Redis深度历险：核心原理与应用实践 PDF 扫描版

内容介绍

Redis 是大数据技术行业应用*为普遍的储存中间件，因其超宽的特性、极致的文本文档、简约通俗易懂的源代码和丰富多彩的手机客户端库适用在开源系统中间件行业广受五星好评。世界各国许多大中型互联网企业都会应用 Redis，例如 Twitter、暴雪娱乐、Github、StackOverflow、腾迅、阿里巴巴、*、华为手机、微博等，许多大中小型企业也常有运用。还可以说，对 Redis 的知道和运用实践活动已变成时下中高级后端开发者绕不动的必需专业技能。这书在內容构造上分成 Redis 基本运用、基本原理、集群服务器、扩展学习培训和源代码剖析 5块状。 Redis 基本运用：占有篇数*长，这都是对小读者*有使用价值的內容，能够立即运用到实际上工作上。 基本原理和集群服务器版面：合适对技术性拥有完美追求完美的开发人员，她们期待穿透简易的技术性表层见到精美的最底层全球。 扩展学习培训版面：做为*具体内容以外的填补一部分，适用于深化拓展技术性视线或是夯实，有利于升阶学习培训，创作者会尽量的在扩展篇不断扩大大量知识结构图。 源代码剖析版面：关键考虑进阶客户深层次探寻 Redis 內部建立的明显期盼，这种小读者确信了解源代码算是技术水平的真实反映。

目录

• 第1篇 基础和应用篇 / 1
• 1.1 授人以鱼不如授人以渔 / 1
• 1.1.1 由 Redis 面试想到的 / 1
• 1.1.2 本书的内容范围 / 2
• 1.1.3 Redis 可以做什么 / 3
• 1.1.4 小结 / 3
• 1.1.5 扩展阅读 / 4
• 1.2 万丈高楼平地起——Redis 基础数据结构 / 4
• 1.2.1 Redis 的安装 / 5
• 1.2.2 5 种基础数据结构 / 6
• 1.2.3 容器型数据结构的通用规则 / 17
• 1.2.4 过期时间 / 17
• 1.2.5 思考＆作业 / 17
• 1.3 千帆竞发——分布式锁 / 18
• 1.3.1 分布式锁的奥义 / 18
• 1.3.2 超时问题 / 20
• 1.3.3 可重入性 / 21
• 1.3.4 思考＆作业 / 24
• 1.4 缓兵之计——延时队列 / 24
• 1.4.1 异步消息队列 / 24
• 1.4.2 队列空了怎么办 / 26
• 1.4.3 阻塞读 / 26
• 1.4.4 空闲连接自动断开 / 26
• 1.4.5 锁冲突处理 / 27
• 1.4.6 延时队列的实现 / 27
• 1.4.7 进一步优化 / 30
• 1.4.8 思考＆作业 / 31
• 1.5 节衣缩食——位图 / 31
• 1.5.1 基本用法 / 31
• 1.5.2 统计和查找 / 34
• 1.5.3 魔术指令 bitfield / 35
• 1.5.4 思考＆作业 / 38
• 1.6 四两拨千斤——HyperLogLog / 38
• 1.6.1 使用方法 / 39
• 1.6.2 pfadd 中的 pf 是什么意思 / 41
• 1.6.3 pfmerge 适合的场合 / 42
• 1.6.4 注意事项 / 42
• 1.6.5 HyperLogLog 实现原理 / 42
• 1.6.6 pf 的内存占用为什么是 12KB / 49
• 1.6.7 思考＆作业 / 50
• 1.7 层峦叠嶂——布隆过滤器 / 50
• 1.7.1 布隆过滤器是什么 / 51
• 1.7.2 Redis 中的布隆过滤器 / 51
• 1.7.3 布隆过滤器的基本用法 / 52
• 1.7.4 注意事项 / 59
• 1.7.5 布隆过滤器的原理 / 60
• 1.7.6 空间占用估计 / 61
• 1.7.7 实际元素超出时，误判率会怎样变化 / 62
• 1.7.8 用不上 Redis 4.0 怎么办 / 63
• 1.7.9 布隆过滤器的其他应用 / 63
