文章目录1. 初识 Redis1.1 Redis 特性1.1.1 速度快1.1.2 基于键值对的数据结构服务器1.1.3 丰富的功能1.1.4 简单稳定1.1.5 客户端语言多1.1.6 持久化Persistence1.1.7 主从复制Replication1.1.8 高可用High Availability和分布式Distributed1.2 Redis 使用场景1.2.1 Redis和MySQL1.2.2 Redis 可以做什么1.2.3 为什么要用Redis1.3 Redis 使用场景1.3.1 Redis 可以做什么1.3.2 Redis 不可以做什么1. 初识 Redis1.1 Redis 特性Redis之所以受到如此多公司的青睐必然有之过人之处下面是关于Redis的8个重要特性:速度快基于键值对的数据结构服务器丰富的功能简单稳定客户端语言多持久化主从复制高可用 和 分布式MySQL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”key都是stringvalue则可以是stringshasheslistssetsstreams......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)redis主要用Lua读音撸啊作为编写脚本的语言Redis提供了一组 API可以在Redis原有的功能基础上再进行扩展。通过CCRust通过这几个语言编写Redis扩展(本质上就是一个动态链接库)自己去扩展Redis的功能。比如Redis自身已经提供了很多的数据结构和命令。通过扩展让Redis支持更多的数据结构以及支持更多的命令1.1.1 速度快正常情况下Redis执行命令的速度非常快官方给出的数字是读写性能可以达到10万 / 秒当然这也取决于机器的性能但这里先不讨论机器性能上的差异只分析一下是什么造就了Redis如此之快可以大概归纳为以下四点Redis的所有数据都是存放在内存中的表1-1是谷歌公司2009年给出的各层级硬件执行速度所以把数据放在内存中是Redis速度快的最主要原因。Redis核心功能都是比较简单的逻辑。核心功能都是比较简单的操作内存的数据结构。从网络角度上Redis使用了I/O多路复用的方式(epoll) 。使用一个线程管理很多个socket。Redis是用C语言实现的一般来说C语言实现的程序 “距离” 操作系统更近执行速度相对会更快。不过实际上MySQL也是C语言写的所以这个说法有待商榷。虽然如果用python写的话确实比C语言慢这个只能看自己的主观了。Redis使用了单线程预防了多线程可能产生的竞争问题。Redis在6.0版本引入了多线程机制但主要也是在处理网络和I/O不涉及到数据命令即命令的执行仍然采用了单线程模式。这样的单线程模型减少了不必要的线程之间的竞争开销。这里要注意多线程虽然可以提高效率但不是所有情况都可以提高需要具体情况具体分析。多线程提高效率的前提是CPU密集型任务使用多个线程可以充分利用CPU多核资源。但是对于Redis来说核心任务是操作内存的数据结构不会消耗很多CPU。如果使用多线程反而会因为加锁导致锁竞争唤醒等等导致速度慢。作者对于Redis源代码可以说是精打细磨曾经有人评价Redis是少有的集性能和优雅于一身的开源代码。谷歌公司给出的各层级硬件执行速度1.1.2 基于键值对的数据结构服务器几乎所有的编程语言都提供了类似字典的功能例如C里的map、Java里的map、Python里的dict等类似于这种组织数据的方式叫做基于键值对的方式与很多键值对数据库不同的是Redis中的值不仅可以是字符串而且还可以是具体的数据结构。这样不仅能便于在许多应用场景的开发同时也能提高开发效率。Redis的全程是REmote Dictionary Server它主要提供了5种数据结构字符串string、哈希hash、列表list、集合set、有序集合ordered set / zet同时在字符串的基础之上演变出了位图Bitmaps和HyperLogLog两种神奇的 ”数据结构“。并且随着LBSLocation Based Service基于位置服务的不断发展Redis 3.2.版本中加入有关GEO地理信息定位的功能总之在这些数据结构的帮助下开发者可以开发出各种 “有意思” 的应用。1.1.3 丰富的功能除了5种数据结构Redis还提供了许多额外的功能提供了键过期功能可以用来实现缓存。提供了发布订阅功能可以用来实现消息系统。支持Lua脚本功能可以利用Lua创造出新的Redis命令。提供了简单的事务功能能在一定程度上保证事务特性。提供了流水线Pipeline功能这样客户端能将一批命令一次性传到Redis减少了网络的开销。1.1.4 简单稳定Redis的简单主要表现在三个方面。首先Redis的源码很少早期版本的代码只有2万行左右3.0版本以后由于添加了集群特性代码增至5万行左右相对于很多NoSQL数据库来说代码量相对要少很多也就意味着普通的开发和运维人员完全可以 “吃透” 它。其次Redis使用单线程模型这样不仅使得Redis服务端处理模型变得简单而且也使得客户端开发变得简单。最后Redis不需要依赖于操作系统中的类库例如Memcache需要依赖libevent这样的系统类库Redis自己实现了事件处理的相关功能。但与简单相对的是Redis具备相当的稳定性在大量使用过程中很少出现因为Redis自身BUG而导致宕掉的情况。1.1.5 客户端语言多Redis提供了简单的TCP通信协议很多编程语言可以很方便地接入到Redis并且由于Redis受到社区和各大公司的广泛认可所以支持Redis的客户端语言也非常多几乎涵盖了主流的编程语言例如C、C、Java、PHP、Python、NodeJS等后续我们会对Redis的客户端使用做详细说明。1.1.6 持久化Persistence通常看将数据放在内存中是不安全的一旦发生断电或者机器故障重要的数据可能就会丢失因此Redis提供了两种持久化方式RDB和AOF即可以用两种策略将内存的数据保存到硬盘中如图1-1所示这样就保证了数据的可持久性后续我们将对Redis的持久化进行详细说明。