搞不定 Redis,还谈什么缓存

共 2114字,需浏览 5分钟

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2020-08-05 00:44


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。

 

这里,分享给你一张 Redis 问题画像图,帮你快速查找问题对应的 Redis 主线模块,进而定位相应的技术点。



举个例子,如果 Redis 响应变慢了,对照这张图你就可以发现,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,不断完善这张图。这样一来,你的积累越多,画像就越丰富。

 

这张图出自蒋德钧,他是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,申请了 NVM (非易失内存)相关专利二十多项。

 

最近,他推出了专栏《Redis 核心技术与实战》,看了目录和部分内容,很想推荐给你。


在专栏中,他总结了一条系统高效的 Redis 学习路径,帮你透彻理解 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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他是如何讲解 Redis 的?

 

我发现,很多人都是带着具体问题学 Redis 的,这些问题当然重要,但如果只关注零散的技术点,没有建立起完整的知识框架,你的使用能力很难得到质的提升。

 

那么,怎样才能形成 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,我们要了解 Redis 各项关键技术的设计原理,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,本身就具有一条显式的技术链。比如,提到缓存就会想到缓存机制、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”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”。

 

以上这些,也是蒋德钧在开篇词里提到的,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。

 

实践篇从典型案例、常用场景两大维度出发,讲解 Redis 的实战经验。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,分享切实可行的解决方案。

 

未来篇介绍  Redis 6.0 的新特性及业界的最新探索,让你拥有前瞻性视角,了解 Redis 的发展趋势。

 

除此之外,他还会进行不定期进行加餐,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。


说了这么多,看看目录吧。



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