• 1.8 断尾求生——简单限流 / 64
• 1.8.1 如何使用 Redis 来实现简单限流策略 / 64
• 1.8.2 解决方案 / 65
• 1.8.3 小结 / 67
• 1.9 一毛不拔——漏斗限流 / 68
• 1.9.1 Redis-Cell / 71
• 1.9.2 思考＆作业 / 72
• 1.9.3 扩展阅读：Redis-Cell 作者介绍 / 72
• 1.10 近水楼台——GeoHash / 73
• 1.10.1 用数据库来算附近的人 / 73
• 1.10.2 GeoHash 算法 / 74
• 1.10.3 Geo 指令的基本用法 / 75
• 1.10.4 注意事项 / 78
• 1.11 大海捞针——scan / 79
• 1.11.1 scan 基本用法 / 80
• 1.11.2 字典的结构 / 82
• 1.11.3 scan 遍历顺序 / 82
• 1.11.4 字典扩容 / 83
• 1.11.5 对比扩容、缩容前后的遍历顺序 / 84
• 1.11.6 渐进式 rehash / 85
• 1.11.7 更多的 scan 指令 / 85
• 1.11.8 大 key 扫描 / 85
• 第2 篇 原理篇 / 87
• 2.1 鞭辟入里——线程 IO 模型 / 87
• 2.1.1 非阻塞 IO / 87
• 2.1.2 事件轮询 （多路复用） / 88
• 2.1.3 指令队列 / 90
• 2.1.4 响应队列 / 90
• 2.1.5 定时任务 / 90
• 2.1.6 扩展阅读 / 90
• 2.2 交头接耳——通信协议 / 90
• 2.2.1 RESP / 91
• 2.2.2 客户端→服务器 / 92
• 2.2.3 服务器→客户端 / 92
• 2.2.4 小结 / 95
• 2.2.5 扩展阅读 / 95
• 2.3 未雨绸缪——持久化 / 95
• 2.3.1 快照原理 / 96
• 2.3.2 fork（多进程） / 96
• 2.3.3 AOF 原理 / 97
• 2.3.4 AOF 重写 / 98
• 2.3.5 fsync / 98
• 2.3.6 运维 / 98
• 2.3.7 Redis 4.0 混合持久化 / 99
• 2.3.8 思考＆作业 / 100
• 2.4 雷厉风行——管道 / 100
• 2.4.1 Redis 的消息交互 / 100
• 2.4.2 管道压力测试 / 101
• 2.4.3 深入理解管道本质 / 102
• 2.4.4 小结 / 104
• 2.5 同舟共济——事务 / 104
• 2.5.1 Redis 事务的基本用法 / 104
• 2.5.2 原子性 / 105
• 2.5.3 discard（丢弃） / 106
• 2.5.4 优化 / 106
• 2.5.5 watch / 107
• 2.5.6 注意事项 / 108
• 2.5.7 思考＆作业 / 110
• 2.6 小道消息——PubSub / 110
• 2.6.1 消息多播 / 110
• 2.6.2 PubSub / 111
• 2.6.3 模式订阅 / 113
• 2.6.4 消息结构 / 114
• 2.6.5 PubSub 的缺点 / 115
• 2.6.6 补充 / 115
• 2.7 开源节流——小对象压缩 / 115
• 2.7.1 32bit VS 64bit / 116
• 2.7.2 小对象压缩存储（ziplist） / 116
• 2.7.3 内存回收机制 / 120
• 2.7.4 内存分配算法 / 120
• 第3 篇 集群篇 / 122
• 3.1 有备无患——主从同步 / 122
• 3.1.1 CAP 原理 / 122
• 3.1.2 最终一致 / 123
• 3.1.3 主从同步与从从同步 / 123
• 3.1.4 增量同步 / 124
• 3.1.5 快照同步 / 124
