键的监视， 中途放弃这个事务， 并等待事务的下次尝试。

WATCH 可以用于创建 Redis 没有内置的原子操作。

因为脚本功能是 Redis 2.6 才引入的， 而事务功能则更早之前就存在了， 所以 Redis 才会同时存在两种处理事务的方法。

不过我们并不打算在短时间内就移除事务功能， 因为事务提供了一种即使不使用脚本， 也可以避免竞争条件的方法， 而且事务本身的实现并不复杂。

不过在不远的将来， 可能所有用户都会只使用脚本来实现事务也说不定。 如果真的发生这种情况的话， 那么我们将废弃并最终移除事务功能。

1. 主观下线（Subjectively Down， 简称 SDOWN）指的是单个 Sentinel 实例对服务器做出的下线判断。

2. 客观下线（Objectively Down， 简称 ODOWN）指的是多个 Sentinel 实例在对同一个服务器做出 SDOWN 判断， 并且通过 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令互相交流之后， 得出的服务器下线判断。 （一个 Sentinel 可以通过向另一个 Sentinel 发送 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令来询问对方是否认为给定的服务器已下线。）

如果一个服务器没有在 master-down-after-milliseconds 选项所指定的时间内， 对向它发送 PING 命令的 Sentinel 返回一个有效回复（valid reply）， 那么 Sentinel 就会将这个服务器标记为主观下线。

服务器对 PING 命令的有效回复可以是以下三种回复的其中一种：

1. 返回 +PONG 。

2. 返回 -LOADING 错误。

3. 返回 -MASTERDOWN 错误。

如果服务器返回除以上三种回复之外的其他回复， 又或者在指定时间内没有回复 PING 命令， 那么 Sentinel 认为服务器返回的回复无效（non-valid）。

注意， 一个服务器必须在 master-down-after-milliseconds 毫秒内， 一直返回无效回复才会被 Sentinel 标记为主观下线。

举个例子， 如果 master-down-after-milliseconds 选项的值为 30000 毫秒（30 秒）， 那么只要服务器能在每 29 秒之内返回至少一次有效回复， 这个服务器就仍然会被认为是处于正常状态的。

从主观下线状态切换到客观下线状态并没有使用严格的法定人数算法（strong quorum algorithm）， 而是使用了流言协议： 如果 Sentinel 在给定的时间范围内， 从其他 Sentinel 那里接收到了足够数量的主服务器下线报告， 那么 Sentinel 就会将主服务器的状态从主观下线改变为客观下线。 如果之后其他 Sentinel 不再报告主服务器已下线， 那么客观下线状态就会被移除。

客观下线条件只适用于主服务器： 对于任何其他类型的 Redis 实例， Sentinel 在将它们判断为下线前不需要进行协商， 所以从服务器或者其他 Sentinel 永远不会达到客观下线条件。

只要一个 Sentinel 发现某个主服务器进入了客观下线状态， 这个 Sentinel 就可能会被其他 Sentinel 推选出， 并对失效的主服务器执行自动故障迁移操作。

2. 如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 那么这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。 一个有效回复可以是： +PONG 、 -LOADING 或者 -MASTERDOWN 。

3. 如果一个主服务器被标记为主观下线， 那么正在监视这个主服务器的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认主服务器的确进入了主观下线状态。

4. 如果一个主服务器被标记为主观下线， 并且有足够数量的 Sentinel （至少要达到配置文件指定的数量）在指定的时间范围内同意这一判断， 那么这个主服务器被标记为客观下线。

5. 在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有主服务器和从服务器发送 INFO 命令。 当一个主服务器被 Sentinel 标记为客观下线时， Sentinel 向下线主服务器的所有从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次。

6. 当没有足够数量的 Sentinel 同意主服务器已经下线， 主服务器的客观下线状态就会被移除。 当主服务器重新向 Sentinel 的 PING命令返回有效回复时， 主服务器的主管下线状态就会被移除。

你无须为运行的每个 Sentinel 分别设置其他 Sentinel 的地址， 因为 Sentinel 可以通过发布与订阅功能来自动发现正在监视相同主服务器的其他 Sentinel ， 这一功能是通过向频道 sentinel:hello 发送信息来实现的。

与此类似， 你也不必手动列出主服务器属下的所有从服务器， 因为 Sentinel 可以通过询问主服务器来获得所有从服务器的信息。

1. 每个 Sentinel 会以每两秒一次的频率， 通过发布与订阅功能， 向被它监视的所有主服务器和从服务器的 sentinel:hello 频道发送一条信息， 信息中包含了 Sentinel 的 IP 地址、端口号和运行 ID （runid）。

2. 每个 Sentinel 都订阅了被它监视的所有主服务器和从服务器的 sentinel:hello 频道， 查找之前未出现过的 sentinel （looking for unknown sentinels）。 当一个 Sentinel 发现一个新的 Sentinel 时， 它会将新的 Sentinel 添加到一个列表中， 这个列表保存了 Sentinel 已知的， 监视同一个主服务器的所有其他 Sentinel 。

3. Sentinel 发送的信息中还包括完整的主服务器当前配置（configuration）。 如果一个 Sentinel 包含的主服务器配置比另一个 Sentinel 发送的配置要旧， 那么这个 Sentinel 会立即升级到新配置上。

4. 在将一个新 Sentinel 添加到监视主服务器的列表上面之前， Sentinel 会先检查列表中是否已经包含了和要添加的 Sentinel 拥有相同运行 ID 或者相同地址（包括 IP 地址和端口号）的 Sentinel ， 如果是的话， Sentinel 会先移除列表中已有的那些拥有相同运行 ID 或者相同地址的 Sentinel ， 然后再添加新 Sentinel 。

