Redis入门 - 数据类型:Stream详解
redis5.0 中还增加了一个数据类型stream,它借鉴了kafka的设计,是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。@pdai
为什么会设计stream
redis5.0 中还增加了一个数据结构stream,从字面上看是流类型,但其实从功能上看,应该是redis对消息队列(mq,message queue)的完善实现。
用过redis做消息队列的都了解,基于reids的消息队列实现有很多种,例如:
-
pub/sub,订阅/发布模式
- 但是发布订阅模式是无法持久化的,如果出现网络断开、redis 宕机等,消息就会被丢弃;
- 基于list lpush+brpop 或者 基于sorted-set的实现
- 支持了持久化,但是不支持多播,分组消费等
为什么上面的结构无法满足广泛的mq场景? 这里便引出一个核心的问题:如果我们期望设计一种数据结构来实现消息队列,最重要的就是要理解设计一个消息队列需要考虑什么?初步的我们很容易想到
- 消息的生产
- 消息的消费
- 单播和多播(多对多)
- 阻塞和非阻塞读取
- 消息有序性
- 消息的持久化
其它还要考虑啥嗯?借助美团技术团队的一篇文章, 中的图
我们不妨看看redis考虑了哪些设计?
- 消息id的序列化生成
- 消息遍历
- 消息的阻塞和非阻塞读取
- 消息的分组消费
- 未完成消息的处理
- 消息队列监控
- ...
这也是我们需要理解stream的点,但是结合上面的图,我们也应该理解redis stream也是一种超轻量mq并没有完全实现消息队列所有设计要点,这决定着它适用的场景。
stream详解
经过梳理总结,我认为从以下几个大的方面去理解stream是比较合适的,总结如下:@pdai
- stream的结构设计
- 生产和消费
- 基本的增删查改
- 单一消费者的消费
- 消费组的消费
- 监控状态
stream的结构
每个 stream 都有唯一的名称,它就是 redis 的 key,在我们首次使用 xadd 指令追加消息时自动创建。
上图解析:
-
consumer group
:消费组,使用 xgroup create 命令创建,一个消费组有多个消费者(consumer), 这些消费者之间是竞争关系。 -
last_delivered_id
:游标,每个消费组会有个游标 last_delivered_id,任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。 -
pending_ids
:消费者(consumer)的状态变量,作用是维护消费者的未确认的 id。 pending_ids 记录了当前已经被客户端读取的消息,但是还没有ack
(acknowledge character:确认字符)。如果客户端没有ack,这个变量里面的消息id会越来越多,一旦某个消息被ack,它就开始减少。这个pending_ids变量在redis官方被称之为pel,也就是pending entries list,这是一个很核心的数据结构,它用来确保客户端至少消费了消息一次,而不会在网络传输的中途丢失了没处理。
此外我们还需要理解两点:
-
消息id
: 消息id的形式是timestampinmillis-sequence,例如1527846880572-5,它表示当前的消息在毫米时间戳1527846880572时产生,并且是该毫秒内产生的第5条消息。消息id可以由服务器自动生成,也可以由客户端自己指定,但是形式必须是整数-整数,而且必须是后面加入的消息的id要大于前面的消息id。 -
消息内容
: 消息内容就是键值对,形如hash结构的键值对,这没什么特别之处。
增删改查
消息队列相关命令:
- xadd - 添加消息到末尾
- xtrim - 对流进行修剪,限制长度
- xdel - 删除消息
- xlen - 获取流包含的元素数量,即消息长度
- xrange - 获取消息列表,会自动过滤已经删除的消息
- xrevrange - 反向获取消息列表,id 从大到小
- xread - 以阻塞或非阻塞方式获取消息列表
# *号表示服务器自动生成id,后面顺序跟着一堆key/value 127.0.0.1:6379> xadd codehole * name laoqian age 30 # 名字叫laoqian,年龄30岁 1527849609889-0 # 生成的消息id 127.0.0.1:6379> xadd codehole * name xiaoyu age 29 1527849629172-0 127.0.0.1:6379> xadd codehole * name xiaoqian age 1 1527849637634-0 127.0.0.1:6379> xlen codehole (integer) 3 127.0.0.1:6379> xrange codehole - + # -表示最小值, +表示最大值 127.0.0.1:6379> xrange codehole - + 1) 1) 1527849609889-0 1) 1) "name" 1) "laoqian" 2) "age" 3) "30" 2) 1) 1527849629172-0 1) 1) "name" 1) "xiaoyu" 2) "age" 3) "29" 3) 1) 1527849637634-0 1) 1) "name" 1) "xiaoqian" 2) "age" 3) "1" 127.0.0.1:6379> xrange codehole 1527849629172-0 + # 指定最小消息id的列表 1) 1) 1527849629172-0 2) 1) "name" 2) "xiaoyu" 3) "age" 4) "29" 2) 1) 1527849637634-0 2) 1) "name" 2) "xiaoqian" 3) "age" 4) "1" 127.0.0.1:6379> xrange codehole - 1527849629172-0 # 指定最大消息id的列表 1) 1) 1527849609889-0 2) 1) "name" 2) "laoqian" 3) "age" 4) "30" 2) 1) 1527849629172-0 2) 1) "name" 2) "xiaoyu" 3) "age" 4) "29" 127.0.0.1:6379> xdel codehole 1527849609889-0 (integer) 1 127.0.0.1:6379> xlen codehole # 长度不受影响 (integer) 3 127.0.0.1:6379> xrange codehole - + # 被删除的消息没了 1) 1) 1527849629172-0 2) 1) "name" 2) "xiaoyu" 3) "age" 4) "29" 2) 1) 1527849637634-0 2) 1) "name" 2) "xiaoqian" 3) "age" 4) "1" 127.0.0.1:6379> del codehole # 删除整个stream (integer) 1
独立消费