图1-1 Redis内存到硬盘的持久化1.1.7 主从复制ReplicationRedis提供了复制功能实现了多个相同数据的Redis副本Replica如图1- 2所示复制功能是分布式Redis的基础。后续我们会对Redis的复制功能进行详细演示。图1-2 Redis主从复制架构1.1.8 高可用High Availability和分布式DistributedRedis提供了高可用实现的Redis哨兵Redis Sentinel能够保证Redis结点的故障发现和故障自动转移。也提供了Redis集群Redis Cluster是真正的分布式实现提供了高可用、读写和容量的扩展性。1.2 Redis 使用场景1.2.1 Redis和MySQLRedis是在内存中存储数据的只有在分布式系统中才能发挥威力。如果只是单机程序直接通过变量存储数据的方式是比使用Redis更优的选择。进程有隔离性每个进程的进程空间都是被隔离开的也就是A进程无法读取进程B内存中的数据。因此在分布式系统上一个进程想要读取其他进程就变得困难起来了。因为其他进程有隔离性而且可能在不同的主机上。Redis就相当于针对上述的需求点进行了一个封装。虽然进程有隔离性但是存在进程间通信。而且可以通过网络跨主机进行进程间通信。Redis就是基于网络把自己内存中的变量给其他的进程甚至别的主机的进程进行使用。MySQL最大的问题在于访问速度比较慢。很多互联网产品中对于性能要求很高。相对于MySQL的频繁I/ORedis也可以作为数据库使用而且快很多内存的操作速度比外存大概快十万倍。光这么看的话似乎应该都选Redis但是实际上很难定量衡量Redis到底比MySQL快很多。因为两者相差的功能和使用场景各有差异无法控制变量来进行速度的快慢比较。Redis的最大的劣势在于存储空间有限。内存虽然快但是小。而且虽然很多互联网产品中对于性能要求很高。但是更多的互联网产品对性能的要求没那么高。如果要又大又快可以实现吗可以把Redis和MySQL结合起来使用。例如把Redis当成MySQL的cache。根据二八定律20%的热点数据能满足80%的访问需求。那么20%的热点数据用Redis其余80%的非热点数据用MySQL全量存储。不过这么做的话系统的复杂度大大提升而且如果数据修改会涉及到Redis和MySQL的数据同步问题。redis其实最初被研发出来就是用来作为一个“消息中间件”的消息队列-------为了解决分布式系统下的“生产者消费者模型”。结果发展起来后做数据库或者缓存更好用。当前也很少用redis作为消息中间件因为有更好用的消息中间件。1.2.2 Redis 可以做什么要充分理解Redis的作用需要对网站的架构有一定的基础理解可以先看一下这个博主的这篇文章服务端高并发分布式结构演进之路1.2.3 为什么要用Rediscookie是实现用户身份信息保存的只是在浏览器这边存储了一个用户的身份标识sessionId。需要session配合。之前的session是存储在应用服务器上的。服务器这里真正存储用户数据。总不至于让用户再登陆一次把如何解决上述问题想办法让负载均衡器把同一个用户的请求始终打到同一个机器上(也就是不能轮询了而是要通过userld之类的方式来分配机器同一台userid到一个机器上)把会话数据单独拎出来放到一组独立的机器上存储(Redis应用程序重启了会话不丢失)1.3 Redis 使用场景1.3.1 Redis 可以做什么缓存Cache缓存机制几乎在所有大型网站都有使用合理地使用缓存不仅可以加速数据的访问速度而且能够有效地降低后端数据源的压力。Redis提供了键值过期时间设置并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。排行榜系统排行榜系统几乎存在于所有的网站例如按照热度排名的排行榜按照发布时间的排行榜按照各种复杂维度计算出的排行榜Redis提供了列表和有序集合的结构合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统。计数器应用计数器在网站中的作用至关重要例如视频网站有播放数、电商网站有浏览数为了保证数据的实时性每一次播放和浏览都要做加1的操作如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好可以说是计数器系统的重要选择。社交网络赞 / 踩、粉丝、共同好友 / 喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能由于社交网站访问量通常比较大而且传统的关系型数据不太合适保存这种类型的数据Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。消息队列系统消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件因为其具有业务解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能虽然和专业的消息队列比还不够足够强大但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。1.3.2 Redis 不可以做什么实际上和任何一门技术一样每个技术都有自己的应用场景和边界也就是说Redis并不是万金油有很多合适它解决的问题但是也有很多不合适它解决的问题。我们可以站在数据规模和数据冷热的角度来进行分析。站在数据规模的角度看数据可以分为大规模数据和小规模数据我们知道Redis的数据是存放在内存中的虽然现在内存已经足够便宜但是如果数据量非常大例如每天有几亿的用户行为数据使用Redis来存储的话基本上是个无底洞经济成本相当高。站在数据冷热的角度数据分为热数据和冷数据热数据通常是指需要频繁操作的数据反之为冷数据例如对于视频网站来说视频基本信息基本上在各个业务线都是经常要操作的数据而用户的观看记录不一定是经常需要访问的数据这里暂且不讨论两者数据规模的差异单纯站在数据冷热的角度上看视频信息属于热数据用户观看记录属于冷数据。如果将这些冷数据放在Redis上基本上是对于内存的一种浪费但是对于一些热数据可以放在Redis中加速读写也可以减轻后端存储的负载可以说是事半功倍。所以Redis并不是万金油相信随着我们对Redis的逐步学习能够清楚Redis真正的使用场景。
