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2022-09-03 22:05:03 +08:00

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01 | 基本架构:一个键值数据库包含什么?

你好,我是蒋德钧。

我们知道Redis是典型的键值数据库所以今天我准备手把手地带你构建一个简单的键值数据库。为啥要这么做呢

还记得我在开篇词说过吗Redis本身比较复杂如果我们一上来就直接研究一个个具体的技术点比如“单线程”“缓存”等虽然可以直接学习到具体的内容甚至立马就能解决一些小问题但是这样学很容易迷失在细枝末节里。

从我自己的经验来看,更好的学习方式就是先建立起“系统观”。这也就是说如果我们想要深入理解和优化Redis就必须要对它的总体架构和关键模块有一个全局的认知然后再深入到具体的技术点。这也是我们这门课坚持的一种讲课方式。

我相信,经过这样一个过程,我们在实践中定位和解决问题时,就会轻松很多,而且你还可以把这个学习方式迁移到其他的学习活动上。我希望你能彻底掌握这个学习思路,让自己的学习、工作效率更高。

说远了还是回到我们今天的课程主题上。今天在构造这个简单的键值数据库时我们只需要关注整体架构和核心模块。这就相当于医学上在正式解剖人体之前会先解剖一只小白鼠。我们通过剖析这个最简单的键值数据库来迅速抓住学习和调优Redis的关键。

我把这个简单的键值数据库称为SimpleKV。需要注意的是GitHub上也有一个名为SimpleKV的项目这跟我说的SimpleKV不是一回事我说的只是一个具有关键组件的键值数据库架构。

好了你是不是已经准备好了那我们就一起来构造SimpleKV吧。

开始构造SimpleKV时首先就要考虑里面可以存什么样的数据对数据可以做什么样的操作也就是数据模型和操作接口。它们看似简单实际上却是我们理解Redis经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。

理解了数据模型你就会明白为什么在有些场景下原先使用关系型数据库保存的数据也可以用键值数据库保存。例如用户信息用户ID、姓名、年龄、性别等通常用关系型数据库保存在这个场景下一个用户ID对应一个用户信息集合这就是键值数据库的一种数据模型它同样能完成这一存储需求。

但是,如果你只知道数据模型,而不了解操作接口的话,可能就无法理解,为什么在有些场景中,使用键值数据库又不合适了。例如,同样是在上面的场景中,如果你要对多个用户的年龄计算均值,键值数据库就无法完成了。因为它只提供简单的操作接口,无法支持复杂的聚合计算。

那么对于Redis来说它到底能做什么不能做什么呢只有先搞懂它的数据模型和操作接口我们才能真正把“这块好钢用在刀刃上”。

接下来,我们就先来看可以存哪些数据。

可以存哪些数据?

对于键值数据库而言基本的数据模型是key-value模型。 例如“hello”: “world”就是一个基本的KV对其中“hello”是key“world”是value。SimpleKV也不例外。在SimpleKV中key是String类型而value是基本数据类型例如String、整型等。

但是SimpleKV毕竟是一个简单的键值数据库对于实际生产环境中的键值数据库来说value类型还可以是复杂类型。

不同键值数据库支持的key类型一般差异不大而value类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时一个重要的考虑因素是它支持的value类型。例如Memcached支持的value类型仅为String类型而Redis支持的value类型包括了String、哈希表、列表、集合等。Redis能够在实际业务场景中得到广泛的应用就是得益于支持多样化类型的value

从使用的角度来说不同value类型的实现不仅可以支撑不同业务的数据需求而且也隐含着不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异从而导致不同的value操作之间存在着差异。

只有深入地理解了这背后的原理我们才能在选择Redis value类型和优化Redis性能时做到游刃有余。

可以对数据做什么操作?

知道了数据模型接下来我们就要看它对数据的基本操作了。SimpleKV是一个简单的键值数据库因此基本操作无外乎增删改查。

我们先来了解下SimpleKV需要支持的3种基本操作即PUT、GET和DELETE。

  • PUT新写入或更新一个key-value对
  • GET根据一个key读取相应的value值
  • DELETE根据一个key删除整个key-value对。

需要注意的是,有些键值数据库的新写/更新操作叫SET。新写入和更新虽然是用一个操作接口但在实际执行时会根据key是否存在而执行相应的新写或更新流程。

在实际的业务场景中我们经常会碰到这种情况查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于SCAN操作根据一段key的范围返回相应的value值。因此,PUT/GET/DELETE/SCAN是一个键值数据库的基本操作集合