我们可以在不定义消费组的情况下进行stream消息的独立消费,当stream没有新消息时,甚至可以阻塞等待。redis设计了一个单独的消费指令xread,可以将stream当成普通的消息队列(list)来使用。使用xread时,我们可以完全忽略消费组(consumer group)的存在,就好比stream就是一个普通的列表(list)。
# 从stream头部读取两条消息 127.0.0.1:6379> xread count 2 streams codehole 0-0 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527851486781-0 2) 1) "name" 2) "laoqian" 3) "age" 4) "30" 2) 1) 1527851493405-0 2) 1) "name" 2) "yurui" 3) "age" 4) "29" # 从stream尾部读取一条消息,毫无疑问,这里不会返回任何消息 127.0.0.1:6379> xread count 1 streams codehole $ (nil) # 从尾部阻塞等待新消息到来,下面的指令会堵住,直到新消息到来 127.0.0.1:6379> xread block 0 count 1 streams codehole $ # 我们从新打开一个窗口,在这个窗口往stream里塞消息 127.0.0.1:6379> xadd codehole * name youming age 60 1527852774092-0 # 再切换到前面的窗口,我们可以看到阻塞解除了,返回了新的消息内容 # 而且还显示了一个等待时间,这里我们等待了93s 127.0.0.1:6379> xread block 0 count 1 streams codehole $ 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527852774092-0 2) 1) "name" 2) "youming" 3) "age" 4) "60" (93.11s)
客户端如果想要使用xread进行顺序消费,一定要记住当前消费到哪里了,也就是返回的消息id。下次继续调用xread时,将上次返回的最后一个消息id作为参数传递进去,就可以继续消费后续的消息。
block 0表示永远阻塞,直到消息到来,block 1000表示阻塞1s,如果1s内没有任何消息到来,就返回nil
127.0.0.1:6379> xread block 1000 count 1 streams codehole $ (nil) (1.07s)
消费组消费
- 消费组消费图
-
相关命令:
- xgroup create - 创建消费者组
- xreadgroup group - 读取消费者组中的消息
- xack - 将消息标记为"已处理"
- xgroup setid - 为消费者组设置新的最后递送消息id
- xgroup delconsumer - 删除消费者
- xgroup destroy - 删除消费者组
- xpending - 显示待处理消息的相关信息
- xclaim - 转移消息的归属权
- xinfo - 查看流和消费者组的相关信息;
- xinfo groups - 打印消费者组的信息;
- xinfo stream - 打印流信息
-
创建消费组
stream通过xgroup create指令创建消费组(consumer group),需要传递起始消息id参数用来初始化last_delivered_id变量。
127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg1 0-0 # 表示从头开始消费 ok # $表示从尾部开始消费,只接受新消息,当前stream消息会全部忽略 127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg2 $ ok 127.0.0.1:6379> xinfo stream codehole # 获取stream信息 1) length 2) (integer) 3 # 共3个消息 3) radix-tree-keys 4) (integer) 1 5) radix-tree-nodes 6) (integer) 2 7) groups 8) (integer) 2 # 两个消费组 9) first-entry # 第一个消息 10) 1) 1527851486781-0 2) 1) "name" 2) "laoqian" 3) "age" 4) "30" 11) last-entry # 最后一个消息 12) 1) 1527851498956-0 2) 1) "name" 2) "xiaoqian" 3) "age" 4) "1" 127.0.0.1:6379> xinfo groups codehole # 获取stream的消费组信息 1) 1) name 2) "cg1" 3) consumers 4) (integer) 0 # 该消费组还没有消费者 5) pending 6) (integer) 0 # 该消费组没有正在处理的消息 2) 1) name 2) "cg2" 3) consumers # 该消费组还没有消费者 4) (integer) 0 5) pending 6) (integer) 0 # 该消费组没有正在处理的消息
- 消费组消费
stream提供了xreadgroup指令可以进行消费组的组内消费,需要提供消费组名称、消费者名称和起始消息id。它同xread一样,也可以阻塞等待新消息。读到新消息后,对应的消息id就会进入消费者的pel(正在处理的消息)结构里,客户端处理完毕后使用xack指令通知服务器,本条消息已经处理完毕,该消息id就会从pel中移除。
