初识Redis
Redis
认识Redis
- 存储数据
- 在内存中
Redis是在分布式系统中，才能发挥威力，如果只是一个单机程序,直接通过变量存储数据的方式，是比Redis更优的选择。
Redis就是基于网络可以吧内存中的变量给别的进程，甚至别的主机的进程进行使用
Mysq和Redis
- Mysql最大的问题在于，访问速度比较慢（用硬盘存的），很多互联网产品中，对与性能要求很高
- Redis也可以作为数据库使用，速度快（用内存存的）
- 两个用到的功能和使用场景不一样
- Redis相对于MySql最大的劣势------存储空间是有限的，且Mysql提供的增删改查的功能更多
有没有一种方案可以 存储空间又大，速度又快的？------典型方案：可以吧Redis和Mysql结合起来使用
- 用Redis来作为Mysql的Cache
二八原则 ：20%的热点数据，能满足80%的访问需求
代价------系统的复杂度大大提升,而且如果数据发生修改，还涉及到Redis和Mysq的数据同步问题
Redis的初心，最初是用来作为分布式系统下来作为一个"消息中间件"的（消息队列）分布式系统下的生产者消费者模型
当前很少会直接随时用Redis作为消息中间件（业界有更多更专业的消息中间件使用）
分布式系统
单机架构
只有一台服务器，这个服务器负责所有的工作
如果业务进一步增长，用户量和数据流都水涨船高，一台主机难以应付的时候，就需要引入更多的主机，引入更多的硬件资源------这个时候就要过渡到分布式系统中。
为什么要引入分布式
一台主机的硬件资源是有上限的（CPU,内存,硬盘，网络,...），服务器每次收到一个请求都需要小号上述的一些资源，如果同一时刻处理的请求多了，此时资源就不够用了，无论是哪一方面不够用了，都可能会导致服务器处理的请求时间变长，甚至处理出错
一旦引入多台主机了，咱们的系统就可以称为"分布式系统"
- 引入分布式，是万不得已的无奈之举，系统的复杂程度会大大提高，随之出现Bug的概率也回变高
| -- | -- |
|---|---|
| 应用服务器 | 存储服务器 |
| 里面可能会包括很多的有业务逻辑，可能会吃CPU和内存 | 需要更大的硬盘空间，更快的数据访问速度，可以配置更大硬盘的服务器，甚至可以上SSD硬盘（固态硬盘） 【机械硬盘，便宜，慢】【固态硬盘，贵，快】 |
应用服务器可能会比较吃CPU和内存，如果把CPU或者内存吃没了，此时应用服务器就扛不住了，这时候就要引入更多的应用服务器
理解负载均衡
负载均衡器，就相当于领导，给员工分配工作，减轻自己的负担
应用服务器，就相当于员工，执行领导的分配，分担领导的工作| (从上往下) | 负载均衡器 | (从上往下) |
|---|---|---|
| 应用服务器 | 应用服务器 | 应用服务器 |
| 存储服务器 |
对于负载均衡器来说，有很多的 负载均衡 具体的算法比如轮询等，对于请求量的承担能力，要远超应用服务器
数据库的读写分离
当负载均衡器的负担增加后，可以增加应用服务器来处理请求量，但是随之存储服务器要承担的请求量也就增多了，这时候该怎么办呢？
引入主从数据库
实际的应用场景中，读的频率是比写的频率要高的！所以主服务一般是一个，只负责写，从数据库可以有多个，只负责写，同时从数据库通过负载均衡的方式，让应用服务器进行访问引入缓存
数据库有个天然的问题，响应速度是更慢的，++所以可以把数据区分"冷热",热点数据放到缓存中~缓存的访问速度往往比数据库快很多。++
20%的数据，能够支持80%的访问量++引入一个缓存服务器++ ，而这个缓存服务器，也就是Redis的主要应用场景，而缓存想要快，就要付出代价，也就是存储空间小
数据库分库分表
引入分布式系统，不光要能够去应对更高的请求量（并发量），同时也要能够应对更大的数据量，这时候就会出现一台服务器空间不够用，存不下数据，需要多台主机来存储。
针对数据库进行进一步拆分: 分库分表
- 分库：本来一个数据库服务器，这个数据库服务器上有多个数据库(database)，现在就可以引入多个数据库服务器，每个数据库服务器存储一个或者一部分数据库
- 分表：如果一个表特别大，大到一台主机存不下，也可以针对表进行拆分
- 具体分库分表如何实践？还是要结合实际的业务场景来展开
业务拆分------微服务
什么叫微服务------ 之前的应用服务器，一个服务器程序里面做了很多的业务，这就可能会导致一个服务器的代码变得越来越复杂，为了更方便于代码的维护，就可以把这样一个复杂的服务器，拆分成更多的，功能更单一，但是更小的服务器微服务的本质是在解决"人"的问题，当应用服务器复杂了，势必就需要更多的人来维护，当人多了，就需要配套的管理，把这些人组织好，划分组织结构，分成多个组，就需要进行分工，按照功能，拆分微多组微服务，有利于上述人员组织结构的分配(大厂)
微服务的缺点：
