redis原理笔记，redis实现原理

Redis哨兵机制原理浅析

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，如果Redis服务器一直没有响应，说明这个Redis服务器可能已经宕机了，从而监控运行的多个Redis实例。

一旦某个主库被认定为客观下线时，这个时候需要进行哨兵选举，选举出一个领导者哨兵，来完成主从切换的过程。哨兵A在向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令时，同时要求其他哨兵同意将其设置为Leader，也就是想获得其他哨兵的投票。在每一轮选举中，每个哨兵仅有一票。

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是 哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。这里的哨兵有两个作用 然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。

其中，监控和自动故障转移功能，使得哨兵可以及时发现主节点故障并完成转移；而配置中心和通知功能，则需要在与客户端的交互中才能体现 原理 监控 sentinel节点需要监控master、slave以及其他sentinel节点的状态。这一过程是通过Redis的pub\sub系统实现的。

Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。 要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤。

Redis哨兵模式的实现原理。关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：定时任务：每个哨兵节点维护了3个定时任务。定时任务的功能分别如下：通过向主从节点发送info命令获取最新的主从结构；通过发布订阅功能获取其他哨兵节点的信息；通过向其他节点发送ping命令进行心跳检测，判断是否下线。

redis是怎么实现的

Redis是如何巧妙地融合多种算法，打造其高效的数据结构？答案就藏在那些核心的数据类型背后：String、List、Hash、Set和Zset。每个数据类型都对应着独特的底层实现，如0引入的双向链表与压缩表，2后的quicklist，以及新代码中使用的listpack，它们共同构建了Redis的高效数据存储基石。

Redis实现数据持久化的两种实现方式：RDB：指定的时间间隔内保存数据快照AOF：先把命令追加到操作日志的尾部，保存所有的历史操作RDB实现Redis数据持久化（默认方式）编辑 redis.conf注：使用whereis redis命令查看redis安装在哪个位置，然后进入redis安装目录的etc目录下，编辑redis.conf。

Redis的定时机制就是借助时间事件实现的。一个时间事件主要由以下三个属性组成：id：时间事件标识号；when：记录时间事件的到达时间；timeProc：时间事件处理器，当时间事件到达时，服务器就会调用相应的处理器来处理时间。

使用redis实现的分布式锁原理是什么?

1、然而，单Redis实例的故障可能导致系统问题。Redisson通过RedLock算法，利用多个节点的锁获取来增强系统的健壮性。在RedissonRedLock中，通过并行加锁并检测多数节点响应成功，即使在master宕机时，也能确保锁的正确释放。

2、分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。举个不太恰当的例子：（推荐学习：Redis视频教程）假设共享的资源就是一个房子，里面有各种书，分布式系统就是要进屋看书的人，分布式锁就是保证这个房子只有一个门并且一次只有一个人可以进，而且门只有一把钥匙。

3、获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互，来实现分布式锁。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间。

4、Redis高性能的根本原理

1、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

2、Redis使用哨兵机制来实现高可用(HA)，其大概工作原理是：以上将Redis节点分为两类：以上是大体的流程，这个流程需要解决以下几个问题：以下来逐个回答这些问题。哨兵节点通过三个定时监控任务监控Redis数据节点的服务可用性。每隔10秒，每个哨兵节点都会向主、从Redis数据节点发送info命令，获取新的拓扑结构信息。

3、第一，单线程简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。

4、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。

redis缓存原理

1、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_product），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。

2、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。

3、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

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