Redis

一、Redis 的设计哲学（Why Redis Exists）

1. Redis 的第一性原理

Redis 的本质不是「缓存工具」，而是一个：

以极低延迟为第一目标的、以内存为主介质的、单关键路径事件驱动数据库系统。

由此决定了 Redis 的所有核心设计取舍：

2. Redis 解决的问题边界

Redis 天生适合：

Redis 天生不适合：

边界认知是 Redis 使用正确与否的分水岭。

二、Redis 的整体系统模型（Global Architecture）

1. 请求处理的关键路径模型

客户端请求   ↓网络 IO（epoll / IO threads）   ↓命令解析与校验   ↓事件循环（单线程关键路径）   ↓内存数据结构操作   ↓结果回写 + 后置任务（AOF / replication）

核心认知：

2. 什么是「单线程模型」

Redis 所谓的「单线程」，指的是：

只有一条线程负责“命令执行关键路径”。

并不意味着：

3. Redis 的线程分工模型

设计原则：只要不影响确定性，就并行；只要影响确定性，就串行。

三、事件驱动与阻塞的本质

1. Reactor 模型在 Redis 中的体现

Redis 使用 IO 多路复用（epoll / kqueue）实现：

事件类型抽象为两类：

2. Redis 中“阻塞”的统一抽象

阻塞不是线程挂起，而是：

关键路径被长时间占用，导致后续命令无法被调度。

阻塞只可能发生在三类地方：

  1. O(n) 数据结构操作
  2. 系统调用（fork / fsync）
  3. 资源竞争（CPU / 内存 / IO）

四、数据模型与内存哲学

1. Redis 的对象模型

Redis 中所有数据最终抽象为：

核心思想：

用多种内部编码，在空间效率与操作复杂度之间动态平衡。

2. 内存消耗的系统性拆解

Redis 内存 ≠ 业务数据内存

主要构成：

  1. 对象内存（key + value）
  2. 客户端缓冲
  3. 复制缓冲 / AOF 缓冲
  4. 内存碎片（allocator 行为）
  5. 子进程 Copy-On-Write 成本

3. 内存碎片的本质

碎片不是 bug，而是：

通用内存分配器在高频变长对象场景下的必然结果。

Redis 的治理策略：

五、过期、回收与淘汰：延迟友好型治理

1. 过期键清理的设计目标

目标不是“立即释放内存”，而是：

在不影响关键路径延迟的前提下，逐步回收内存。

因此采用：

2. 淘汰策略的设计哲学

淘汰策略本质是在回答：

当内存不足时，哪些数据“更不值得活着”？

LRU / LFU 并非精确算法，而是：

六、持久化与可靠性：与性能的交易

1. RDB 与 AOF 的角色划分

2. fork 的系统代价

fork 并不复制内存，但：

结论：

fork 的成本与“写入频率 × 内存规模”强相关。

七、分布式与扩展的现实边界

1. Redis 集群的核心矛盾

Redis Cluster 的本质是：

因此：

2. 数据迁移的真实成本

迁移不是拷贝数据，而是：

在运行中引入额外关键路径负载。

八、运维与治理：从“用好”到“可控”

1. 可观测性的核心指标

2. 问题定位的方法论

  1. 是否进入关键路径？
  2. 是否 O(n) 操作？
  3. 是否系统资源争用？

九、Redis vs Memcached：设计取向对比

维度RedisMemcached
数据模型丰富KV
持久化支持不支持
集群原生客户端
CPU 模型单关键路径多线程

差异来自设计目标不同，而非优劣之分。

十、总结：Redis 的正确使用姿势

Redis 的威力来自克制，而非堆砌功能。

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