Redis从入门到精通 _Redis

常用的 SQL 数据库的数据都是存在磁盘中的，虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的 IO 压力。

文章插图

图片来自 Pexels
由于数据库的缓存一般是针对查询的内容，而且粒度也比较小，一般只有表中的数据没有发生变动的时候，数据库的缓存才会产生作用。
但这并不能减少业务逻辑对数据库的增删改操作的 IO 压力，因此缓存技术应运而生，该技术实现了对热点数据的高速缓存，可以大大缓解后端数据库的压力。
主流应用架构

文章插图

客户端在对数据库发起请求时，先到缓存层查看是否有所需的数据，如果缓存层存有客户端所需的数据，则直接从缓存层返回，否则进行穿透查询，对数据库进行查询。
如果在数据库中查询到该数据，则将该数据回写到缓存层，以便下次客户端再次查询能够直接从缓存层获取数据。
缓存中间件 Memcache 和 redis 的区别
Memcache 的代码层类似 Hash，特点如下：

支持简单数据类型
不支持数据持久化存储
不支持主从
不支持分片

Redis 特点如下：

数据类型丰富
支持数据磁盘持久化存储
支持主从
支持分片

为什么 Redis 能这么快
Redis 的效率很高，官方给出的数据是 100000+QPS，这是因为：

Redis 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高。
Redis 使用单进程单线程模型的(K，V)数据库，将数据存储在内存中，存取均不会受到硬盘 IO 的限制，因此其执行速度极快。

另外单线程也能处理高并发请求，还可以避免频繁上下文切换和锁的竞争，如果想要多核运行也可以启动多个实例。

数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 不使用表，不会强制用户对各个关系进行关联，不会有复杂的关系限制，其存储结构就是键值对，类似于 HashMap，HashMap 最大的优点就是存取的时间复杂度为 O(1) 。
Redis 使用多路 I/O 复用模型，为非阻塞 IO 。

注：Redis 采用的 I/O 多路复用函数：epoll/kqueue/evport/select 。
选用策略：

因地制宜，优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用函数作为底层实现。
由于 Select 要遍历每一个 IO，所以其时间复杂度为 O(n)，通常被作为保底方案。
基于 React 设计模式监听 I/O 事件。

Redis 的数据类型
String
最基本的数据类型，其值最大可存储 512M，二进制安全(Redis 的 String 可以包含任何二进制数据，包含 jpg 对象等) 。

文章插图

注：如果重复写入 key 相同的键值对，后写入的会将之前写入的覆盖。
Hash
String 元素组成的字典，适用于存储对象。

文章插图

List
列表，按照 String 元素插入顺序排序。其顺序为后进先出。由于其具有栈的特性，所以可以实现如“最新消息排行榜”这类的功能。

文章插图

Set
String 元素组成的无序集合，通过哈希表实现(增删改查时间复杂度为 O(1))，不允许重复。

文章插图

另外，当我们使用 Smembers 遍历 Set 中的元素时，其顺序也是不确定的，是通过 Hash 运算过后的结果。
Redis 还对集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以实现如同共同关注，共同好友等功能。
Sorted Set
通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

文章插图

更高级的 Redis 类型
用于计数的 HyperLogLog、用于支持存储地理位置信息的 Geo 。
从海量 Key 里查询出某一个固定前缀的 Key
假设 Redis 中有十亿条 Key，如何从这么多 Key 中找到固定前缀的 Key?
方法 1：使用 Keys [pattern]：查找所有符合给定模式 Pattern 的 Key
使用 Keys [pattern] 指令可以找到所有符合 Pattern 条件的 Key，但是 Keys 会一次性返回所有符合条件的 Key，所以会造成 Redis 的卡顿。