redis挖矿原理
『壹』 redis原理，单线程怎么做到高并发的
但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。
『贰』 redis是怎么实现的
第一：Redis 是什么？
Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.
第二：出现背景
数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率
性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有:
数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis解决写的问题：
水平拆分，对表的拆分，将有的用户放在这个表，有的用户放在另外一个表；可靠性需求
Cache的"雪崩"问题让人纠结
Cache面临着快速恢复的挑战开发成本需求
Cache和DB的一致性维护成本越来越高(先清理DB, 再清理缓存, 不行啊, 太慢了!)
开发需要跟上不断涌入的产品需求
硬件成本最贵的就是数据库层面的机器，基本上比前端的机器要贵几倍，主要是IO密集型，很耗硬件；维护性复杂
一致性维护成本越来越高；
BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档，归档的操作要定期做；
这样，就需要有一定的down time；
基于以上考虑， 选择了Redis
第三：Redis 在新浪微博中的应用
Redis简介
1. 支持5种数据结构
支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存储方式，用来做计数存储。sets用于建立索引库非常棒；
2. K-V 存储 vs K-V 缓存
新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+服务器
Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大：
非持久化的为8-9万tps，那么持久化在7-8万tps左右；
当使用持久化时，需要考虑到持久化和写性能的配比，也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；
3. 社区活跃
Redis目前有3万多行代码, 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖
Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持，如果没有活跃社区做支撑，一旦发生问题都无处求救；
Redis基本原理
redis持久化(aof) append online file：
写log(aof), 到一定程度再和内存合并. 追加再追加, 顺序写磁盘, 对性能影响非常小
1. 单实例单进程
Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU；
在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数, Redis实例数对应端口数(8核Cpu, 8个实例, 8个端口), 以提高并发:
单机测试时, 单条数据在200字节, 测试的结果为8~9万tps；
2. Replication
过程: 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。
存储点(save point): 当网络中断了, 连上之后, 继续传.
Master-slave下第一次同步是全传，后面是增量同步；、
3. 数据一致性
长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性；
开发两个工具程序：
1.对于数据量大的数据，会周期性的全量检查；
2.实时的检查增量数据，是否具有一致性；
对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题；
对于一致性要求不是那么严格的场景，我们只需要要保证最终一致性即可；
对于延时问题，需要根据业务场景特点分析，从应用层面增加策略来解决这个问题；
例如：
1.新注册的用户，必须先查询主库；
2.注册成功之后，需要等待3s之后跳转，后台此时就是在做数据同步。
第四：分布式缓存的架构设计
1.架构设计
由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：
2.分布式实现
通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。
一致性哈希的实现：
lhash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算.
l一致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布
3.client的选择
对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用
4.模块的说明
l脏数据处理模块，处理失败执行的缓存操作。
l屏蔽监控模块，对于jedis操作的异常监控，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。
整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。（此模块对于新增结点也可以很方便实现）
对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作，以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。
声明：所有博客服务于分布式框架，作为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。
『叁』 redis如何实现多线程
redis是以单进程的形式运行的，命令是一个接着一个执行的，能很好的解决程序的并发问题
所以在当数据涉及并发问题 比如秒杀 我们就是把数据线存进redis 然后用户请求的时候在redis中减库存redis是单线程所以不会减超 redis减成功了之后就拒绝之后的请求然后在数据库减库存 这样就不会出现库存为负的问题 这就是基本的运作原理
『肆』 利用redis什么原理实现分布式锁
Redis有一系列的命令，特点是以NX结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字foo的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如返回1，则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题：如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁，该怎么解决？我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了，如果当前的时间已经大于lock.foo的值，说明该锁已失效，可以被重新使用。
发生这种情况时，可不能简单的通过DEL来删除锁，然后再SETNX一次，当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它，这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景：
C0操作超时了，但它还持有着锁，C1和C2读取lock.foo检查时间戳，先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来，C1，C2都拿到了锁！问题大了！
幸好这种问题是可以避免D，让我们来看看C3这个客户端是怎样做的：
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。
反之，如果已超时，C3通过下面的操作来尝试获得锁：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET，C3拿到的时间戳如果仍然是超时的，那就说明，C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前，有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作，那么C3拿到的时间戳是个未超时的值，这时，C3没有如期获得锁，需要再次等待或重试。留意一下，尽管C3没拿到锁，但它改写了C4设置的锁的超时值，不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意：为了让分布式锁的算法更稳键些，持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时，再去做DEL操作，因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起，操作完的时候锁因为超时已经被别人获得，这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码，我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程：
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的，要想这段逻辑可以重用，使用python的你马上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那谁？AOP + annotation？行，怎样舒服怎样用吧，别重复代码就行。
『伍』 redis和MQ做并发测试原理是什么
1 单线程模型
Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令，执行命令，返回结果三个过程。其中执行命令阶段，由于Redis是单线程来处理命令的，所有每一条到达服务端的命令不会立刻执行，所有的命令都会进入一个队列中，然后逐个被执行。并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的。但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行，不会产生并发问题，这就是Redis的单线程基本模型。
2 单线程模型每秒万级别处理能力的原因
（1）纯内存访问。数据存放在内存中，内存的响应时间大约是100纳秒，这是Redis每秒万亿级别访问的重要基础。
（2）非阻塞I/O，Redis采用epoll做为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接，读写，关闭都转换为了事件，不在I/O上浪费过多的时间。
（3）单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。
（4）Redis采用单线程模型，每条命令执行如果占用大量时间，会造成其他线程阻塞，对于Redis这种高性能服务是致命的，所以Redis是面向高速执行的数据库。
『陆』 redis缓存原理
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_proct），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
(6)redis挖矿原理扩展阅读
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。
存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
redis的官网地址，redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）
『柒』 使用redis实现的分布式锁原理是什么
一、写在前面
现在面试，一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架（Spring Cloud、Dubbo）聊起，一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。
所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识，具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。
说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用。
大家如果有兴趣，可以去看看Redisson的官网，看看如何在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁。
下面给大家看一段简单的使用代码片段，先直观的感受一下：
大家看到了吧，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数
（5）释放锁机制
如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。
其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。
如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：
“del myLock”命令，从redis里删除这个key。
然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。
这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。
（6）上述Redis分布式锁的缺点
其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。
但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。
接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。
此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。
这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
『捌』 redis怎样解决高并发
Redis是个单线程程序!这点必须铭记。
也许你会怀疑高并发的Redis 中间件怎么可能是单线程。很抱歉，它就是单线程，你的怀疑暴露了你基础知识的不足。莫要瞧不起单线程，除了Redis 之外，Node.js 也是单线程，Nginx也是单线程，但是它们都是服务器高性能的典范。
Redis单线程为什么还能这么快?
因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算。正因为Redis是单线程，所以要小心使用Redis 指令，对于那些时间复杂度为O(n) 级别的指令，- -定要谨慎使用，一不小心就可能会导致Redis 卡顿。
Redis单线程如何处理那么多的并发客户端连接?
这个问题，有很多中高级程序员都无法回答，因为他们没听过多路复用这个词汇，不知
道select 系列的事件轮询API, 没用过非阻塞IO。
非阻塞IO