Redis 从零到精通：第一篇初识redis

一、初识Redis

Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：

键值型
NoSql

其中键值型 ，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：

1.认识NoSql

NoSql 可以翻译做Not Only Sql（不仅仅是SQL），或者是No Sql（非Sql的）数据库。是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种特殊的数据库，因此也称之为非关系型数据库。

1.1结构化与非结构化

传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束：

而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。

可以是键值型：

也可以是文档型：

还可以是图形：

1.2.关联和非关联

传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：

而非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：

此处要维护"张三"的订单与商品"荣耀"和"小米11"的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。

java 复制代码

{
  id: 1,
  name: "张三",
  orders: [
    {
       id: 1,
       item: {
	 id: 10, title: "荣耀6", price: 4999
       }
    },
    {
       id: 2,
       item: {
	 id: 20, title: "小米11", price: 3999
       }
    }
  ]
}

1.3.查询方式

传统关系型数据库会基于Sql语句做查询，语法有统一标准；

而不同的非关系数据库查询语法差异极大，五花八门各种各样。

1.4.事务

传统关系型数据库能满足事务ACID的原则。

原子性 ：Redis 事务通过 MULTI（开启）、EXEC（执行）、DISCARD（取消）实现，命令会入队批量执行 ，但执行中若部分命令失败，不会自动回滚已成功的命令（仅跳过失败命令，继续执行后续），严格来说不满足完整原子性；

一致性 ：Redis 可保证事务执行前后数据合法，若事务执行失败（如 DISCARD 取消），数据会恢复到事务前状态，满足一致性；

隔离性 ：Redis 事务是单线程执行 ，EXEC 执行时会独占线程，事务内的命令连续执行，不会被其他命令插入，天然满足最高隔离级别（串行化）；

持久性：依赖 Redis 的持久化机制（RDB 快照、AOF 日志）。若开启持久化，事务提交后数据会持久化到磁盘，满足持久性；若未开启，事务结果仅存内存，系统崩溃会丢失，不满足持久性。

而非关系型数据库往往不支持事务，或者不能严格保证ACID的特性，只能实现基本的一致性。

1.5总结

除了上述四点以外，在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：

存储方式

关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响

非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快性能自然会好一些

扩展性

关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。

非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。

关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦

2.认识Redis

Redis诞生于2009年全称是Re mote D ictionary Server 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。

特征：

键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富
单线程，每个命令具备原子性
低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、良好的编码）。
支持数据持久化
支持主从集群、分片集群
支持多语言客户端

主从集群是为了不宕机、数据不丢 ，数据全量复制，所有节点存的都是完整数据，**不能扩容存储，只能分担读压力，也就是子节点能够备份父节点数据。**若父节点数据出了问题，可以从子节点的获取

分片集群是为了存更多数据、扛更大并发 ，数据分散存储，同时自带主从备份，既扩容又高可用，是大规模场景的首选，比如一T的数据分给不同电脑存

类型	核心作用	数据存储	解决问题
主从集群	高可用（不宕机）	所有节点存完整数据	怕服务挂、怕数据丢，分担读压力
分片集群	扩容 + 高可用	数据拆分，各节点存部分	单机存不下、扛不住高并发读写