Redis part1—介绍NoSQL和缓存技术

介绍 Redis

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

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、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。

Redis 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。

Redis 简介

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，遵守 BSD 协议，它提供了一个高性能的键值（key-value）存储系统，常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。

性能极高：Redis 以其极高的性能而著称，能够支持每秒数十万次的读写操作24。这使得Redis成为处理高并发请求的理想选择，尤其是在需要快速响应的场景中，如缓存、会话管理、排行榜等。
丰富的数据类型：Redis 不仅支持基本的键值存储，还提供了丰富的数据类型，包括字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等。这些数据类型为开发者提供了灵活的数据操作能力，使得Redis可以适应各种不同的应用场景。
原子性操作：Redis 的所有操作都是原子性的，这意味着操作要么完全执行，要么完全不执行。这种特性对于确保数据的一致性和完整性至关重要，尤其是在高并发环境下处理事务时。
持久化：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存到磁盘中，以便在系统重启后恢复数据。这为 Redis 提供了数据安全性，确保数据不会因为系统故障而丢失。
支持发布/订阅模式：Redis 内置了发布/订阅模式（Pub/Sub），允许客户端之间通过消息传递进行通信。这使得 Redis 可以作为消息队列和实时数据传输的平台。
单线程模型：尽管 Redis 是单线程的，但它通过高效的事件驱动模型来处理并发请求，确保了高性能和低延迟。单线程模型也简化了并发控制的复杂性。
主从复制：Redis 支持主从复制，可以通过从节点来备份数据或分担读请求，提高数据的可用性和系统的伸缩性。
应用场景广泛：Redis 被广泛应用于各种场景，包括但不限于缓存系统、会话存储、排行榜、实时分析、地理空间数据索引等。
社区支持：Redis 拥有一个活跃的开发者社区，提供了大量的文档、教程和第三方库，这为开发者提供了强大的支持和丰富的资源。
跨平台兼容性：Redis 可以在多种操作系统上运行，包括 Linux、macOS 和 Windows，这使得它能够在不同的技术栈中灵活部署。

Redis 与其他 key-value 存储有什么不同

Redis 与其他 key-value 存储系统的主要区别在于其提供了丰富的数据类型、高性能的读写能力、原子性操作、持久化机制、以及丰富的特性集。

以下是 Redis 的一些独特之处：

丰富的数据类型：Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，还提供了 list、set、zset（有序集合）、hash 等数据结构的存储。这些数据类型可以更好地满足特定的业务需求，使得 Redis 可以用于更广泛的应用场景。
高性能的读写能力：Redis 能读的速度是 110000次/s，写的速度是 81000次/s。这种高性能主要得益于 Redis 将数据存储在内存中，从而显著提高了数据的访问速度。
原子性操作：Redis 的所有操作都是原子性的，这意味着操作要么完全执行，要么完全不执行。这种特性对于确保数据的一致性和完整性非常重要。
持久化机制：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，以便在系统重启后能够再次加载使用。这为 Redis 提供了数据安全性，确保数据不会因为系统故障而丢失。
丰富的特性集：Redis 还支持 publish/subscribe（发布/订阅）模式、通知、key 过期等高级特性。这些特性使得 Redis 可以用于消息队列、实时数据分析等复杂的应用场景。
主从复制和高可用性：Redis 支持 master-slave 模式的数据备份，提供了数据的备份和主从复制功能，增强了数据的可用性和容错性。
支持 Lua 脚本：Redis 支持使用 Lua 脚本来编写复杂的操作，这些脚本可以在服务器端执行，提供了更多的灵活性和强大的功能。
单线程模型：尽管 Redis 是单线程的，但它通过高效的事件驱动模型来处理并发请求，确保了高性能和低延迟。

Redis的安装

下载地址：https://github.com/redis-windows/redis-windows/releases。

下载完了解压就行，然后配一下环境变量，把 redis 的目录加进去

启动命令如下

1	redis-server.exe redis.windows.conf

介绍 NoSQL

什么是 NoSQL，特点是什么

要学习 Redis，首先理解 NoSQL 的核心概念和特点非常重要，因为 Redis 是 NoSQL 数据库中最具代表性的产品之一。

NoSQL 的全称是 “Not Only SQL”（不仅仅是 SQL），它是一类非关系型数据库的统称。与传统的关系型数据库（如 MySQL、Oracle）不同，NoSQL 不依赖于固定的表结构（Schema），也不强制遵循关系模型（如外键关联），而是采用更灵活的数据模型来存储和管理数据。

核心定位：NoSQL 并非要取代关系型数据库，而是作为其补充，用于解决关系型数据库在特定场景下的瓶颈（如高并发、海量数据、灵活结构等）。

NoSQL 的兴起与互联网的快速发展密切相关。传统关系型数据库在以下场景中逐渐暴露出不足：

海量数据存储：随着用户和业务增长，数据量从 GB 级飙升到 TB 甚至 PB 级，关系型数据库的单表性能瓶颈明显。
高并发读写：如社交平台、电商秒杀等场景，需要每秒处理数万甚至数十万请求，关系型数据库的锁机制（表锁、行锁）会成为瓶颈。
灵活的数据结构：互联网业务需求多变（如商品属性、用户行为等），关系型数据库的固定 Schema（表结构）难以快速适配。
分布式扩展：关系型数据库的 “垂直扩展”（升级服务器配置）成本高，而 “水平扩展”（多机集群）实现复杂（如分库分表需额外工具）。

