Redis 深度历险：核心原理与应用实践_钱文品_9787121350474

Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，以其超高的性能、完美的文档、简洁易懂的源码和丰富的客户端库支持在开源中间件领域广受好评。国内外很多大型互联网公司都在使用 Redis，比如 Twitter、暴雪娱乐、Github、StackOverflow、腾讯、阿里、京东、华为、新浪微博等，很多中小型公司也都有应用。也可以说，对 Redis 的了解和应用实践已成为当下中高级后端开发者绕不开的必备技能。本书在内容结构上分为 Redis 基础应用、原理、集群、拓展学习和源码分析 5大块。 Redis 基础应用：占据篇幅最长，这也是对读者最有价值的内容，可以直接应用到实际工作中。原理和集群版块：适合对技术有着极致追求的开发者，他们希望透过简单的技术表面看到精致的底层世界。拓展学习版块：作为最核心内容之外的补充部分，主要用于进一步扩展技术视野或者夯实基础，便于进阶学习，作者会尽可能的在拓展篇持续扩充更多知识点。源码分析版块：主要满足高阶用户深入探索 Redis 内部实现的强烈渴望，这类读者坚信读懂源码才是技术实力的真正体现。

目录第1篇基础和应用篇 / 1 1.1 授人以鱼不如授人以渔 / 1 1.1.1 由 Redis 面试想到的 / 1 1.1.2 本书的内容范围 / 2 1.1.3 Redis 可以做什么 / 3 1.1.4 小结 / 3 1.1.5 扩展阅读 / 4 1.2 万丈高楼平地起——Redis 基础数据结构 / 4 1.2.1 Redis 的安装 / 5 1.2.2 5 种基础数据结构 / 6 1.2.3 容器型数据结构的通用规则 / 17 1.2.4 过期时间 / 17 1.2.5 思考＆作业 / 17 1.3 千帆竞发——分布式锁 / 18 1.3.1 分布式锁的奥义 / 18 1.3.2 超时问题 / 20 1.3.3 可重入性 / 21 1.3.4 思考＆作业 / 24 1.4 缓兵之计——延时队列 / 24 1.4.1 异步消息队列 / 24 1.4.2 队列空了怎么办 / 26 1.4.3 阻塞读 / 26 1.4.4 空闲连接自动断开 / 26 1.4.5 锁冲突处理 / 27 1.4.6 延时队列的实现 / 27 1.4.7 进一步优化 / 30 1.4.8 思考＆作业 / 31 1.5 节衣缩食——位图 / 31 1.5.1 基本用法 / 31 1.5.2 统计和查找 / 34 1.5.3 魔术指令 bitfield / 35 1.5.4 思考＆作业 / 38 1.6 四两拨千斤——HyperLogLog / 38 1.6.1 使用方法 / 39 1.6.2 pfadd 中的 pf 是什么意思 / 41 1.6.3 pfmerge 适合的场合 / 42 1.6.4 注意事项 / 42 1.6.5 HyperLogLog 实现原理 / 42 1.6.6 pf 的内存占用为什么是 12KB / 49 1.6.7 思考＆作业 / 50 1.7 层峦叠嶂——布隆过滤器 / 50 1.7.1 布隆过滤器是什么 / 51 1.7.2 Redis 中的布隆过滤器 / 51 1.7.3 布隆过滤器的基本用法 / 52 1.7.4 注意事项 / 59 1.7.5 布隆过滤器的原理 / 60 1.7.6 空间占用估计 / 61 1.7.7 实际元素超出时，误判率会怎样变化 / 62 1.7.8 用不上 Redis 4.0 怎么办 / 63 1.7.9 布隆过滤器的其他应用 / 63 1.8 断尾求生——简单限流 / 64 1.8.1 如何使用 Redis 来实现简单限流策略 / 64 1.8.2 解决方案 / 65 1.8.3 小结 / 67 1.9 一毛不拔——漏斗限流 / 68 1.9.1 Redis-Cell / 71 1.9.2 思考＆作业 / 72 1.9.3 扩展阅读：Redis-Cell 作者介绍 / 72 1.10 近水楼台——GeoHash / 73 1.10.1 用数据库来算附近的人 / 73 1.10.2 GeoHash 算法 / 74 1.10.3 Geo 指令的基本用法 / 75 1.10.4 注意事项 / 78 1.11 大海捞针——scan / 79 1.11.1 scan 基本用法 / 80 1.11.2 字典的结构 / 82 1.11.3 scan 遍历顺序 / 82 1.11.4 字典扩容 / 83 1.11.5 对比扩容、缩容前后的遍历顺序 / 84 1.11.6 渐进式 rehash / 85 1.11.7 更多的 scan 指令 / 85 1.11.8 大 key 扫描 / 85 第2 篇原理篇 / 87 2.1 鞭辟入里——线程 IO 模型 / 87 