01_一个键值数据库包含什么

从基础入手，知道 Redis 里面可以存怎么样的数据，对数据可以做怎么样的操作
（也就是数据模型和操作接口）
这些看似简单，却是 Redis 缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础

可以存哪些数据？

对于键值数据库而言，基本的数据模型是 K-V 模型
Key 可以是 String 类型，而 Value 是 String、整型等基本数据类型或其他复杂类型

不同键值数据库支持的 Key 类型一般差别不大，而 Value 类型则有较大差别
例如，Memcached 支持的 Value 类型仅为 String 类型，而 Redis 支持的 Value 包括了 String、哈希表、列表、集合等

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

可以对数据做什么操作？

基本操作无外乎增删改查
但是在实际执行时，会根据 Key 是否存在而执行相应的新写或更新流程，所以增改可能是一条命令

在实际业务场景中，可能还会有查询一个用户在一段时间内的访问记录（即 SCAN 操作，根据一段 Key 的范围返回相应的 Value 值）
还可能会在黑白名单应用中，需要判断某个用户是否存在（即 EXISTS 操作，用于判断某个 Key 是否存在）

采用什么访问模式？

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
访问模式通常有两种

• 通过函数库调用的方式供外部应用使用
• 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（网络框架中包括 Socket Server 和协议解析）

Redis 采用的就是通过网络框架访问
通过网络框架提供键值存储服务，一方面扩大了数据库的受用面，但是也给性能、运行模型提供了不同的设计选择，带来一些潜在的问题

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到键值数据库
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（即 I/O 模型设计）

举个例子，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，这就减低了系统响应速度

如何定位键值对的位置？

当数据库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，数据库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
索引的作用是让兼职数据库根据 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

像 Redis 就是采用哈希表作为 K-V 索引，很大一部分原因在于，其键值数据基本是保存在内存中的，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

不同操作的具体逻辑是怎么样的？

• 对于 GET/SCAN 操作而言，根据 value 的存储位置返回 value 即可
• 对于 PUT 一个新的键值对数据而言，数据库需要为该键值对分配内存空间
• 对于 DELETE 操作，数据库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）

如何实现重启后快速提供服务？

键值数据库虽然依赖于内存保存数据，但如果需要重启后快速重新提供服务，则需要增加持久化功能，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

但是，在什么时机保存这份数据呢？

• 一种方式是，对于每一个键值对，数据库都将其落盘保存到文件中，数据更加可靠，但是会造成很大的性能问题
• 另一种方式则是周期性地把数据保存到文件中，这样可以避免频繁写盘操作的性能影响。但是潜在代价就是数据有丢失的风险