为解决这些问题，NoSQL 数据库应运而生，它通过简化数据模型、优化分布式架构，在性能、扩展性和灵活性上做出了针对性设计。

与关系型数据库相比，NoSQL 的核心特点可以总结为 “灵活、高效、可扩展”，具体表现为：

对比维度	关系型数据库（如 MySQL）	NoSQL 数据库（如 Redis）
数据模型	基于表结构（行列），严格遵循 Schema	多样化（键值、文档、列族等），Schema 灵活
关系处理	支持外键、JOIN 等复杂关系	弱化关系，通常不支持 JOIN（需应用层处理）
事务支持	强事务（ACID 特性）	多数支持弱事务（BASE 理论），部分支持强事务（如 Redis 的 Multi）
扩展性	垂直扩展为主，水平扩展复杂	天然支持水平扩展（分片、集群）
查询能力	支持复杂 SQL 查询（多表关联、聚合等）	查询能力较简单，依赖特定 API
适用场景	结构化数据、强事务需求（如金融交易）	非结构化数据、高并发、海量数据（如缓存、日志）

NoSQL的分类

NoSQL 并非单一类型的数据库，而是根据数据模型的不同分为四大类。其中，Redis 属于 “键值存储” 类型，这是你学习 Redis 的核心定位。

1. 键值存储（Key-Value）

数据模型：以 “键（Key）- 值（Value）” 对存储数据，类似字典。Key 是唯一标识，Value 可以是字符串、数字、二进制等（Redis 的 Value 支持更复杂的结构，如列表、哈希等）。
特点：查询速度极快（O (1) 复杂度），适合简单的读写操作。
代表产品：Redis、Memcached、RocksDB。
典型场景：缓存（如 Redis 缓存热点数据）、会话存储（如用户登录状态）、计数器（如点赞数）。

2. 文档存储（Document）

数据模型：以 “文档” 为单位存储，文档格式通常是 JSON/BSON（类似字典的嵌套结构），支持复杂的嵌套字段。
特点：Schema 灵活（同一集合的文档可以有不同字段），支持对文档内字段的查询。
代表产品：MongoDB、CouchDB。
典型场景：内容管理（如博客、新闻）、电商商品信息（不同商品属性差异大）。

3. 列族存储（Column-Family）

数据模型：以 “列族” 为单位组织数据，每个列族包含多个列，类似 “二维表的垂直拆分”，适合按列查询。
特点：高写入性能，适合海量数据的离线分析。
代表产品：HBase、Cassandra。
典型场景：日志存储、时序数据（如监控指标）、大数据分析。

4. 图存储（Graph）

数据模型：以 “节点（Node）” 和 “边（Edge）” 存储数据，专注于描述实体间的关系（如社交网络中的 “好友关系”）。
特点：高效处理多对多关系，支持复杂的路径查询。
代表产品：Neo4j、JanusGraph。
典型场景：社交网络（好友推荐）、知识图谱（如百度百科的关联关系）。

Redis数据库的结构

Redis 是一种基于内存的键值（Key-Value）型 NoSQL 数据库

Redis 的核心是 “键值对”，但它的 Value 支持多种复杂数据结构，这是其区别于普通键值数据库（如 Memcached）的核心优势。

键（Key）的特点：

类型固定：Key 只能是字符串（String），且最大长度不超过 512MB。
唯一性：每个 Key 在 Redis 中是唯一的，类似关系型数据库的 “主键”。
命名规范：通常用 “业务：对象：ID: 属性” 的格式命名（如 user:100:name），便于管理。

值（Value）的 5 种基本数据结构（核心！）：

Redis 的 Value 支持多种结构，每种结构对应不同的使用场景：

数据结构	说明	典型场景
字符串（String）	最简单的键值对，Value 可以是文本、数字或二进制（如图片）	缓存用户信息、计数器（点赞数）、分布式锁
哈希（Hash）	类似 JSON 对象，由多个 “字段 - 值” 对组成（Field-Value）	存储对象属性（如用户的姓名、年龄、性别）
列表（List）	有序的字符串集合，支持两端插入 / 删除，可看作 “双向链表”	消息队列、最新消息列表（如朋友圈动态）
集合（Set）	无序的字符串集合，自动去重，支持交集、并集等运算	标签（如文章标签）、好友关系（共同好友）
有序集合（Sorted Set）	类似 Set，但每个元素关联一个 “分数（Score）”，按分数排序	排行榜（如游戏积分排名）、带权重的消息队列

Redis 内部通过 “字典（Dict）” 管理所有键值对，类似 Python 的字典或 Java 的 HashMap。

顶层结构：Redis 服务器维护一个全局字典（redisDb 结构中的 dict），所有 Key-Value 对都存储在这个字典中。
- 字典的 Key 是字符串对象（robj 结构，类型为 OBJ_STRING）。
- 字典的 Value 是多态对象（robj 结构），根据实际类型指向不同的数据结构（如字符串、哈希表等）。
Value 的底层实现（优化细节）：

Redis 会根据数据量自动选择更高效的底层结构（“编码转换”），例如：
- 字符串（String）：短字符串用 embstr 编码（内存连续），长字符串用 raw 编码。
- 哈希（Hash）：元素少的时候用 “压缩列表（ZipList）”，多的时候用 “哈希表（HashTable）”。
- 列表（List）：元素少的时候用 “压缩列表”，多的时候用 “双向链表（LinkedList）”。这种设计让 Redis 在不同数据规模下都能保持高性能。

用一个表格直观感受 Redis 结构的差异：

维度	关系型数据库（如 MySQL）	Redis
数据组织	表（Table）→ 行（Row）→ 列（Column）	数据库（DB）→ 键值对（Key-Value）→ Value 多结构
结构约束	严格 Schema（表结构固定）	无 Schema，Value 结构灵活
关系处理	支持外键、JOIN 关联	无内置关系，需通过应用层维护
存储位置	主要在磁盘	主要在内存（可持久化到磁盘）