此外实际业务场景通常还有更加丰富的需求例如在黑白名单应用中需要判断某个用户是否存在。如果将该用户的ID作为key那么可以增加EXISTS操作接口用于判断某个key是否存在。对于一个具体的键值数据库而言你可以通过查看操作文档了解其详细的操作接口。

当然当一个键值数据库的value类型多样化时就需要包含相应的操作接口。例如Redis的value有列表类型因此它的接口就要包括对列表value的操作。后面我也会具体介绍不同操作对Redis访问效率的影响。

说到这儿呢,数据模型和操作接口我们就构造完成了,这是我们的基础工作。接下来呢,我们就要更进一步,考虑一个非常重要的设计问题:键值对保存在内存还是外存?

保存在内存的好处是读写很快毕竟内存的访问速度一般都在百ns级别。但是潜在的风险是一旦掉电所有的数据都会丢失。

保存在外存虽然可以避免数据丢失但是受限于磁盘的慢速读写通常在几ms级别键值数据库的整体性能会被拉低。

因此,如何进行设计选择,我们通常需要考虑键值数据库的主要应用场景。比如缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失那么用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached和Redis都是属于内存键值数据库。对于Redis而言缓存是非常重要的一个应用场景。后面我会重点介绍Redis作为缓存使用的关键机制、优势以及常见的优化方法。

为了和Redis保持一致我们的SimpleKV就采用内存保存键值数据。接下来我们来了解下SimpleKV的基本组件。

大体来说,一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分见下图。接下来我们就从这四个部分入手继续构建我们的SimpleKV。

采用什么访问模式?

访问模式通常有两种:一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用比如上图中的libsimplekv.so就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中提供键值存储功能另一种是通过网络框架以Socket通信的形式对外提供键值对操作这种形式可以提供广泛的键值存储服务。在上图中我们可以看到网络框架中包括Socket Server和协议解析。

不同的键值数据库服务器和客户端交互的协议并不相同,我们在对键值数据库进行二次开发、新增功能时,必须要了解和掌握键值数据库的通信协议,这样才能开发出兼容的客户端。

实际的键值数据库也基本采用上述两种方式例如RocksDB以动态链接库的形式使用而Memcached和Redis则是通过网络框架访问。后面我还会给你介绍Redis现有的客户端和通信协议。

通过网络框架提供键值存储服务,一方面扩大了键值数据库的受用面,但另一方面,也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择,带来了一些潜在的问题。

举个例子,当客户端发送一个如下的命令后,该命令会被封装在网络包中发送给键值数据库:

PUT hello world

键值数据库网络框架接收到网络包并按照相应的协议进行解析之后就可以知道客户端想写入一个键值对并开始实际的写入流程。此时我们会遇到一个系统设计上的问题简单来说就是网络连接的处理、网络请求的解析以及数据存取的处理是用一个线程、多个线程还是多个进程来交互处理呢该如何进行设计和取舍呢我们一般把这个问题称为I/O模型设计。不同的I/O模型对键值数据库的性能和可扩展性会有不同的影响。

举个例子,如果一个线程既要处理网络连接、解析请求,又要完成数据存取,一旦某一步操作发生阻塞,整个线程就会阻塞住,这就降低了系统响应速度。如果我们采用不同线程处理不同操作,那么,某个线程被阻塞时,其他线程还能正常运行。但是,不同线程间如果需要访问共享资源,那又会产生线程竞争,也会影响系统效率,这又该怎么办呢?所以,这的确是个“两难”选择,需要我们进行精心的设计。

你可能经常听说Redis是单线程那么Redis又是如何做到“单线程高性能”的呢后面我再和你好好聊一聊。

如何定位键值对的位置?

当SimpleKV解析了客户端发来的请求知道了要进行的键值对操作此时SimpleKV需要查找所要操作的键值对是否存在这依赖于键值数据库的索引模块。索引的作用是让键值数据库根据key找到相应value的存储位置进而执行操作

索引的类型有很多常见的有哈希表、B+树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。如果你看过其他键值数据库就会发现不同键值数据库采用的索引并不相同例如Memcached和Redis采用哈希表作为key-value索引而RocksDB则采用跳表作为内存中key-value的索引。

一般而言内存键值数据库例如Redis采用哈希表作为索引很大一部分原因在于其键值数据基本都是保存在内存中的而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表O(1)的操作复杂度相匹配。

SimpleKV的索引根据key找到value的存储位置即可。但是和SimpleKV不同对于Redis而言很有意思的一点是它的value支持多种类型当我们通过索引找到一个key所对应的value后仍然需要从value的复杂结构例如集合和列表中进一步找到我们实际需要的数据这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构。

Redis采用一些常见的高效索引结构作为某些value类型的底层数据结构这一技术路线为Redis实现高性能访问提供了良好的支撑。

不同操作的具体逻辑是怎样的?

