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Redis真的有那么好用吗？

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Java 中间件 Redis

不管你是从事Python、Java、Go、PHP、Ruby等等… Redis都应该是一个比较熟悉的中间件。而大部分经常写业务代码的程序员，实际工作中或许只用到了set value、get value两个操作。对Redis缺乏一个整体的认识。今天就来对Redis的常见问题做一个总结。希望能够帮助到大家

Redis是什么

Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型：string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(无序集合)、zset(sorted set：有序集合)

Redis在项目中的应用场景

1、缓存数据

最常用，对经常需要查询且变动不是很频繁的数据常称作热点数据。

2、消息队列

相当于消息订阅系统，比如ActiveMQ、RocketMQ。如果对数据有较高一致性要求时，还是建议使用MQ)

3、计数器

比如统计点击率、点赞率，redis具有原子性，可以避免并发问题

4、电商网站信息

大型电商平台初始化页面数据的缓存。比如去哪儿网购买机票的时候首页的价格和你点进去的价格会有差异。

5、热点数据

比如新闻网站实时热点、微博热搜等，需要频繁更新。总数据量比较大的时候直接从数据库查询会影响性能

给个爱的理由

在单节点服务器我们通常是这样的

随着企业的发展、业务的扩展。面对海量的数据，直接使用MySql会导致性能下降，数据的读写也会非常慢。于是我们就可以搭配缓存来处理海量数据。

于是现在我们是这样的：

上图只是简述了缓存的作用，当数据继续增大我们需要利用主从复制技术来达到读写分离

数据库层直接与缓存进行交互，如果缓存中有数据直接返回客户端，如果没有才会从MySql中去查询。从而减小了数据库的压力，提升了效率。

平时发布了一款新手机，会有抢购活动。同一时间段，服务端会收到很多的下单请求。

我们需要使用redis的原子操作来实现这个“单线程”。首先我们把库存存在一个列表中，假设有10件库存，就往列表中push10个数，这个数没有实际意义，仅仅只是代表10件库存。抢购开始后，每到来一个用户，就从列表中pop一个数，表示用户抢购成功。当列表为空时，表示已经被抢光了。因为列表的pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行的

题外话：还有的抢购是直接在前端页面限制请求，这些请求直接被前端拦截，并没有到后端服务器

Redis为什么会这么快

1、Redis是纯内存操作，需要的时候需要我们手动持久化到硬盘中

2、Redis是单线程，从而避开了多线程中上下文频繁切换的操作。

3、Redis数据结构简单、对数据的操作也比较简单

4、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求

5、使用多路I/O复用模型，非阻塞I/O

多路I/O复用: I/O 多路复用技术是为了解决进程或线程阻塞到某个 I/O 系统调用而出现的技术，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪，就是这个文件描述符进行读写操作之前），能够通知程序进行相应的读写操作

Redis数据类型的应用场景

前面提到了Redis支持五种丰富的数据类型，那么在不同场景下我们该怎么选择呢？

String

字符串是最常用的数据类型，他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB，可以说是无所不能了。

Hash

常用作存储结构化数据、比如论坛系统中可以用来存储用户的Id、昵称、头像、积分等信息。如果需要修改其中的信息，只需要通过Key取出Value进行反序列化修改某一项的值，再序列化存储到Redis中，Hash结构存储，由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储，所以可以大量节约内存。这一点在String结构里是不存在的。

List

List的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis 内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。另外，可以利用 lrange 命令，做基于 Redis 的分页功能，性能极佳，用户体验好。

Set

set 对外提供的功能与 list 类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，这个时候就可以选择使用set。

Sort Set

可以按照某个条件的权重进行排序，比如可以通过点击数做出排行榜的数据应用。

Redis缓存的数据一致性

真正意义上来讲数据库的数据和缓存的数据是不可能一致的，数据分为最终一直和强一致两类。如果业务中对数据的要求必须强一直那么就不能使用缓存。缓存能做的只能保证数据的最终一致性。

我们能做的只能是尽可能的保证数据的一致性。不管是先删库再删缓存还是先删缓存再删库，都可能出现数据不一致的情况，因为读和写操作是并发的，我们没办法保证他们的先后顺序。具体应对策略还是要根据业务需求来定，这里就不赘述了。

Redis的过期和内存淘汰

Redis存储数据时我们可以设置他的过期时间。但是这个key是怎么删除的呢？

一开始我认为是定时删除，后来发现并不是这样，因为如果定时删除，需要一个定时器来不断的负责监控这个key，虽然内存释放了，但是非常消耗cpu资源。

Redis过期删除采用的是定期删除，默认是每100ms检测一次，遇到过期的key则进行删除，这里的检测并不是顺序检测，而是随机检测。那这样会不会有漏网之鱼？显然Redis也考虑到了这一点，当我们去读/写一个已经过期的key时，会触发Redis的惰性删除策略，直接回干掉过期的key

内存淘汰是指用户存储的一部分key是可以被Redis自动的删除，从而会出现从缓存中查不到数据的情况。加入我们的服务器内存为2G、但是随着业务的发展缓存的数据已经超过2G了。但是这并不影响我们程序的运行，因为操作系统的可见内存并不受物理内存的限制。物理内存不够用没关系，计算机会从硬盘中划出一片空间来作为虚拟内存。这就是Redis设计两种应用场景的初衷：缓存、持久存储