# >号表示从当前消费组的last_delivered_id后面开始读 # 每当消费者读取一条消息,last_delivered_id变量就会前进 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 count 1 streams codehole > 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527851486781-0 2) 1) "name" 2) "laoqian" 3) "age" 4) "30" 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 count 1 streams codehole > 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527851493405-0 2) 1) "name" 2) "yurui" 3) "age" 4) "29" 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 count 2 streams codehole > 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527851498956-0 2) 1) "name" 2) "xiaoqian" 3) "age" 4) "1" 2) 1) 1527852774092-0 2) 1) "name" 2) "youming" 3) "age" 4) "60" # 再继续读取,就没有新消息了 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 count 1 streams codehole > (nil) # 那就阻塞等待吧 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 block 0 count 1 streams codehole > # 开启另一个窗口,往里塞消息 127.0.0.1:6379> xadd codehole * name lanying age 61 1527854062442-0 # 回到前一个窗口,发现阻塞解除,收到新消息了 127.0.0.1:6379> xreadgroup group cg1 c1 block 0 count 1 streams codehole > 1) 1) "codehole" 2) 1) 1) 1527854062442-0 2) 1) "name" 2) "lanying" 3) "age" 4) "61" (36.54s) 127.0.0.1:6379> xinfo groups codehole # 观察消费组信息 1) 1) name 2) "cg1" 3) consumers 4) (integer) 1 # 一个消费者 5) pending 6) (integer) 5 # 共5条正在处理的信息还有没有ack 2) 1) name 2) "cg2" 3) consumers 4) (integer) 0 # 消费组cg2没有任何变化,因为前面我们一直在操纵cg1 5) pending 6) (integer) 0 # 如果同一个消费组有多个消费者,我们可以通过xinfo consumers指令观察每个消费者的状态 127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1 # 目前还有1个消费者 1) 1) name 2) "c1" 3) pending 4) (integer) 5 # 共5条待处理消息 5) idle 6) (integer) 418715 # 空闲了多长时间ms没有读取消息了 # 接下来我们ack一条消息 127.0.0.1:6379> xack codehole cg1 1527851486781-0 (integer) 1 127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1 1) 1) name 2) "c1" 3) pending 4) (integer) 4 # 变成了5条 5) idle 6) (integer) 668504 # 下面ack所有消息 127.0.0.1:6379> xack codehole cg1 1527851493405-0 1527851498956-0 1527852774092-0 1527854062442-0 (integer) 4 127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1 1) 1) name 2) "c1" 3) pending 4) (integer) 0 # pel空了 5) idle 6) (integer) 745505
信息监控
stream提供了xinfo来实现对服务器信息的监控,可以查询:
- 查看队列信息
127.0.0.1:6379> xinfo stream mq 1) "length" 2) (integer) 7 3) "radix-tree-keys" 4) (integer) 1 5) "radix-tree-nodes" 6) (integer) 2 7) "groups" 8) (integer) 1 9) "last-generated-id" 10) "1553585533795-9" 11) "first-entry" 12) 1) "1553585533795-3" 2) 1) "msg" 2) "4" 13) "last-entry" 14) 1) "1553585533795-9" 2) 1) "msg" 2) "10"
- 消费组信息
127.0.0.1:6379> xinfo groups mq 1) 1) "name" 2) "mqgroup" 3) "consumers" 4) (integer) 3 5) "pending" 6) (integer) 3 7) "last-delivered-id" 8) "1553585533795-4"
- 消费者组成员信息
127.0.0.1:6379> xinfo consumers mq mqgroup 1) 1) "name" 2) "consumera" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 18949894 2) 1) "name" 2) "consumerb" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 3092719 3) 1) "name" 2) "consumerc" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 23683256
至此,消息队列的操作说明大体结束!
