Redis是一种基于键值对(key-value)的NoSQL数据库,与很多键值对数据库不同的是,Redis中的值可以是由string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)、Bitmaps(位图)、HyperLogLog、GEO(地理信息定位)等多种数据结构和算法组成。
Redis特性:
1、速度快
官方给出的数字是读写性能可以达到10万/秒。造就Redis如此之快的速度,可以大致归纳为以下几点:
Redis的所有数据都是存放在内存中的;下图为谷歌公司2009年给出的各层级硬件执行速度
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;
Redis使用了单线程架构,预防了多线程可能产生的竞争问题;
2、基于键值对的数据结构服务器
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,同时也能够提高开发效率。Redis的全称是REmote Dictionary Server,它主要提供了5种数据结构:字符串、哈希、列表、集合、有序集合,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LBS(Location Based Service,基于位置服务)的不断发展,Redis3.2版本中加入有关GEO(地理信息定位)的功能。
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。
4、简单稳定
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;
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;
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。
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,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Java、PHP、Python、C、C++、Nodejs等。
6、持久化
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,这样就保证了数据的可持久性。
7、主从复制Redis从2.8版本正式提供了高可用实现Redis Sentinel,它能够保证Redis节点的故障发现和故障自动转移。Redis从3.0版本正式提供了分布式实现Redis Cluster,它是Redis真正的分布式实现,提供了高可用、读写和容量的扩展性。
Redis使用场景
1、缓存
缓存机制几乎在所有的大型网站都有使用,合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度,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。
2、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数据结构,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。
3、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。
4、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适合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。
5、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。
Redis不适用场景
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。Redis的数据是存放在内存中的,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,经济成本相当的高。
站在数据冷热的角度看,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,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中,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。