• 3.1.6 增加从节点 / 125
• 3.1.7 无盘复制 / 125
• 3.1.8 wait 指令 / 125
• 3.1.9 小结 / 126
• 3.2 李代桃僵——Sentinel / 126
• 3.2.1 消息丢失 / 128
• 3.2.2 Sentinel 基本用法 / 128
• 3.2.3 思考＆作业 / 129
• 3.3 分而治之——Codis / 130
• 3.3.1 Codis 分片原理 / 131
• 3.3.2 不同的 Codis 实例之间槽位关系如何同步 / 132
• 3.3.3 扩容 / 132
• 3.3.4 自动均衡 / 133
• 3.3.5 Codis 的代价 / 133
• 3.3.6 Codis 的优点 / 134
• 3.3.7 mget 指令的操作过程 / 134
• 3.3.8 架构变迁 / 135
• 3.3.9 Codis 的尴尬 / 135
• 3.3.10 Codis 的后台管理 / 136
• 3.3.11 思考＆作业 / 136
• 3.4 众志成城——Cluster / 137
• 3.4.1 槽位定位算法 / 138
• 3.4.2 跳转 / 138
• 3.4.3 迁移 / 138
• 3.4.4 容错 / 140
• 3.4.5 网络抖动 / 140
• 3.4.6 可能下线（PFAIL）与确定下线（Fail） / 141
• 3.4.7 Cluster 基本用法 / 141
• 3.4.8 槽位迁移感知 / 142
• 3.4.9 集群变更感知 / 143
• 3.4.10 思考＆作业 / 143
• 第4 篇 拓展篇 / 144
• 4.1 耳听八方——Stream / 144
• 4.1.1 消息 ID / 145
• 4.1.2 消息内容 / 145
• 4.1.3 增删改查 / 145
• 4.1.4 独立消费 / 147
• 4.1.5 创建消费组 / 148
• 4.1.6 消费 / 150
• 4.1.7 Stream 消息太多怎么办 / 152
• 4.1.8 消息如果忘记 ack 会怎样 / 153
• 4.1.9 PEL 如何避免消息丢失 / 153
• 4.1.10 Stream 的高可用 / 153
• 4.1.11 分区 Partition / 154
• 4.1.12 小结 / 154
• 4.2 无所不知——Info 指令 / 154
• 4.2.1 Redis 每秒执行多少次指令 / 155
• 4.2.2 Redis 连接了多少客户端 / 156
• 4.2.3 Redis 内存占用多大 / 156
• 4.2.4 复制积压缓冲区多大 / 157
• 4.2.5 思考＆作业 / 158
• 4.3 拾遗补漏——再谈分布式锁 / 158
• 4.3.1 Redlock 算法 / 158
• 4.3.2 Redlock 使用场景 / 159
• 4.3.3 扩展阅读：redlock-py 的作者 / 160
• 4.4 朝生暮死——过期策略 / 160
• 4.4.1 过期的 key 集合 / 160
• 4.4.2 定时扫描策略 / 160
• 4.4.3 从节点的过期策略 / 161
• 4.5 优胜劣汰——LRU / 162
• 4.5.1 LRU 算法 / 163
• 4.5.2 近似 LRU 算法 / 164
• 4.5.3 思考＆作业 / 165
• 4.6 平波缓进——懒惰删除 / 165
• 4.6.1 Redis 为什么使用懒惰删除 / 165
• 4.6.2 flush / 166
• 4.6.3 异步队列 / 166
• 4.6.4 AOF Sync 也很慢 / 166
• 4.6.5 更多异步删除点 / 166
• 4.7 妙手仁心——优雅地使用 Jedis / 167
• 4.7.1 重试 / 171
• 4.7.2 思考＆作业 / 172