更深入理解
我们结合mq中常见问题,看redis是如何解决的,来进一步理解redis。
stream用在什么样场景
可用作时通信等,大数据分析,异地数据备份等
客户端可以平滑扩展,提高处理能力
消息id的设计是否考虑了时间回拨的问题?
在 分布式算法 - id算法设计中, 一个常见的问题就是时间回拨问题,那么redis的消息id设计中是否考虑到这个问题呢?
xadd生成的1553439850328-0,就是redis生成的消息id,由两部分组成:时间戳-序号。时间戳是毫秒级单位,是生成消息的redis服务器时间,它是个64位整型(int64)。序号是在这个毫秒时间点内的消息序号,它也是个64位整型。
可以通过multi批处理,来验证序号的递增:
127.0.0.1:6379> multi ok 127.0.0.1:6379> xadd membermessage * msg one queued 127.0.0.1:6379> xadd membermessage * msg two queued 127.0.0.1:6379> xadd membermessage * msg three queued 127.0.0.1:6379> xadd membermessage * msg four queued 127.0.0.1:6379> xadd membermessage * msg five queued 127.0.0.1:6379> exec 1) "1553441006884-0" 2) "1553441006884-1" 3) "1553441006884-2" 4) "1553441006884-3" 5) "1553441006884-4"
由于一个redis命令的执行很快,所以可以看到在同一时间戳内,是通过序号递增来表示消息的。
为了保证消息是有序的,因此redis生成的id是单调递增有序的。由于id中包含时间戳部分,为了避免服务器时间错误而带来的问题(例如服务器时间延后了),redis的每个stream类型数据都维护一个latest_generated_id属性,用于记录最后一个消息的id。若发现当前时间戳退后(小于latest_generated_id所记录的),则采用时间戳不变而序号递增的方案来作为新消息id(这也是序号为什么使用int64的原因,保证有足够多的的序号),从而保证id的单调递增性质。
强烈建议使用redis的方案生成消息id,因为这种时间戳+序号的单调递增的id方案,几乎可以满足你全部的需求。但同时,记住id是支持自定义的,别忘了!
消费者崩溃带来的会不会消息丢失问题?
为了解决组内消息读取但处理期间消费者崩溃带来的消息丢失问题,stream 设计了 pending 列表,用于记录读取但并未处理完毕的消息。命令xpendiing 用来获消费组或消费内消费者的未处理完毕的消息。演示如下:
127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup # mpgroup的pending情况 1) (integer) 5 # 5个已读取但未处理的消息 2) "1553585533795-0" # 起始id 3) "1553585533795-4" # 结束id 4) 1) 1) "consumera" # 消费者a有3个 2) "3" 2) 1) "consumerb" # 消费者b有1个 2) "1" 3) 1) "consumerc" # 消费者c有1个 2) "1" 127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup - + 10 # 使用 start end count 选项可以获取详细信息 1) 1) "1553585533795-0" # 消息id 2) "consumera" # 消费者 3) (integer) 1654355 # 从读取到现在经历了1654355ms,idle 4) (integer) 5 # 消息被读取了5次,delivery counter 2) 1) "1553585533795-1" 2) "consumera" 3) (integer) 1654355 4) (integer) 4 # 共5个,余下3个省略 ... 127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup - + 10 consumera # 在加上消费者参数,获取具体某个消费者的pending列表 1) 1) "1553585533795-0" 2) "consumera" 3) (integer) 1641083 4) (integer) 5 # 共3个,余下2个省略 ...
