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小编给大家分享一下分析redis原理及实现方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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redis是NOSQL(也是个巨大的map) 单线程，但是可处理1秒10w的并发（数据都在内存中）
使用java对redis进行操作类似jdbc接口标准对MySQL，有各类实现他的实现类，我们常用的是druid
其中对redis，我们通常用Jedis(也为我们提供了连接池JedisPool)
在redis中,key就是byte[](string)
redis的数据结构(value):
String,list,set,orderset,hash
先安装好redis，然后运行，在pom文件中引入依赖，在要使用redis缓存的类的mapper.xml文件配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties文件（如果要更改配置就可以使用）
应用场景:
String :
1存储json类型对象,2计数器,3优酷视频点赞等
list(双向链表)
1可以使用redis的list模拟队列,堆,栈
2朋友圈点赞(一条朋友圈内容语句,若干点赞语句)
规定:朋友圈内容的格式:
1,内容: user:x:post:x content来存储;
2,点赞: post:x:good list来存储;(把相应头像取出来显示)
hash(hashmap)
1保存对象
2分组
3 string与hash的数据差别
在网路传输时候，必须要进行进行序列化，才可以进行网路传输，那么在使用string类型的类型的时候需要进行相关序列化，hash也是要进行相关的系列化，所以会存在很多序列化，在存储的时候hash是可以存储的更加丰富，但是在反序列化的时候，string的反序列化相对较低，而hash的序列化和返序列化是相对hash类更加复杂，所以看业务场景，如果是数据经常修改的那种，为了性能可以使用string，如果是数据不是经常改的那种就可以使用hash，由于hash，存储数据时比较丰富，可以存储多种数据类型
4 redis的持久化方式：
能，将内存中的数据异步写入硬盘中，两种方式：RDB（默认）和AOF
RDB持久化原理：通过bgsave命令触发，然后父进程执行fork操作创建子进程，子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换（定时一次性将所有数据进行快照生成一份副本存储在硬盘中）
优点：是一个紧凑压缩的二进制文件，Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。
缺点：由于每次生成RDB开销较大，非实时持久化，
AOF持久化原理：开启后，Redis每执行一个修改数据的命令，都会把这个命令添加到AOF文件中。
优点：实时持久化。
缺点：所以AOF文件体积逐渐变大，需要定期执行重写操作来降低文件体积，加载慢
5 redis单线程为什么这么快
redis是单线程的，但是为什么还是这么快呢，
原因1： 单线程，避免线程之间的竞争
原因2 ：是内存中的，使用内存的，可以减少磁盘的io
原因3：多路复用模型，用了缓冲区的概念，selector模型来进行的
redis提供了哨兵模式，当主挂了，可以选举其他的进行代替，哨兵模式的实现原理，就是三个定时任务监控，
6.1 每隔10s，每个S节点（哨兵节点）会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构
6.2 每隔2s，每个S节点会向某频道上发送该S节点对于主节点的判断以及当前Sl节点的信息，
同时每个Sentinel节点也会订阅该频道，来了解其他S节点以及它们对主节点的判断（做客观下线依据）
6.3 每隔1s，每个S节点会向主节点、从节点、其余S节点发送一条ping命令做一次心跳检测(心跳检测机制)，来确认这些节点当前是否可达
当三次心跳检测之后，就会进行投票，当超过半数以上的时候就会将该节点当做主
redis集群在3.0以后提供了ruby脚本进行搭建，引入了糙的概念，
Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等。因此故障发现也是通过消息传播机制实现的，主要环节包括：主观下线（pfail）和客观下线（fail）
主客观下线：
主观下线：集群中每个节点都会定期向其他节点发送ping消息，接收节点回复pong消息作为响应。如果通信一直失败，则发送节点会把接收节点标记为主观下线（pfail）状态。
客观下线：超过半数，对该主节点做客观下线
主节点选举出某一主节点作为领导者，来进行故障转移。
故障转移（选举从节点作为新主节点）
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
原因：就是别人请求数据的时候，很多数据在缓存中无法查询到，直接进入数据查询，
解决方法，对相关数据进行查询的数据只查询缓存，如果是一些特殊的可以进行数据库查询，
也可以采用布隆过滤器进行查询
缓存雪崩的原因：一次性加入缓存的数据过多，导致内存过高，从而影响内存的使用导致服务宕机
解决方法：
1 redis集群，通过集群方式将数据放置
2 后端服务降级和限流：当一个接口请求次数过多，那么就会添加过多数据，可以对服务进行限流，限制访问的数量，这样就可以减少问题的出现
看完了这篇文章，相信你对分析redis原理及实现方法有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
