redis心得体会

redis简介：

在我们日常的Java Web开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。

NoSQL 技术：

解决了一系列问题，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。，因此出现了Redis和MongoDB，Redis和MongoDB是当前使用最广泛的NoSQL，而就Redis技术而言，它的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，其性能远超数据库，并且还支持集群、分布式、主从同步等配置，原则上可以无限扩展，让更多的数据存储在内存中，更让人欣慰的是它还支持一定的事务能力，这保证了高并发的场景下数据的安全和一致性。

Redis 在 Java Web 主要有两个应用场景：

• 存储 缓存 用的数据；
• 需要高速读/写的场合使用它快速读/写；

缓存

在日常对数据库的访问中，读操作的次数远超写操作，比例大概在 1:9 到 3:7，所以需要读的可能性是比写的可能大得多的。当我们使用SQL语句去数据库进行读写操作时，数据库就会去磁盘把对应的数据索引取回来，这是一个相对较慢的过程。

如果我们把数据放在 Redis 中，也就是直接放在内存之中，让服务端直接去读取内存中的数据，那么这样速度明显就会快上不少，并且会极大减小数据库的压力，但是使用内存进行数据存储开销也是比较大的，限于成本的原因，一般我们只是使用 Redis 存储一些常用和主要的数据，比如用户登录的信息等

一般而言在使用 Redis 进行存储的时候，我们需要从以下几个方面来考虑：

• 业务数据常用吗？命中率如何？如果命中率很低，就没有必要写入缓存；
• 该业务数据是读操作多，还是写操作多？如果写操作多，频繁需要写入数据库，也没有必要使用缓存；
• 业务数据大小如何？如果要存储几百兆字节的文件，会给缓存带来很大的压力，这样也没有必要；

使用 Redis 作为缓存的读取逻辑如下图所示：

从上图我们可以知道以下两点：

1. 当第一次读取数据的时候，读取 Redis 的数据就会失败，此时就会触发程序读取数据库，把数据读取出来，并且写入 Redis 中；
2. 当第二次以及以后需要读取数据时，就会直接读取 Redis，读到数据后就结束了流程，这样速度就大大提高了。

从上面的分析可以知道，读操作的可能性是远大于写操作的，所以使用 Redis 来处理日常中需要经常读取的数据，速度提升是显而易见的，同时也降低了对数据库的依赖，使得数据库的压力大大减少。

分析了读操作的逻辑，下面我们来看看写操作的流程：

从流程可以看出，更新或者写入的操作，需要多个 Redis 的操作，如果业务数据写次数远大于读次数那么就没有必要使用 Redis。

关于使用内存存储数据，我知道谷歌好像就是把所有互联网的数据都存储在内存条的，所以才会有如此高质量、高效的搜索，但它毕竟是谷歌...

高速读/写的场合

在如今的互联网中，越来越多的存在高并发的情况，比如天猫双11、抢红包、抢演唱会门票等，这些场合都是在某一个瞬间或者是某一个短暂的时刻有成千上万的请求到达服务器，如果单纯的使用数据库来进行处理，就算不崩，也会很慢的，轻则造成用户体验极差用户量流失，重则数据库瘫痪，服务宕机，而这样的场合都是不允许的！

所以我们需要使用 Redis 来应对这样的高并发需求的场合，我们先来看看一次请求操作的流程图：

我们来进一步阐述这个过程：

1. 当一个请求到达服务器时，只是把业务数据在 Redis 上进行读写，而没有对数据库进行任何的操作，这样就能大大提高读写的速度，从而满足高速响应的需求；
2. 但是这些缓存的数据仍然需要持久化，也就是存入数据库之中，所以在一个请求操作完 Redis 的读/写之后，会去判断该高速读/写的业务是否结束，这个判断通常会在秒杀商品为0，红包金额为0时成立，如果不成立，则不会操作数据库；如果成立，则触发事件将 Redis 的缓存的数据以批量的形式一次性写入数据库，从而完成持久化的工作。

加压后如图：

安装redis服务命令：

启动服务关闭服务：

需要注意的是：所有命令需要在window解压的redis根目录执行，免安装的情况下,window 切换目录需要首先切到盘符D：然后cd到盘符的指定路径

相关配置文件和官方文档都在下载的目录中，比如下面的conf文件可以修改服务的端口号，默认的是6397