SimpleKV的索引模块负责根据key找到相应的value的存储位置。对于不同的操作来说找到存储位置之后需要进一步执行的操作的具体逻辑会有所差异。SimpleKV的操作模块就实现了不同操作的具体逻辑

  • 对于GET/SCAN操作而言此时根据value的存储位置返回value值即可
  • 对于PUT一个新的键值对数据而言SimpleKV需要为该键值对分配内存空间
  • 对于DELETE操作SimpleKV需要删除键值对并释放相应的内存空间这个过程由分配器完成。

不知道你注意到没有对于PUT和DELETE两种操作来说除了新写入和删除键值对还需要分配和释放内存。这就不得不提SimpleKV的存储模块了。

如何实现重启后快速提供服务?

SimpleKV采用了常用的内存分配器glibc的malloc和free因此SimpleKV并不需要特别考虑内存空间的管理问题。但是键值数据库的键值对通常大小不一glibc的分配器在处理随机的大小内存块分配时表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大就可能会造成较严重的内存碎片问题。

因此分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的Redis而言这点尤为重要。Redis的内存分配器提供了多种选择分配效率也不一样后面我会具体讲一讲这个问题。

SimpleKV虽然依赖于内存保存数据提供快速访问但是我也希望SimpleKV重启后能快速重新提供服务所以我在SimpleKV的存储模块中增加了持久化功能。

不过鉴于磁盘管理要比内存管理复杂SimpleKV就直接采用了文件形式将键值数据通过调用本地文件系统的操作接口保存在磁盘上。此时SimpleKV只需要考虑何时将内存中的键值数据保存到文件中就可以了。

一种方式是对于每一个键值对SimpleKV都对其进行落盘保存这虽然让SimpleKV的数据更加可靠但是因为每次都要写盘SimpleKV的性能会受到很大影响。

另一种方式是SimpleKV只是周期性地把内存中的键值数据保存到文件中这样可以避免频繁写盘操作的性能影响。但是一个潜在的代价是SimpleKV的数据仍然有丢失的风险。

和SimpleKV一样Redis也提供了持久化功能。不过为了适应不同的业务场景Redis为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进后面我会和你逐一介绍Redis在持久化机制中的关键设计考虑。

小结

至此我们构造了一个简单的键值数据库SimpleKV。可以看到前面两步我们是从应用的角度进行设计的也就是应用视角后面四步其实就是SimpleKV完整的内部构造可谓是麻雀虽小五脏俱全。

SimpleKV包含了一个键值数据库的基本组件对这些组件有了了解之后后面在学习Redis这个丰富版的SimpleKV时就会轻松很多。

为了支持更加丰富的业务场景Redis对这些组件或者功能进行了扩展或者说是进行了精细优化从而满足了功能和性能等方面的要求。

从这张对比图中我们可以看到从SimpleKV演进到Redis有以下几个重要变化

  • Redis主要通过网络框架进行访问而不再是动态库了这也使得Redis可以作为一个基础性的网络服务进行访问扩大了Redis的应用范围。
  • Redis数据模型中的value类型很丰富因此也带来了更多的操作接口例如面向列表的LPUSH/LPOP面向集合的SADD/SREM等。在下节课我将和你聊聊这些value模型背后的数据结构和操作效率以及它们对Redis性能的影响。
  • Redis的持久化模块能支持两种方式日志AOF和快照RDB这两种持久化方式具有不同的优劣势影响到Redis的访问性能和可靠性。
  • SimpleKV是个简单的单机键值数据库但是Redis支持高可靠集群和高可扩展集群因此Redis中包含了相应的集群功能支撑模块。

通过这节课SimpleKV的构建我相信你已经对键值数据库的基本结构和重要模块有了整体认知和深刻理解这其实也是Redis单机版的核心基础。针对刚刚提到的几点Redis的重大演进在接下来的课程中我会依次进行重点讲解。与此同时我还会结合实战场景让你不仅能够理解原理还能真正学以致用提升实战能力。

每课一问

给你留个小问题和你了解的Redis相比你觉得SimpleKV里面还缺少什么功能组件或模块吗

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