1. 发现主服务器已经进入客观下线状态。

2. 对我们的当前纪元进行自增（详情请参考 Raft leader election ）， 并尝试在这个纪元中当选。

3. 如果当选失败， 那么在设定的故障迁移超时时间的两倍之后， 重新尝试当选。 如果当选成功， 那么执行以下步骤。

4. 选出一个从服务器，并将它升级为主服务器。

5. 向被选中的从服务器发送 SLAVEOF NO ONE 命令，让它转变为主服务器。

6. 通过发布与订阅功能， 将更新后的配置传播给所有其他 Sentinel ， 其他 Sentinel 对它们自己的配置进行更新。

7. 向已下线主服务器的从服务器发送 SLAVEOF 命令， 让它们去复制新的主服务器。

8. 当所有从服务器都已经开始复制新的主服务器时， 领头 Sentinel 终止这次故障迁移操作。

每当一个 Redis 实例被重新配置（reconfigured） —— 无论是被设置成主服务器、从服务器、又或者被设置成其他主服务器的从服务器 —— Sentinel 都会向被重新配置的实例发送一个 CONFIG REWRITE 命令， 从而确保这些配置会持久化在硬盘里。

Sentinel 使用以下规则来选择新的主服务器：

1. 在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些被标记为主观下线、已断线、或者最后一次回复 PING 命令的时间大于五秒钟的从服务器都会被淘汰。

2. 在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些与失效主服务器连接断开的时长超过 down-after 选项指定的时长十倍的从服务器都会被淘汰。

3. 在经历了以上两轮淘汰之后剩下来的从服务器中， 我们选出复制偏移量（replication offset）最大的那个从服务器作为新的主服务器； 如果复制偏移量不可用， 或者从服务器的复制偏移量相同， 那么带有最小运行 ID 的那个从服务器成为新的主服务器。

Sentinel 自动故障迁移的一致性特质

Sentinel 自动故障迁移使用 Raft 算法来选举领头（leader） Sentinel ， 从而确保在一个给定的纪元（epoch）里， 只有一个领头产生。

这表示在同一个纪元中， 不会有两个 Sentinel 同时被选中为领头， 并且各个 Sentinel 在同一个纪元中只会对一个领头进行投票。

更高的配置纪元总是优于较低的纪元， 因此每个 Sentinel 都会主动使用更新的纪元来代替自己的配置。

简单来说， 我们可以将 Sentinel 配置看作是一个带有版本号的状态。 一个状态会以最后写入者胜出（last-write-wins）的方式（也即是，最新的配置总是胜出）传播至所有其他 Sentinel 。

举个例子， 当出现网络分割（network partitions）时， 一个 Sentinel 可能会包含了较旧的配置， 而当这个 Sentinel 接到其他 Sentinel 发来的版本更新的配置时， Sentinel 就会对自己的配置进行更新。

如果要在网络分割出现的情况下仍然保持一致性， 那么应该使用 min-slaves-to-write 选项， 让主服务器在连接的从实例少于给定数量时停止执行写操作， 与此同时， 应该在每个运行 Redis 主服务器或从服务器的机器上运行 Redis Sentinel 进程。

Sentinel 状态的持久化

Sentinel 的状态会被持久化在 Sentinel 配置文件里面。

每当 Sentinel 接收到一个新的配置， 或者当领头 Sentinel 为主服务器创建一个新的配置时， 这个配置会与配置纪元一起被保存到磁盘里面。

这意味着停止和重启 Sentinel 进程都是安全的。

Sentinel 在非故障迁移的情况下对实例进行重新配置

即使没有自动故障迁移操作在进行， Sentinel 总会尝试将当前的配置设置到被监视的实例上面。 特别是：

1. 根据当前的配置， 如果一个从服务器被宣告为主服务器， 那么它会代替原有的主服务器， 成为新的主服务器， 并且成为原有主服务器的所有从服务器的复制对象。

2. 那些连接了错误主服务器的从服务器会被重新配置， 使得这些从服务器会去复制正确的主服务器。

不过， 在以上这些条件满足之后， Sentinel 在对实例进行重新配置之前仍然会等待一段足够长的时间， 确保可以接收到其他 Sentinel 发来的配置更新， 从而避免自身因为保存了过期的配置而对实例进行了不必要的重新配置。

不过， 一旦计算机的时间功能出现故障， 或者计算机非常忙碌， 又或者进程因为某些原因而被阻塞时， Sentinel 可能也会跟着出现故障。

TILT 模式是一种特殊的保护模式： 当 Sentinel 发现系统有些不对劲时， Sentinel 就会进入 TILT 模式。

因为 Sentinel 的时间中断器默认每秒执行 10 次， 所以我们预期时间中断器的两次执行之间的间隔为 100 毫秒左右。 Sentinel 的做法是， 记录上一次时间中断器执行时的时间， 并将它和这一次时间中断器执行的时间进行对比：

1. 如果两次调用时间之间的差距为负值， 或者非常大（超过 2 秒钟）， 那么 Sentinel 进入 TILT 模式。

2. 如果 Sentinel 已经进入 TILT 模式， 那么 Sentinel 延迟退出 TILT 模式的时间。

当 Sentinel 进入 TILT 模式时， 它仍然会继续监视所有目标， 但是：

1. 它不再执行任何操作，比如故障转移。

2. 当有实例向这个 Sentinel 发送 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令时， Sentinel 返回负值： 因为这个 Sentinel 所进行的下线判断已经不再准确。

如果 TILT 可以正常维持 30 秒钟， 那么 Sentinel 退出 TILT 模式。