每个pending的消息有4个属性:
- 消息id
- 所属消费者
- idle,已读取时长
- delivery counter,消息被读取次数
上面的结果我们可以看到,我们之前读取的消息,都被记录在pending列表中,说明全部读到的消息都没有处理,仅仅是读取了。那如何表示消费者处理完毕了消息呢?使用命令 xack 完成告知消息处理完成,演示如下:
127.0.0.1:6379> xack mq mqgroup 1553585533795-0 # 通知消息处理结束,用消息id标识 (integer) 1 127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup # 再次查看pending列表 1) (integer) 4 # 已读取但未处理的消息已经变为4个 2) "1553585533795-1" 3) "1553585533795-4" 4) 1) 1) "consumera" # 消费者a,还有2个消息处理 2) "2" 2) 1) "consumerb" 2) "1" 3) 1) "consumerc" 2) "1" 127.0.0.1:6379>
有了这样一个pending机制,就意味着在某个消费者读取消息但未处理后,消息是不会丢失的。等待消费者再次上线后,可以读取该pending列表,就可以继续处理该消息了,保证消息的有序和不丢失。
消费者彻底宕机后如何转移给其它消费者处理?
还有一个问题,就是若某个消费者宕机之后,没有办法再上线了,那么就需要将该消费者pending的消息,转义给其他的消费者处理,就是消息转移。
消息转移的操作时将某个消息转移到自己的pending列表中。使用语法xclaim来实现,需要设置组、转移的目标消费者和消息id,同时需要提供idle(已被读取时长),只有超过这个时长,才能被转移。演示如下:
# 当前属于消费者a的消息1553585533795-1,已经15907,787ms未处理了 127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup - + 10 1) 1) "1553585533795-1" 2) "consumera" 3) (integer) 15907787 4) (integer) 4 # 转移超过3600s的消息1553585533795-1到消费者b的pending列表 127.0.0.1:6379> xclaim mq mqgroup consumerb 3600000 1553585533795-1 1) 1) "1553585533795-1" 2) 1) "msg" 2) "2" # 消息1553585533795-1已经转移到消费者b的pending中。 127.0.0.1:6379> xpending mq mqgroup - + 10 1) 1) "1553585533795-1" 2) "consumerb" 3) (integer) 84404 # 注意idle,被重置了 4) (integer) 5 # 注意,读取次数也累加了1次
以上代码,完成了一次消息转移。转移除了要指定id外,还需要指定idle,保证是长时间未处理的才被转移。被转移的消息的idle会被重置,用以保证不会被重复转移,以为可能会出现将过期的消息同时转移给多个消费者的并发操作,设置了idle,则可以避免后面的转移不会成功,因为idle不满足条件。例如下面的连续两条转移,第二条不会成功。
127.0.0.1:6379> xclaim mq mqgroup consumerb 3600000 1553585533795-1 127.0.0.1:6379> xclaim mq mqgroup consumerc 3600000 1553585533795-1
这就是消息转移。至此我们使用了一个pending消息的id,所属消费者和idle的属性,还有一个属性就是消息被读取次数,delivery counter,该属性的作用由于统计消息被读取的次数,包括被转移也算。这个属性主要用在判定是否为错误数据上。
坏消息问题,dead letter,死信问题
正如上面所说,如果某个消息,不能被消费者处理,也就是不能被xack,这是要长时间处于pending列表中,即使被反复的转移给各个消费者也是如此。此时该消息的delivery counter就会累加(上一节的例子可以看到),当累加到某个我们预设的临界值时,我们就认为是坏消息(也叫死信,deadletter,无法投递的消息),由于有了判定条件,我们将坏消息处理掉即可,删除即可。删除一个消息,使用xdel语法,演示如下:
# 删除队列中的消息 127.0.0.1:6379> xdel mq 1553585533795-1 (integer) 1 # 查看队列中再无此消息 127.0.0.1:6379> xrange mq - + 1) 1) "1553585533795-0" 2) 1) "msg" 2) "1" 2) 1) "1553585533795-2" 2) 1) "msg" 2) "3"
注意本例中,并没有删除pending中的消息因此你查看pending,消息还会在。可以执行xack标识其处理完毕!
