大厂的 Redis 都是怎么搞的?| 极客时间

2020 年 8 月 4 日 InfoQ
作者 | 蒋德钧

如果你是一位后端工程师,面试时八成会被问到 Redis,特别是那些大型互联网公司,不仅要求面试者能简单使用 Redis,还要深入理解其底层实现原理,具备解决常见问题的能力。可以说,熟练使用 Redis 就是后端工程师的必备技能。

但我发现,在工作或面试时,大家还是会有这样那样的疑问,比如:如何用 Redis 实现分布式锁?Redis 怎样处理过期键?缓存雪崩、穿透、热点问题怎么解决?持久化、集群方案怎么选择?如何优雅地给 Redis 做键值分析?等等。

这些年,在跟大厂的合作过程中,我发现不少人都是这样,是带着一个个具体问题学习 Redis 的。这些问题当然重要,但如果只关注这些零散的技术点,没有建立起完整的知识框架,你的 Redis 使用能力很难得到质的提升。

那么,如何才能形成 Redis 系统观呢?

在我看来,就是 “两大维度,三大主线”:前者指的是系统维度和应用维度,后者就是高性能、高可靠和高可扩展。

系统维度 上说,你要了解 Redis 各项关键技术的设计原理,并从中掌握一些系统设计规范,例如 run-to-complete 模型、epoll 网络模型,以便应用到后续的系统开发中。但 Redis 的知识点很零碎,所以,可以按照“三大主线”为它们进行分类:

  • 高性能主线,包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架;
  • 高可靠主线,包括主从复制、哨兵机制;
  • 高可扩展主线,包括数据分片、负载均衡。

其次,在 应用维度 上,可以按照“应用场景驱动”和“典型案例驱动”两种方式学习,一个是“面”的梳理,一个是“点”的掌握。

我们都知道,缓存和集群是 Redis 最广泛的两大应用场景。在这些场景中,本身就有一条显式的技术链。比如,提到缓存场景,就会想到缓存机制、缓存替换、缓存异常等一连串问题。

但并不是所有都适合采用这种方式,比如 Redis 丰富的数据模型,以及一些隐藏得比较深、在特定业务场景下才会出现的问题,就可以用“典型案例驱动”的方式,深入拆解一些对 Redis “三高”特性影响较大的案例,例如,各个大厂在万亿级访问量、数据量的情况下,对 Redis 的深度优化实践。

这样,才能透彻理解 Redis,建立起结构化的知识体系,快速找到引发问题的关键因素,甚至整理成 Checklist,作为遇到问题时信手拈来的“锦囊妙计”。

为此,我结合这些年的案例经验,总结了一张 Redis 问题画像图,帮你快速地查找问题对应的 Redis 主线模块,进而定位相关技术点。

举个例子,如果你的 Redis 响应变慢了,对照这张图,就可以发现,这个问题与 Redis 性能主线相关,而性能主线又和数据结构、异步机制、RDB、AOF 重写相关。找到了影响因素,解决起来就容易多了。在学习和使用过程中,你还可以结合自己的实践经验,不断完善这张画像图,这样一来,你的积累越多,画像就越丰富。

为了帮你彻底拿下 Redis,我和极客时间合作,推出了专栏 《Redis 核心技术与实战》。在专栏中,我总结了一条系统高效的 Redis 学习路径,带你透彻理解 Redis 核心原理,并通过上手实战,掌握高并发场景下的缓存解决方案,解锁 Redis 高频面试题,让你无论在工作还是面试中,都能无往不利。

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我是谁?

我是蒋德钧,中科院计算所副研究员,长期致力于 Redis 研究,与阿里、蚂蚁金服、百度、华为、中兴等公司开展了多种项目合作,具有丰富的 Redis 实战经验。此外,我还在研究新型存储介质、键值数据库、存储系统、操作系统等,在顶级国际会议上发表论文十余篇,申请 NVM (非易失内存)相关专利二十多项。

我是如何讲解 Redis 的?

上面提到的,就是我设计这个专栏的出发点。再具体一点说,内容主要分为三部分:

基础篇:从构建一个键值数据库的关键架构入手,带你建立全局观,还会讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等,帮你彻底搞懂底层原理。

实践篇:前面说过,从应用维度讲,在学习时要以“场景”和“案例”作为驱动。因此,在“实践篇”,我也会从这两大层面来讲解。

在“案例”层面,介绍数据结构的合理使用、避免请求阻塞和抖动、提升内存使用效率的关键技巧;在“场景”层面,针对缓存和集群两大场景,讲解缓存的基本原理,以及雪崩、穿透、污染等异常情况,围绕集群方案优化、数据一致性、高并发访问等问题,介绍切实可行的解决方案。

未来篇:介绍  Redis 6.0 的多线程等新特性,以及业界最新探索,让你拥有前瞻性视角,了解 Redis 的发展趋势。

除此之外,我还会不定期进行加餐,跟你分享一些好的运维工具、定制化客户端开发的方法、经典的学习资料,等等,并策划一些答疑,及时解决你在学习过程中的困惑。

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