深入浅出：redis 线程死锁分析
Redis 作为一款非常流行的 NoSQL 数据库，在实际应用中常常遭遇线程死锁的问题。线程死锁指的是在一个多线程应用程序中，两个或多个线程运行时被相互之间的等待锁的持有而造成的一种僵局状态，即两个或多个线程无法继续执行下去。
在 Redis 中的线程死锁，往往与其自身的实现机制和并发访问有关。下文将详细介绍 Redis 线程死锁的可能原因和解决方案。
1. Redis 概述
Redis 是一款使用 C 编写的开源、内存键值存储数据库。相比传统数据库，Redis 具备高效、可扩展、高可用等特点，常常被用作缓存、队列、排行榜、即时消息等场景。
Redis 所支持的数据类型包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。Redis 运行时，可以同时处理多个客户端的请求，支持单线程方式运行，也支持多线程（集群）方式运行。
2. Redis 线程死锁原因分析
Redis 运行时，涉及到多个线程之间的协作和互斥。由于 Redis 单线程处理客户请求，使用了多路复用技术，因此对于每个客户端请求，Redis 都会新建一个线程来处理，待处理完成后线程才会退出。
Redis 线程死锁的原因，主要涉及到以下几点：
2.1 Redis 线程模型
传统的 Redis 是单线程模型，即一个实例只会维护一个线程，客户端连接直接在该线程上处理。Redis 为了处理并发请求，采用了多路复用技术，即通过 select、epoll、kqueue 等系统调用将多个文件描述符（即客户端连接）放在一个队列上，同时监听这个队列，轮询等待可读/可写事件，一旦有事件发生，就会开始处理客户端请求。
而在 Redis 多线程模型下，每一个子线程会单独处理一个客户端的请求，并持有一个和主线程完全独立的事件池和事件状态。这样，就会出现主线程和子线程之间的并发竞争，从而出现线程死锁的问题。
2.2 Redis 锁机制
Redis 中的锁机制，主要包括读锁、写锁两种。对于 Redis 实例中的每个命令，都会被封装到一个调用者请求中，如果一个请求在执行时间过长或者某个请求占用了太多的 CPU 资源，Redis 会根据调度器的策略，取消此请求的执行，并且释放相关的锁。
而如果多个请求同时抢占了 Redis 的资源，那么就会出现死锁的情况。具体来说，如果一个线程占用了某个加锁的资源，而另一个线程想要获取这个资源，但是却无法进入临界区去抢占这个资源，就会出现线程死锁。
2.3 Redis 并发问题
Redis 中的并发问题，主要指在处理客户端请求时，可能导致多个线程同时对一个变量进行操作的情况。由于 Redis 中的变量是全部存储在内存中的，因此在多线程访问时，很容易出现数据竞争，从而引发线程死锁。
3. Redis 线程死锁解决方案
为了解决 Redis 线程死锁问题，下面提供以下几个解决方案：
3.1 Redis 编译选项
在 Redis 的编译选项中，可以指定是否启用多线程模式，以及是否开启线程安全选项。如果使用单线程模式，建议关闭线程安全选项，以节省内存和运行时间。
3.2 Redis 配置文件
在 Redis 的配置文件中，可以指定 Redis 在使用时的最大线程数和等待队列的长度。可以根据自己的应用场景和负载情况，配置合理的参数，以充分利用 服务器 资源。
3.3 Redis 锁机制优化
在利用 Redis 分布式锁时，可以使用 RedLock 算法，它是一种比较优秀的分布式锁算法，但并不是百分百安全。如果分布式锁的实现采用了 RedLock 算法，可以采用一定的阻塞、超时策略，以避免出现死锁问题。
3.4 Redis 并发问题优化
为了避免 Redis 中的并发问题，可以采用 Redis 事务或 Lua 脚本来处理多个 Redis 命令的原子性。使用 Lua 脚本，可以将多个 Redis 操作作为一个原子性操作来执行，从而避免了并发问题和线程死锁的情况。
综上所述，Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库，其线程死锁问题是不可避免的，但通过合理配置选项、优化锁机制和并发问题，可以将线程死锁的概率降至最低。当然，在实际使用中，针对具体的应用场景，还需要结合实际情况，采用相应的解决方案。
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memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
Redis和Memcache的区别分析
1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。 不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。 2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3、虚拟内存--Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘4、过期策略--memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。 Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 105、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。 都可以一主一从6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复8、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis有哪些数据结构？
Redis有五种结构：1、String可以是字符串，整数或者浮点数，对整个字符串或者字符串中的一部分执行操作，对整个整数或者浮点执行自增(increment)或者自减(decrement)操作。 字符串命令：①get、获取存储在指定键中的值②set、设置存储在指定键中的值③del、删除存储在指定键中的值（这个命令可以用于所有的类型）2、list一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串，虫链表的两端推入或者弹出元素，根据偏移量对链表进行修剪(trim)，读取单个或者多个元素，根据值查找或者移除元素。 列表命令：①rpush、将给定值推入列表的右端②lrange、获取列表在指定范围上的所有值③lindex、获取列表在指定范围上的单个元素④lpop、从列表的左端弹出一个值，并返回被弹出的值3、set包含字符串的无序收集器(unordered collection)、并且被包含的每个字符串都是独一无二的。 添加，获取，移除单个元素，检查一个元素是否存在于集合中，计算交集，并集，差集，从集合里面随机获取元素。 集合命令：①sadd、将给定元素添加到集合②smembers、返回集合包含的所有元素③sismember、检查指定元素是否存在于集合中④srem、检查指定元素是否存在于集合中，那么移除这个元素4、hash包含键值对无序散列表，添加，获取，移除当键值对，获取所有键值对。 散列命令：①hset、在散列里面关联起指定的键值对②hget、获取指定散列键的值③hgetall、获取散列包含的所有键值对④hdel、如果给定键存在于散列里面，那么移除这个键5、zset字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射，元素的排列顺序由分值的大小决定。 添加，获取，删除单个元素，根据分值范围(range)或者成员来获取元素。 有序集合命令：①zadd、将一个带有给定分值的成员添加到有序集合里面②zrange、根据元素在有序排列中所处的位置，从有序集合里面获取多个元素③zrangebyscore、获取有序集合在给定分值范围内的所有元素④zrem、如果指定成员存在于有序集合中，那么移除这个成员
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