• 4.8 居安思危——保护 Redis / 172
• 4.8.1 指令安全 / 172
• 4.8.2 端口安全 / 173
• 4.8.3 Lua 脚本安全 / 174
• 4.8.4 SSL 代理 / 174
• 4.8.5 小结 / 174
• 4.9 隔墙有耳——Redis 安全通信 / 175
• 4.9.1 spiped 原理 / 176
• 4.9.2 spiped 使用入门 / 176
• 4.9.3 思考＆作业 / 179
• 第5 篇 源码篇 / 180
• 5.1 丝分缕析——探索“字符串”内部 / 180
• 5.1.1 embstr VS raw / 181
• 5.1.2 扩容策略 / 184
• 5.1.3 思考＆作业 / 184
• 5.2 循序渐进——探索“字典”内部 / 184
• 5.2.1 dict 内部结构 / 184
• 5.2.2 渐进式 rehash / 186
• 5.2.3 查找过程 / 187
• 5.2.4 hash 函数 / 188
• 5.2.5 hash 攻击 / 188
• 5.2.6 扩容条件 / 188
• 5.2.7 缩容条件 / 189
• 5.2.8 set 的结构 / 189
• 5.2.9 思考＆作业 / 189
• 5.3 挨肩迭背——探索“压缩列表”内部 / 190
• 5.3.1 增加元素 / 192
• 5.3.2 级联更新 / 192
• 5.3.3 intset 小整数集合 / 194
• 5.3.4 思考＆作业 / 195
• 5.4 风驰电掣——探索“快速列表”内部 / 195
• 5.4.1 每个 ziplist 存多少元素 / 197
• 5.4.2 压缩深度 / 198
• 5.5 凌波微步——探索“跳跃列表”内部 / 198
• 5.5.1 基本结构 / 199
• 5.5.2 查找过程 / 199
• 5.5.3 随机层数 / 200
• 5.5.4 插入过程 / 201
• 5.5.5 删除过程 / 202
• 5.5.6 更新过程 / 203
• 5.5.7 如果 score 值都一样呢 / 203
• 5.5.8 元素排名是怎么算出来的 / 203
• 5.5.9 思考＆作业 / 204
• 5.5.10 题外话 / 204
• 5.6 破旧立新——探索“紧凑列表”内部 / 205
• 5.6.1 级联更新 / 207
• 5.6.2 取代 ziplist 尚需时日 / 207
• 5.6.3 思考＆作业 / 207
• 5.7 金枝玉叶——探索“基数树”内部 / 207
• 5.7.1 应用 / 208
• 5.7.2 结构 / 210
• 5.7.3 思考＆作业 / 213
• 5.8 精益求精——LFU VS LRU / 213
• 5.8.1 Redis 对象的热度 / 213
• 5.8.2 LRU 模式 / 213
• 5.8.3 LFU 模式 / 214
• 5.8.4 为什么 Redis 要缓存系统时间戳 / 217
• 5.8.5 Redis 为什么在获取 lruclock 时使用原子操作 / 217
• 5.8.6 如何打开 LFU 模式 / 218
• 5.8.7 思考＆作业 / 218
• 5.9 如履薄冰——懒惰删除的巨大牺牲 / 218
• 5.9.1 懒惰删除的最初实现不是异步线程 / 219
• 5.9.2 异步线程方案其实也相当复杂 / 219
• 5.9.3 异步删除的实现 / 221
• 5.9.4 队列安全 / 224
• 5.9.5 思考＆作业 / 225
• 5.10 跋山涉水——深入字典遍历 / 225
• 5.10.1 一边遍历一边修改 / 226
• 5.10.2 重复遍历的难题 / 227
• 5.10.3 迭代器的结构 / 227
• 5.10.4 迭代过程 / 229
• 5.10.5 迭代器的选择 / 231
• 5.10.6 思考＆作业 / 232