参考文章
本文主要梳理总结自:
知识体系
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redis进阶 - 持久化:rdb和aof机制详解
- 为了防止数据丢失以及服务重启时能够恢复数据,redis支持数据的持久化,主要分为两种方式,分别是rdb和aof; 当然实际场景下还会使用这两种的混合模式。
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redis进阶 - 消息传递:发布订阅模式详解
- redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息。
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redis进阶 - 事件:redis事件机制详解
- redis 采用事件驱动机制来处理大量的网络io。它并没有使用 libevent 或者 libev 这样的成熟开源方案,而是自己实现一个非常简洁的事件驱动库 ae_event。
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redis进阶 - 事务:redis事务详解
- redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
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redis进阶 - 高可用:主从复制详解
- 我们知道要避免单点故障,即保证高可用,便需要冗余(副本)方式提供集群服务。而redis 提供了主从库模式,以保证数据副本的一致,主从库之间采用的是读写分离的方式。本文主要阐述redis的主从复制。
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redis进阶 - 高可用:哨兵机制(redis sentinel)详解
- 在上文主从复制的基础上,如果注节点出现故障该怎么办呢? 在 redis 主从集群中,哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制,它有效地解决了主从复制模式下故障转移的问题。
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redis进阶 - 高可拓展:分片技术(redis cluster)详解
- 前面两篇文章,主从复制和哨兵机制保障了高可用,就读写分离而言虽然slave节点来扩展主从的读并发能力,但是写能力和存储能力是无法进行扩展的,就只能是master节点能够承载的上限。如果面对海量数据那么必然需要构建master(主节点分片)之间的集群,同时必然需要吸收高可用(主从复制和哨兵机制)能力,即每个master分片节点还需要有slave节点,这是分布式系统中典型的纵向扩展(集群的分片技术)的体现;所以在redis 3.0版本中对应的设计就是redis cluster。
最后,就是具体的实践以及实践中遇到的问题和解决方法了:在不同版本中有不同特性,所以还需要了解版本;以及性能优化,大厂实践等。
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redis进阶 - 缓存问题:一致性, 穿击, 穿透, 雪崩, 污染等
- redis最常用的一个场景就是作为缓存,本文主要探讨作为缓存,在实践中可能会有哪些问题?比如一致性, 穿击, 穿透, 雪崩, 污染等
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redis进阶 - 版本特性: redis4.0、5.0、6.0特性整理
- 在学习redis知识体系时,我们难免会需要查看版本实现之间的差异,本文主要整理redis较为新的版本的特性。
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redis进阶 - 运维监控:redis的监控详解
- redis实战中包含开发,集群 和 运维,redis用的好不好,如何让它更好,这是运维要做的;本文主要在 redis自身状态及命令,可视化监控工具,以及redis监控体系等方面帮助你构建对redis运维/监控体系的认知,它是性能优化的前提。
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redis进阶 - 性能调优:redis性能调优详解
- redis 的性能问题,涉及到的知识点非常广,几乎涵盖了 cpu、内存、网络、甚至磁盘的方方面面;同时还需要对上文中一些基础或底层有详细的了解。针对redis的性能调优,这里整理分享一篇水滴与银弹(公众号)的文章,这篇文章可以帮助你构筑redis性能调优的知识体系。
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redis大厂经验 - 微博:万亿级日访问量下,redis在微博的9年优化历程
- 再分享一篇微博使用redis的经验的文章,因为redis在微博内部分布在各个应用场景,比如像现在春晚必争的“红包飞”活动,还有像粉丝数、用户数、阅读数、转评赞、评论盖楼、广告推荐、负反馈、音乐榜单等等都有用到redis;我们可以通过大厂使用redis的经验来强化对redis使用上的认知。
学习资料
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redis官网:
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redis官方文档:
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redis教程:
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redis下载:
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redis英文文档
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redis中文文档
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《redis设计与实现 3.0版本》
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redis菜鸟教程
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redis源码解读 3.2.8版本
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