目录
1.Redis是什么?
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)、HyperLogL0g、GEO(地理信息定位) 等多种数据结构和算法组成，因此Redis可以满足很多的应用场景，而且因为 Redis 会将所有数据都存放再内存中，所以它的读写性能非常惊人。不仅如此，Redis还可以将内存的数据利用快照和日志的形式保存到硬盘上，这样在发生类似断电或者机器故障的时候，内存中的数据不会“丢失””。除了上述功能以外，Redis还提供了键过期、发布订阅、事务、流水线、Lua 脚本等附加功能。总之，如果在合适的场景使用号 Redis，它就会像一把瑞士军刀一样所向披靡。
Redis的来源
2008年，Redis的作者 Salvatore Sanfilippo 在开发一个叫 LLOOGG 的网站时，需要实现一个高性能的队列功能，最开始是使用 MySQL来实现的，但后来发现无论怎么优化 SQL语句等都不能使网站的性能提高上去，再加上自己囊中羞涩，于是他决定自己做一个专属于 LLOOGG 的数据库，这个就是 Redis 的前身。后来，Salvatore Sanfilippo 将 Redis 1.0 的源码发布到 Github 上，可能连他自己都没想到，Redis后来如此受欢迎。
假如现在有人问 Redis 的作者都有谁在使用 Redis，我想他可以开句玩笑的回答:还有谁不使用Redis，当然这只是开玩笑，但是从 Redis 的官方公司统计来看，有很多重量级的公司都在使用Redis，如国外的Twitter、Instagram、StackOverflow、Github等，国内就更多了，如果单单从体量来统计，新浪微博可以说是全球最大的 Redis 使用者，除了新浪微博，还有像阿里巴巴、腾讯、搜狐、优酷土豆、美团、小米、唯品会等公司都是 Redis 的使用者。除此之外，许多开源技术像 ELK等已经把 Redis 作为它们组件中的重要一环，而且 Redis 还提供了模块系统让第三方人员实现功能扩展，让 Redis 发挥出更大的威力。所以，可以这么说，熟练使用和运维 Redis 已经成为开发运维人员的一个必备技能。
2. Redis特性
Redis 之所以受到如此多公司的青睐，必然有之过人之处，下面是关于 Redis 的8个重要特性。
2.1 速度快
正常情况下，Redis执行命令的速度非常快，官方给出的数字是读写性能可以达到 10 万/秒，当然这也取决于机器的性能，但这里先不讨论机器性能上的差异，只分析一下是什么造就了 Redis 如此之快，可以大概归纳为以下四点:
- Redis 的所有数据都是存放在内存中的，表 1-1是谷歌公司 2009 年给出的各层级硬件执行速度，所以把数据放在内存中是 Redis 速度快的最主要原因。
- 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，预防了多线程可能产生的竞争问题。
- Redis 在 6.0版本引入了多线程机制，但主要也是在处理网络和 10，不涉及到数据命令，即命令
- 的执行仍然采用了单线程模式。
- 作者对于 Redis 源代码可以说是精打细磨，曾经有人评价 Redis 是少有的集性能和优雅于一身的开源代码。
表 1-1 谷歌公司给出的各层级硬件执行速度
2.2 基于键值对的数据结构服务器
几乎所有的编程语言都提供了类似字典的功能，例如 C++里的 map、Java 里的 map、Python 里的 dict 等，类似于这种组织数据的方式叫做基于键值对的方式，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，同时也能提高开发效率。Redis的全程是 REmote DictionaryServer，它主要提供了5种数据结构: 字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、集合(set)、有序集合(ordered set/zet)，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，Redis 3.2.版本种加入有关 GEO(地理信息定位)的功能，总之在这些数据结构的帮助下，开发者可以开发出各种“有意思”的应用。
2.3 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。
2.4 简单稳定
Redis 的简单主要表现在三个方面。首先，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，相对于很多 NOSOL数据库来说代码量相对要少很多，也就意味着普通的开发和运维人员完全可以“吃透”它。其次，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。最后，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。
但与简单相对的是 Redis 具备相当的稳定性，在大量使用过程中，很少出现因为 Redis 自身 BUG而导致宕掉的情况。
2.5 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，并且由于 Redis 受到社区和各大公司的广泛认可，所以支持 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C、C++、Java、PHP、Python、NodeJs等，后续我们会对 Redis 的客户端使用做详细说明。
2.6 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(如图 1-1所示)，这样就保证了数据的可持久性，后续我们将对 Redis 的持久化进行详细说明。
图 1-1 Redis 内存到硬盘的持久化
2.7 主从复制
Redis 提供了复制功能，实现了多个相同数据的 Redis副本(Replica) (如图 1-2 所示)，复制
功能是分布式 Redis 的基础。后续我们会对 Redis 的复制功能进行详细演示。
图 1-2 Redis 主从复制架构
2.8 高可用和分布式
Redis 提供了高可用实现的 Redis 哨兵(Redis Sentinel)，能够保证 Redis 结点的故障发现和故
障自动转移。也提供了 Redis集群(Redis Cluster)，是真正的分布式实现，提供了高可用、读写和
容量的扩展性。
3. Redis使用场景
上节我们已经了解了 Redis 的若干个特性，本节来看一下 Redis 的典型应用场景有哪些?
3.1 缓存(Cache)
缓存机制几乎在所有大型网站都有使用，合理地使用缓存不仅可以加速数据的访问速度，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。可以这么说，一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。
3.2 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的结构，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。
3.3 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。
3.4 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合适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。
3.5 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。
4. Redis 不可以做什么
实际上和任何一门技术一样，每个技术都有自己的应用场景和边界，也就是说 Redis 并不是万金
油，有很多合适它解决的问题，但是也有很多不合适它解决的问题。我们可以站在数据规模和数据冷热的角度来进行分析。
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，我们知道Redis 的数据是存放
在内存中的，虽然现在内存已经足够便宜，但是如果数据量非常大，例如每天有几亿的用户行为数
据，使用 Redis 来存储的话，基本上是个无底洞，经济成本相当高。
站在数据冷热的角度，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，视频基本信息基本上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，这里暂且不讨论两者数据规模的差异，单纯站在数据冷热的角度上看，视频信息属干热数据，用户观看记录属干冷数据。如果将这些冷数据放在 Redis上，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，可以说是事半功倍。
所以，Redis 并不是万金油，相信随着我们对 Redis 的逐步学习，能够清楚 Redis 真正的使用场
景。