文章目录

思维导图
Redis概述
Redis的版本
Redis的部分应用场景
- 缓存
- 高速读／写
安装 Redis
- Windows下安装Redis
- linux下安装Redis
数据类型
在线网站

思维导图

Redis概述

在传统的 Java Web 项目中，使用数据库进行存储数据，弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘，而磁盘的读／写比较慢.

如果不存在高并发，因此往往没有瞬间需要读／写大量数据的要求，这个时候使用数据库进行读／写是没有太大的问题的，

在互联网中，往往存在大数据量的需求，比如一些商品抢购的场景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，一瞬间成千上万的请求就会到来，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，最终导致服务岩机的严重生产问题。

为了克服这些问题， Java Web 项目往往就引入了 NoSQL 技术， NoSQL 工具也是一种简易的数据库，它主要是一种基于内存的数据库，并提供一定的持久化功能。Redis 和MongoDB 是当前使用最广泛的 NoSQL。我们这里来探讨Redis 。

Redis可以支持每秒十几万次的读／写操作，其性能远超数据库，并且支持集群、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，还能支持一定的事务能力，这在高并发访问的场景下保证数据安全和一致性非常重要。

#Redis的优点

基于 ANSI C 语言编写的，接近于汇编语言的机器语言，运行十分快速
基于于内存的读／写，速度自然比数据库的磁盘读／写要快得多
数据库结构只有 6 种数据类型，数据结构比较简单，因此规则较少，而数据库则是范式，完整性、规范性需要考虑的规则比较多，处理业务会比较复杂

Redis的版本

Redis借鉴了Linux操作系统对于版本号的命名规则：版本号第二位如果是奇数，则为非稳定版本（例如2.7、 2.9、 3.1），如果是偶数，则为稳定版本（例如2.6、 2.8、 3.0、 3.2、4.0）。

Redis的部分应用场景

缓存： 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，同时 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。
高速读／写的场合使用它快速读／写： 比如一些需要进行商品抢购和抢红包的场合，把这些需要高速读／写的数据，缓存到 Redis 中，而在满足一定的条件下，触发这些缓存的数据写入数据库中
排行榜系统： 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
计数器应用：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，Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好
社交网络：赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、，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： 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

缓存

一般而言在使用Redis 存储的时候，需要从 3 个方面进行考虑。

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，有没有必要？

在考虑过这些问题后，如果觉得有必要使用缓存，那么就使用它。使用 Redis 作为缓存的读取逻辑如下：

当第一次读取数据的时候，读取 Redis 的数据就会失败，此时会触发程序读取数据库，把数据读取出来，并且写入 Redis 。
当第二次及以后读取数据时，就直接读取 Redis ，读到数据后就结束了流程，速度就大大提高。

从上面的分析可知，大部分的操作是读操作，使用 Redis 应对读操作，速度就会十分迅速，同时也降低了对数据库的依赖，大大降低了数据库的负担。

分析了读操作的逻辑后，下面再来分析写操作的流程，

从上面的流程可以看出，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没有必要使用 Redis。如果是读次数远大于写次数，则使用 Redis 就有其价值了，因为写入 Redis 虽然要消耗一定的代价，但是其性能良好，相对数据库而言，几乎可以忽略不计。

高速读／写

在互联网的应用中，往往存在一些需要高速读／写的场合，比如商品的秒杀，抢红包，淘宝、京东的双十一活动或者春运抢票等。这类场合在一个瞬间成千上万的请求就会达到服务器，如果使用的是数据库，一个瞬间数据库就需要执行成千上万的 SQL，很容易造成数据库的瓶颈，严重的会导致数据库瘫痪，造成 Java Web 系统服务崩溃。

在这样的场合的应对办法往往是考虑异步写入数据库，而在高速读／写的场合中单单使用 Redis 去应对， 把这些需要高速读／写的数据，缓存到 Redis 中，而在满足一定的条件下，触发这些缓存的数据写入数据库中.

先看看一次请求操作的流程图如下：

当一个请求达到服务器，只是把业务数据先在 Redi s 读／写，而没有进行任何对数据库的操作，换句话说系统仅仅是操作 Redis 缓存，而没有操作数据库，这个速度就比操作数据库要快得多，从而达到需要高速响应的效果。

但是一般缓存不能持久化，或者所持久化的数据不太规范，因此需要把这些数据存入数据库，所以在一个请求操作完 Redis 的读／写后，会去判断该高速读／写的业务是否结束。这个判断的条件往往就是秒杀商品剩余个数为 0，抢红包金额为 0，如果不成立，则不会操作数据库；如果成立，则触发事件将 Redis 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。

假设面对的是一个商品秒杀的场景，从上面的流程看，一个用户抢购商品，绝大部分的场合都是在操作内存数据库 Redis ，而不是磁盘数据库，所以其性能更为优越。只有在商品被抢购一空后才会触发系统把 Redis 缓存的数据写入数据库磁盘中，这样系统大部分的操作基于内存，就能够在秒杀的场合高速响应用户的请求，达到快速应答。

而现实中这种需要高速响应的系统会比上面的分析更复杂，因为**这里没有讨论高并发下的数据安全和一致性问题，没有讨论有效请求和无效请求、事务一致性等诸多问题**，这些后续独立讨论它。

安装 Redis

Windows下安装Redis

请参考实战SSM_O2O商铺_45【Redis缓存】配置Redis在Service层加入缓存

linux下安装Redis

Redis-02Redis在linux下的安装及常见问题

数据类型

Redis 是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能，它是一种键值( key-value ）数据库，使用 key 作为索引找到当前缓存的数据，并且返回给程序调用者。

当前的 Redis （redis3.0）支持 6 种数据类型，它们分别是字符串（ String ）、列表（ List）、集合（ set ）、哈希结构（ hash ）、有序集合（ zset）和基数（ HyperLogLog ）

数据类型	数据类型存储的值	说明
STRING （字符串）	可以是保存字符串、整数和浮点数	可以对字符串进行操作，比如增加字符或在子串，如果是整数或者浮点数，可以实现计算，比如自增等
LIST （列表）	它是一个链表，它的每一个节点都包含一个字符串	Redis支持从链表的两端插入或者弹出节点，或在通过偏移对它进行裁剪；还可以读取一个或者多个节点，根据条件删除或者查找节点等
SET （集合）	它是一个收集器，但是是无序的,在它里面每一个元素都是一个字符串，而且是独一无二 , 各不相同的	可以新增、读取、删除单个元素；检测一个元索是否在集合中，计算它和1其他集合的交集并集和差集等；随机从集合中读取元素
HASH ( 哈希散列表）	它类似于 Java 语言中的 Map，是一个键值对应的无序列表	可以附、删、查、改单个键值对，也可以获取所有的键值对
ZSET （有序集合〉	它是一个有序的集合，可以包含字符串、整数、浮点数、分值（ score ），元素的排序是依据分值的大小来决定的	可以地、删、查、改元素，根据分值的泡因或者成员来获取对应的元素
HyperLogLog （基数）	它的作用是计算主复的值，以确定存储的数量	只提供基数的运算，不提供返回的功能

如上表格粗略描述了 Redis 的 6 种数据类型，并简要说明了它们的作用，后面还会详细介绍它们的数据结构和常用 Redis 命令。

此外， Red is 还支持一些事务、发布订阅消息模式、主从复制、持久化等。

在线网站

http://try.redis.io/

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