【Redis】关于Redis，你该了解这些（一）

作者：Itzhipan

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目录

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点

Redis与其他key-value存储有什么不同

Redis 优势

分布式计算的优点

分布式计算的缺点

什么是NoSQL

为什么使用NoSQL 

NoSQL的优点/缺点

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 学习之前要多问自己为什么？Redis是什么，为什么要学习Redis，Redis怎么用？

Redis持久化

Redis缓存与数据库

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、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。

它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。

缓存穿透，缓存雪崩，热点key等处理方案（会双重锁的使用）

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点

• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

性能极高-Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s

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，因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 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。

分布式计算的优点

可靠性（容错） 

分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。

可扩展性：

在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。

资源共享：

共享数据是必不可少的应用，如银行，预订系统。

灵活性：

由于该系统是非常灵活的，它很容易安装，实施和调试新的服务。

更快的速度：

分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力，使得它比其他系统有更快的处理速度。

开放系统：

由于它是开放的系统，本地或者远程都可以访问到该服务。

更高的性能：

相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性能（及更好的性价比）。

分布式计算的缺点

故障排除：

故障排除和诊断问题。

软件：

更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点。

网络：

网络基础设施的问题，包括：传输问题，高负载，信息丢失等。

安全性：

开放系统的特性让分布式计算系统存在着数据的安全性和共享的风险等问题。

什么是NoSQL

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

为什么使用NoSQL 

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。

NoSQL的优点/缺点

优点:

• - 高可扩展性
• - 分布式计算
• - 低成本
• - 架构的灵活性，半结构化数据
• - 没有复杂的关系

缺点:

• - 没有标准化
• - 有限的查询功能（到目前为止）
• - 最终一致是不直观的程序