Redis 是什么?
Redis 的定义?
百度百科: Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
中文官网: Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过Redis Sentinel提供高可用,通过Redis Cluster提供自动分区。
简单来说: Redis 是一个高性能的 key-value 数据库。
Redis 出现的背景
磁盘时代
很久之前,我们的数据存储方式是磁盘存储,每个磁盘都有一个磁道。每个磁道有很多扇区,一个扇区接近512Byte。
磁盘的寻址速度是毫秒级的,带宽是GB/MB的。内存是ns级的,带宽也比磁盘大上好几个数量级。总体来说,磁盘比内存在寻址上慢了接近10W倍。
在这段历史中,我们的面临的问题是,I/O问题。在读写文件时,我们常常面临很大的I/O成本问题。但是最初有个最初的解决方案是加一个buffer。
数据库的产生
数据库技术就是为了解决磁盘的I/O瓶颈。为了解决这个问题,我们将磁盘扇区分为4K的一个个小的分区,构成索引。有了这些索引值,我们就能通过索引进行更便捷的查找。为了能否更快的查找,我们将索引使用B+树进行存储。
key-value 数据库的产生
随着互联网的发展,我们面临了一个新的问题。如何才能抵挡高并发,以及大数据导致的查找变慢呢?(注意,数据量变大,仅仅影响多数据查找,单数据查找并不会影响性能。我们的业务逻辑,通常是多条数据查找,所以才会有瓶颈)
高并发意味着每秒的查询数量很大, 传统的基于数据库(磁盘)查找的问题就出来了,磁盘IO很明显不能有效支撑高并发查询.(比如,通常单机的MYSQL服务器只能支撑几千的并发请求,当然不同配置的机器肯定有所差异)
于是我们的基于内存存储的 key-value 数据库产生了
Redis 优势
- 性能极高: Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
- 丰富的数据类型: Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
- 原子: Redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过MULTI和EXEC指令包起来。
- 丰富的特性: Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
Redis与其他key-value存储有什么不同?
Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作,这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明,无需进行额外的抽象。
Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘,所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存,应为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是, 相比在磁盘上相同的复杂的数据结构,在内存中操作起来非常简单,这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。 同时,在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的,因为他们并不需要进行随机访问。
Redis 可以做什么?
热点数据缓存
- 头条新闻
- 微博热议
- 最新评论等等
分布式数据共享
- Session数据
- 共享配置
分布式锁
- 抢票系统,剩余票数
- 秒杀活动,商品库存
全局ID
- int类型,incrby,利用原子性 incrby userid 1000 分库分表的场景,一次性拿一段
计数器
- int类型,incr方法例如:文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟,先写入Redis再定时同步到数据库
限流
- 以访问者的ip和其他信息作为key,访问一次增加一次计数,超过次数则返回false
消息队列
- List提供了两个阻塞的弹出操作:blpop/brpop,可以设置超时时间
- blpop:blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
- brpop:brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
- 队列:先进先除:rpush blpop,左头右尾,右边进入队列,左边出队列
- 栈:先进后出:rpush brpop
抽奖
- 自带一个随机获得值spop myset
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