Redis简介

Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker. 翻译为：Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
官网：https://redis.io
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。它存储的value类型比较丰富，也被称为结构化的NoSql数据库。
NoSql（Not Only SQL），不仅仅是SQL，泛指非关系型数据库。NoSql数据库并不是要取代关系型数据库，而是关系型数据库的补充。
关系型数据库(RDBMS)：

  • Mysql
  • Oracle
  • DB2
  • SQLServer

非关系型数据库(NoSql)：

下载后得到下面安装包：

2 Redis安装

1）在Linux中安装Redis
在Linux系统安装Redis步骤：

  1. 将Redis安装包上传到Linux
  2. 解压安装包，命令：==tar -zxvf redis-4.0.0.tar.gz -C /usr/local==
  3. 安装Redis的依赖环境gcc，命令：==yum install gcc-c++==
  4. 进入/usr/local/redis-4.0.0，进行编译，命令：==make==
  5. 进入redis的src目录进行安装，命令：==make install==

安装后重点文件说明：
/usr/local/redis-4.0.0/src/redis-server：Redis服务启动脚本
/usr/local/redis-4.0.0/src/redis-cli：Redis客户端脚本
/usr/local/redis-4.0.0/redis.conf：Redis配置文件
2)Windows直接解压即可

Redis的应用场景

计数器

可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。

数据类型

Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

string

适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。

hash

一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。

list

因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的*，消息队列等。

set

可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。

Sorted Set

是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。
如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。