- 系统的性能下降，网络通信的速度可能是比硬盘还慢的（现在又万兆网卡，读写速度已经超过硬盘读写）
- 系统复杂程度更高，可用性受到影响，服务器更多了，出现问题的概率也变大了，这就需要一系列的手段来保证系统的可用性
微服务的优势：
- 解决了人的问题
- 使用微服务，可以更方便于功能的复用
- 可以给不同的服务进行不同的部署
常见概念了解
- 应用/系统：一个应用，就是一个/组服务器程序
- 模块/组件：一个应用，里面有很多个功能，每个独立的功能，就可以称为是一个模块/组件
- 分布式：引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列工作
- 集群：引入多个主机/服务器，协同完成一系列工作
- 中间件：和业务无关的服务（数据库，缓存，消息队列）
- 可用性：系统整体可用的时间/总的时间（360天/365天=>可用性）
Redis背景介绍
Redis的一些特性（优点）
Mysq主要是通过"表"的方式来存储组织数据的，"关系型数据库"
Redis主要是通过"键值对"的方式来存储组织数据的，"非关系型数据库"
特性
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在内存中存储数据
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针对Redis的操作，可以直接通过简单的交互式命令进行操作，也可以通过一些脚本的方式，批量执行一些操作（可以带有一些逻辑）
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可以在Redis原有的功能的基础上再进行扩展，Redis提供了一组API ，可以支持（c，c++，rust等语言）拓展
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持久化：Redis把数据存储在内存上和硬盘上，以内存为主，硬盘为辅（硬盘相当于对内存的数据备份了一下），如果Redis重启了，就会在重启时加载硬盘中的备份数据使Redis的内存恢复到重启前的状态
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集群：Redis能存储的数据是有限的（内存空间有限），引入多个主机，部署多个Redis节点，每个Redis存储数据的一部分
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高可用：=> 冗余/备份 ------------Redis自身支持"主从"结构，从节点相当于主节点的备份
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速度快：为什么快？1. Redis数据在内存中，就比访问硬盘的数据库，快很多 2. Redis核心功能都是比较简单的逻辑 3.从网络角度上，Redis使用了多路复用的方式（epoll） 4. Redis使用的是单线程模型，减少了不必要额度线程之间的进程开销 5.Redis是使用C语言开发的，所以就快（？ 同样是数据库，Mysql也是C语言开发的）
多线程提高效率的前提是，CPU密集型的任务，使用多个线程可以充分利用CPU多核资源
但是Redis的核心任务，主要就是操作内存的数据结构，不会吃很多CPU
应用场景
- 当做数据库(对访问速度要求快，实时性高)，如搜索引擎->广告搜索（商业搜索）
- 作为缓存------>Redis存储部分数据，全量数据以Mysql为主，哪怕Redis数据没了，还可以从mysql这边再加载回来
- 会话
- 消息队列（服务器）（不是Linux进程间通信的那个消队列）------>基于这个可以实现以一个网络版本的生产者消费者模型；如果当前场景中，对于消息队列的功能依赖的不是很多，并且又不想引入额外的依赖了，Redis可以作为一个选择。
Redis不能做的事情
- 存储大规模数据
Redis客户端
首先，要知道Redis也是一个++客户端-服务器++结构的程序（Mysql）
客户端和服务器（（本体）负责存储和管理数据）之间，通过网络通信,可以在同一个主机上，也可以在不同主机上。
redis客户端的多种形态
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自带了命令行客户端 redis-cli
redis -cli
或者
redis -cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -
图形化界面的客户端（桌面程序，web程序）
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基于Redis的API自行开发客户端【工作中的主要形态】
非常类似于mysql的C语言API和JDBC