Redis概述

目录

    • redis概述
      • [1. 什么是redis](#1. 什么是redis)
      • [2. 为什么使用redis](#2. 为什么使用redis)
      • [3. redis为什么快](#3. redis为什么快)
      • [4. 哪些场景下使用redis](#4. 哪些场景下使用redis)

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基础概念,后续知识有时间整理(数据结构、核心知识、高可用&可扩展、应用实践)

redis概述

1. 什么是redis

Redis是一款内存高速缓存数据库 。Redis全称为:Remote Dictionary Server(远程数据服务),使用C语言编写,Redis是一个key-value存储系统(键值存储系统),支持丰富的数据类型,如:String、list、set、zset、hash。

Redis是一种支持key-value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存,事件发布或订阅,高速队列等场景。支持网络,提供字符串,哈希,列表,队列,集合结构直接存取,基于内存,可持久化。

2. 为什么使用redis

  • 读写性能优异:Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s
  • 数据类型丰富:Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
  • 原子性:Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
  • 丰富的特性:Redis支持发布订阅、持久化、事件机制、事务,以及高可用&可扩展(分片模式、哨兵、主从复制)

3. redis为什么快

  • 内存存储:Redis是一个基于内存的数据存储系统,所有的数据操作都是直接在内存中进行的,相对于传统的磁盘存储,内存的读写速度要快得多。
  • 数据结构简单:Redis支持的数据结构相对简单(如字符串、列表、集合等),这些数据结构的操作都非常高效。
  • 单线程模型:Redis采用单线程模型来处理客户端的请求,这样可以避免线程切换和竞争状态的开销,尽管是单线程,但由于大多数操作都是内存操作,其性能依旧非常高。
  • 非阻塞I/O:Redis使用了非阻塞的网络I/O模型,例如epoll作为I/O多路复用技术的一部分,这使得Redis可以高效地处理多个客户端的连接和请求。
  • 优化的数据操作算法:Redis针对其支持的数据结构和操作进行了高度优化,许多操作的时间复杂度都很低(例如O(1)或O(log n))。
  • 持久化策略:尽管是基于内存的系统,Redis也提供了RDB和AOF两种持久化方式,这些持久化操作是以非阻塞方式执行的,不会影响主线程的性能。
  • 支持管道化(Pipelining):客户端可以一次性发送多个命令到服务器,减少网络延迟,服务器处理完这些命令后,一次性将结果返回给客户端。
  • 发布/订阅模式:提供了有效的消息广播/订阅支持,通过有效的内存数据分发,加快了消息传递的速度。

总结:通过内存操作、简单的数据结构、单线程模型,以及高效的网络I/O处理等技术,Redis能够提供极快的数据读写性能,这使其成为在需要高速数据存取场景下的首选数据库。

4. 哪些场景下使用redis

  • 热点数据的缓存

    缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存的组件。而且,Redis内部是支持事务的,在使用时候能有效保证数据的一致性。

    作为缓存使用时,一般有两种方式保存数据:

    • 读取前,先去读Redis,如果没有数据,读取数据库,将数据拉入Redis。
    • 插入数据时,同时写入Redis。

    方案一:实施起来简单,但是有两个需要注意的地方:

    • 避免缓存击穿。(数据库没有就需要命中的数据,导致Redis一直没有数据,而一直命中数据库。)
    • 数据的实时性相对会差一点。

    方案二:数据实时性强,但是开发时不便于统一处理。当然,两种方式根据实际情况来适用。

    如:方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

  • 限时业务的运用

    redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会删除它。利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息、手机验证码等业务场景。

  • 计数器相关问题

    redis由于incrby命令可以实现原子性的递增,所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成、具体业务还体现在比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。

  • 分布式锁

    这个主要利用redis的setnx命令进行,setnx:"set if not exists"就是如果不存在则成功设置缓存同时返回1,否则返回0 ,这个特性在很多后台中都有所运用,因为我们服务器是集群的,定时任务可能在两台机器上都会运行,所以在定时任务中首先 通过setnx设置一个lock, 如果成功设置则执行,如果没有成功设置,则表明该定时任务已执行。 当然结合具体业务,我们可以给这个lock加一个过期时间,比如说30分钟执行一次的定时任务,那么这个过期时间设置为小于30分钟的一个时间就可以,这个与定时任务的周期以及定时任务执行消耗时间相关。

    在分布式锁的场景中,主要用在比如秒杀系统等。

  • 延时操作

    比如在订单生产后我们占用了库存,10分钟后去检验用户是否真正购买,如果没有购买将该单据设置无效,同时还原库存。 由于redis自2.8.0之后版本提供Keyspace Notifications功能,允许客户订阅Pub/Sub频道,以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。 所以我们对于上面的需求就可以用以下解决方案,我们在订单生产时,设置一个key,同时设置10分钟后过期, 我们在后台实现一个监听器,监听key的实效,监听到key失效时将后续逻辑加上。当然我们也可以利用rabbitmq、activemq等消息中间件的延迟队列服务实现该需求。

  • 排行榜相关问题

    关系型数据库在排行榜方面查询速度普遍偏慢,所以可以借助redis的SortedSet进行热点数据的排序。比如点赞排行榜,做一个SortedSet, 然后以用户的openid作为上面的username, 以用户的点赞数作为上面的score, 然后针对每个用户做一个hash, 通过zrangebyscore就可以按照点赞数获取排行榜,然后再根据username获取用户的hash信息,这个当时在实际运用中性能体验也蛮不错的。

  • 点赞、好友等相互关系的存储

    Redis 利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。在微博应用中,每个用户关注的人存在一个集合中,就很容易实现求两个人的共同好友功能。

  • 简单队列

    由于Redis有list pushlist pop这样的命令,所以能够很方便的执行队列操作

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