2.1.1 非阻塞 IO / 87 2.1.2 事件轮询（多路复用） / 88 2.1.3 指令队列 / 90 2.1.4 响应队列 / 90 2.1.5 定时任务 / 90 2.1.6 扩展阅读 / 90 2.2 交头接耳——通信协议 / 90 2.2.1 RESP / 91 2.2.2 客户端→服务器 / 92 2.2.3 服务器→客户端 / 92 2.2.4 小结 / 95 2.2.5 扩展阅读 / 95 2.3 未雨绸缪——持久化 / 95 2.3.1 快照原理 / 96 2.3.2 fork（多进程） / 96 2.3.3 AOF 原理 / 97 2.3.4 AOF 重写 / 98 2.3.5 fsync / 98 2.3.6 运维 / 98 2.3.7 Redis 4.0 混合持久化 / 99 2.3.8 思考＆作业 / 100 2.4 雷厉风行——管道 / 100 2.4.1 Redis 的消息交互 / 100 2.4.2 管道压力测试 / 101 2.4.3 深入理解管道本质 / 102 2.4.4 小结 / 104 2.5 同舟共济——事务 / 104 2.5.1 Redis 事务的基本用法 / 104 2.5.2 原子性 / 105 2.5.3 discard（丢弃） / 106 2.5.4 优化 / 106 2.5.5 watch / 107 2.5.6 注意事项 / 108 2.5.7 思考＆作业 / 110 2.6 小道消息——PubSub / 110 2.6.1 消息多播 / 110 2.6.2 PubSub / 111 2.6.3 模式订阅 / 113 2.6.4 消息结构 / 114 2.6.5 PubSub 的缺点 / 115 2.6.6 补充 / 115 2.7 开源节流——小对象压缩 / 115 2.7.1 32bit VS 64bit / 116 2.7.2 小对象压缩存储（ziplist） / 116 2.7.3 内存回收机制 / 120 2.7.4 内存分配算法 / 120 第3 篇集群篇 / 122 3.1 有备无患——主从同步 / 122 3.1.1 CAP 原理 / 122 3.1.2 最终一致 / 123 3.1.3 主从同步与从从同步 / 123 3.1.4 增量同步 / 124 3.1.5 快照同步 / 124 3.1.6 增加从节点 / 125 3.1.7 无盘复制 / 125 3.1.8 wait 指令 / 125 3.1.9 小结 / 126 3.2 李代桃僵——Sentinel / 126 3.2.1 消息丢失 / 128 3.2.2 Sentinel 基本用法 / 128 3.2.3 思考＆作业 / 129 3.3 分而治之——Codis / 130 3.3.1 Codis 分片原理 / 131 3.3.2 不同的 Codis 实例之间槽位关系如何同步 / 132 3.3.3 扩容 / 132 3.3.4 自动均衡 / 133 3.3.5 Codis 的代价 / 133 3.3.6 Codis 的优点 / 134 3.3.7 mget 指令的操作过程 / 134 3.3.8 架构变迁 / 135 3.3.9 Codis 的尴尬 / 135 3.3.10 Codis 的后台管理 / 136 3.3.11 思考＆作业 / 136 3.4 众志成城——Cluster / 137 3.4.1 槽位定位算法 / 138 3.4.2 跳转 / 138 3.4.3 迁移 / 138 3.4.4 容错 / 140 3.4.5 网络抖动 / 140 3.4.6 可能下线（PFAIL）与确定下线（Fail） / 141 3.4.7 Cluster 基本用法 / 141 3.4.8 槽位迁移感知 / 142 3.4.9 集群变更感知 / 143 3.4.10 思考＆作业 / 143 第4 篇拓展篇 / 144 4.1 耳听八方——Stream / 144 4.1.1 消息 ID / 145 4.1.2 消息内容 / 145 4.1.3 增删改查 / 145 4.1.4 独立消费 / 147 4.1.5 创建消费组 / 148 4.1.6 消费 / 150 4.1.7 Stream 消息太多怎么办 / 152 4.1.8 消息如果忘记 ack 会怎样 / 153 4.1.9 PEL 如何避免消息丢失 / 153 4.1.10 Stream 的高可用 / 153 4.1.11 分区 Partition / 154 4.1.12 小结 / 154 4.2 无所不知——Info 指令 / 154 4.2.1 Redis 每秒执行多少次指令 / 155 4.2.2 Redis 连接了多少客户端 / 156 4.2.3 Redis 内存占用多大 / 156 4.2.4 复制积压缓冲区多大 / 157 4.2.5 思考＆作业 / 158 4.3 拾遗补漏——再谈分布式锁 / 158 4.3.1 Redlock 算法 / 158 4.3.2 Redlock 使用场景 / 159 4.3.3 扩展阅读：redlock-py 的作者 / 160 4.4 朝生暮死——过期策略 / 160 4.4.1 过期的 key 集合 / 160 4.4.2 定时扫描策略 / 160 4.4.3 从节点的过期策略 / 161 4.5 优胜劣汰——LRU / 162 4.5.1 LRU 算法 / 163 4.5.2 近似 LRU 算法 / 164 4.5.3 思考＆作业 / 165 4.6 平波缓进——懒惰删除 / 165 4.6.1 Redis 为什么使用懒惰删除 / 165 4.6.2 flush / 166 4.6.3 异步队列 / 166 4.6.4 AOF Sync 也很慢 / 166 4.6.5 更多异步删除点 / 166 4.7 妙手仁心——优雅地使用 Jedis / 167 4.7.1 重试 / 171 4.7.2 思考＆作业 / 172 4.8 居安思危——保护 Redis / 172 4.8.1 指令安全 / 172 4.8.2 端口安全 / 173 4.8.3 Lua 脚本安全 / 174 4.8.4 SSL 代理 / 174 4.8.5 小结 / 174 4.9 隔墙有耳——Redis 安全通信 / 175 4.9.1 spiped 原理 / 176 4.9.2 spiped 使用入门 / 176 4.9.3 思考＆作业 / 179 第5 篇源码篇 / 180 5.1 丝分缕析——探索“字符串”内部 / 180 5.1.1 embstr VS raw / 181 5.1.2 扩容策略 / 184 5.1.3 思考＆作业 / 184 5.2 循序渐进——探索“字典”内部 / 184 5.2.1 dict 内部结构 / 184 5.2.2 渐进式 rehash / 186 5.2.3 查找过程 / 187 5.2.4 hash 函数 / 188 5.2.5 hash 攻击 / 188 5.2.6 扩容条件 / 188 5.2.7 缩容条件 / 189 5.2.8 set 的结构 / 189 5.2.9 思考＆作业 / 189 5.3 挨肩迭背——探索“压缩列表”内部 / 190 5.3.1 增加元素 / 192 5.3.2 级联更新 / 192 5.3.3 intset 小整数集合 / 194 5.3.4 思考＆作业 / 195 5.4 风驰电掣——探索“快速列表”内部 / 195 5.4.1 每个 ziplist 存多少元素 / 197 5.4.2 压缩深度 / 198 5.5 凌波微步——探索“跳跃列表”内部 / 198 5.5.1 基本结构 / 199 5.5.2 查找过程 / 199 5.5.3 随机层数 / 200 5.5.4 插入过程 / 201 5.5.5 删除过程 / 202 5.5.6 更新过程 / 203 5.5.7 如果 score 值都一样呢 / 203 5.5.8 元素排名是怎么算出来的 / 203 5.5.9 思考＆作业 / 204 5.5.10 题外话 / 204 5.6 破旧立新——探索“紧凑列表”内部 / 205 5.6.1 级联更新 / 207 5.6.2 取代 ziplist 尚需时日 / 207 5.6.3 思考＆作业 / 207 5.7 金枝玉叶——探索“基数树”内部 / 207 5.7.1 应用 / 208 5.7.2 结构 / 210 5.7.3 思考＆作业 / 213 5.8 精益求精——LFU VS LRU / 213 5.8.1 Redis 对象的热度 / 213 5.8.2 LRU 模式 / 213 5.8.3 LFU 模式 / 214 5.8.4 为什么 Redis 要缓存系统时间戳 / 217 5.8.5 Redis 为什么在获取 lruclock 时使用原子操作 / 217 5.8.6 如何打开 LFU 模式 / 218 5.8.7 思考＆作业 / 218 5.9 如履薄冰——懒惰删除的巨大牺牲 / 218 5.9.1 懒惰删除的最初实现不是异步线程 / 219 5.9.2 异步线程方案其实也相当复杂 / 219 5.9.3 异步删除的实现 / 221 5.9.4 队列安全 / 224 5.9.5 思考＆作业 / 225 5.10 跋山涉水——深入字典遍历 / 225 5.10.1 一边遍历一边修改 / 226 5.10.2 重复遍历的难题 / 227 5.10.3 迭代器的结构 / 227 5.10.4 迭代过程 / 229 5.10.5 迭代器的选择 / 231 5.10.6 思考＆作业 / 232

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