Redis数据存储和读写

今天工作群里，有小伙伴问了一个问题，从Redis获取的数据，一会是0，一会是OK。

这引起了我们对Redis数据存储和读写的疑问。

以下是整理的一些技术研究内容。

在 Redis 中，所有的数据存储都是基于字符串的。无论你插入的是 String、int 还是 DateTime 类型的数据，最终都会以字符串的形式存储在 Redis 中。具体来说：

String 类型数据：
- 存储：直接以字符串形式存储，无需额外处理。
- 取出：直接取出字符串即可。
int 类型数据：
- 存储：将 int 类型转换为字符串，然后存储。
- 取出：从 Redis 中取出字符串后，再转换为 int 类型。
DateTime 类型数据：
- 存储：通常将 DateTime 类型转换为某种标准格式的字符串（如 ISO 8601 格式），然后存储。
- 取出：从 Redis 中取出字符串后，再解析为 DateTime 类型。

具体的操作示例如下：

插入数据

import redis

from datetime import datetime

# 连接到 Redis

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 存储 String 数据

r.set('my_string', 'Hello, Redis!')

# 存储 int 数据

r.set('my_int', str(12345))

# 存储 DateTime 数据

now = datetime.now().isoformat()

r.set('my_datetime', now)

取出数据

# 取出 String 数据

my_string = r.get('my_string').decode('utf-8')

# 取出 int 数据

my_int = int(r.get('my_int'))

# 取出 DateTime 数据

my_datetime = datetime.fromisoformat(r.get('my_datetime').decode('utf-8'))

数据类型转换：当你从 Redis 取出数据时，Redis 返回的是字节字符串，你需要根据存储的数据类型进行相应的转换：

**String 数据：**直接解码为字符串。
**int 数据：**先解码为字符串，然后转换为整数。
**DateTime 数据：**先解码为字符串，然后解析为 DateTime 对象。

这种方式虽然简单直接，但需要在应用层处理数据的序列化和反序列化。

我们可以根据需要选择不同的序列化格式（如 JSON、Protobuf 等）来存储更复杂的数据结构。

这种设计会出现数据序列化和反序列化的性能问题吗？

数据的序列化和反序列化确实会引入一些性能开销，但在大多数情况下，这些开销是可以接受的。具体的性能影响取决于以下几个因素：

数据量大小： 如果数据量较小，序列化和反序列化的开销通常是微不足道的。但是对于大数据量，这些操作的成本会显著增加。
序列化方式： 不同的序列化方式有不同的性能特征。例如，简单的字符串序列化通常比复杂的格式（如 JSON、XML 或 Protobuf）要快。
数据类型和复杂度： 简单的数据类型（如整数和字符串）比复杂的数据类型（如对象或嵌套结构）更容易序列化和反序列化。

为了减少序列化和反序列化的性能问题，可以考虑以下几种优化方法：

选择高效的序列化格式： 对于简单的数据类型，直接使用字符串或二进制格式可以减少开销。对于复杂数据类型，可以选择性能更好的序列化格式，如 MessagePack 或 Protobuf。
减少数据量： 仅存储和传输必要的数据，尽量减少每次操作的数据量。
批量操作： 批量操作可以减少网络开销。例如，使用 Redis 的批量命令（如 MSET 和 MGET）一次性操作多个键值对。
缓存计算结果： 对于需要频繁计算的数据，可以将计算结果缓存到 Redis 中，避免每次都进行序列化和反序列化操作。

Redis内部数据的存储原理是什么？

Redis 是一个基于内存的高性能键值存储系统，采用了多种数据结构来优化数据存储和访问效率。下面是 Redis 内部数据存储的一些关键原理和机制：

数据结构

Redis 支持多种数据结构，每种数据结构有其特定的存储方式：

字符串（String）
- 存储：Redis 的字符串是二进制安全的，最长可以存储 512 MB 的数据。字符串数据结构采用简单动态字符串（SDS）来实现，这种结构允许高效的字符串操作和内存管理。
- 数据结构：SDS 是一种带有元数据（如长度和空余空间）的动态数组。
哈希（Hash）
- 存储：哈希表用于存储键值对集合，适合存储对象的属性数据。
- 数据结构：采用哈希表（dict）实现。小哈希表（元素少于一定数量时）采用 ziplist（压缩列表）优化存储，大哈希表则使用标准的哈希表实现。
列表（List）
- 存储：列表用于存储有序的字符串集合，支持快速的头尾插入和删除操作。
- 数据结构：列表小于一定大小时使用 ziplist 实现，较大时使用双向链表（quicklist）实现。
集合（Set）
- 存储：集合用于存储无序的字符串集合，支持快速的添加、删除和成员检查操作。
- 数据结构：小集合使用整数数组（intset）实现，大集合使用哈希表实现。
有序集合（Sorted Set）
- 存储：有序集合在集合的基础上为每个成员关联一个分数，成员按分数排序。
- 数据结构：采用跳表（skiplist）和哈希表联合实现，跳表用于排序，哈希表用于快速查找。
位图（Bitmap）
- 存储：位图用于高效地存储和操作大量的二进制数据。
- 数据结构：底层实现为字符串，按位操作。
HyperLogLog
- 存储：用于基数估计算法，估算集合中不重复元素的数量。
- 数据结构：底层使用稀疏和稠密两种表示法来优化空间使用。
地理空间（Geo）
- 存储：用于存储地理位置信息。
- 数据结构：基于有序集合实现，通过 GEOADD、GEORADIUS 等命令操作。

内存管理

Redis 采用多种内存管理技术来优化性能和内存使用：

内存分配：Redis 使用 jemalloc 作为默认的内存分配器，可以高效地管理内存碎片和分配。
对象共享：对于常用的小对象（如小整数），Redis 会在内部共享这些对象，减少内存开销。
内存压缩：对于字符串等数据，Redis 可以使用压缩技术来减少内存使用。
LRU/LFU 淘汰：当内存达到设定的上限时，Redis 可以根据设定的策略（如 LRU 或 LFU）淘汰不常用的数据。

持久化

为了防止数据丢失，Redis 提供了多种持久化机制：

RDB 快照：定期将内存中的数据快照保存到磁盘。优点是数据恢复速度快，但可能丢失最近的数据。
AOF 日志：记录每个写操作，定期将日志刷新到磁盘。优点是数据持久化更可靠，但恢复速度较慢。
混合模式：结合 RDB 和 AOF 的优点，先加载 RDB 快照，然后应用 AOF 日志。

哨兵和集群

为了实现高可用性和扩展性，Redis 提供了哨兵模式和集群模式：

哨兵模式：通过哨兵进程监控 Redis 主从节点的状态，自动进行故障转移。
集群模式：将数据分片存储到多个节点上，通过哈希槽（hash slot）实现数据分布和访问。

Redis 内部通过这些机制和原理，提供了高效、可靠的键值存储和访问服务。

以上。

周国庆

2024/6/2