Redis简介与数据结构

Redis简介

官网简介： https://redis.io/docs/about/

Redis是一个开源在内存中进行数据存储的数据库，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理。
Redis的数据结构包括： strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries（带范围查询的排列集合）, bitmaps（位图）, hyperloglogs（超日志）, geospatial indexes（地理空间索引）, and streams.
Redis支持：replication（复制）, Lua scripting（Lua脚本）, LRU eviction（LRU驱逐）, transactions（事务）, and different levels of on-disk persistence（不同级别的持久化）, and provides high availability via Redis Sentinel and automatic partitioning with Redis Cluster（开箱即用的集群方案Redis sentinel 和 redis cluster）.

为什么使用Redis?

主要是两个原因：高性能，高并发

高性能

在MySQL中，用户第一次访问数据库中的数据时，是从磁盘读取，速度较慢。

但redis是在内存中进行数据存储，速度快。

在系统维度的高性能实现：

处理层：线程模型
内存层：数据结构
存储层：AOF
网络层： epoll网络框架

高并发

QPS（Query Per Second）：服务器每秒可以执行的查询次数；

在MySQL中，QPS：约1w

在单核Redis中：10w+ （使用redis集群更高）

高可靠

在系统维度的高可靠实现：

处理层：主从复制
内存层：哨兵机制
存储层：RDB

高可拓展

通过数据分片和负载均衡实现。

Redis应用

缓存。例如作为MySQL的缓存。
分布式锁。例如Redis的拓展Redisson
限流。（Redis + Lua 脚本的方式来实现限流）
消息队列。可以，但几乎不会用（Redis 自带的 list 数据结构可以作为一个简单的队列使用。）
复杂业务场景。

Redis系统观

以下是redis三大主线

以下是redis 问题-主线-技术点的汇总图。

来自极客时间《Redis核心技术与实战》

Redis这么快，主要归功于三个方面

Redis 基于内存，内存的访问速度是磁盘的上千倍；
Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，主要是单线程事件循环和 IO 多路复用（Redis 线程模式）；
Redis 内置了多种优化过后的数据结构实现，性能非常高。

因此下面首先来看看Redis数据结构.

Redis数据结构

Redis常用的数据结构有：

5 种基础数据结构：String（字符串）、List（列表）、Hash（散列）、Set（集合）、Sorted Set（有序集合）。
3 种特殊数据结构：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)

String

底层实现 : 简单动态字符串

应用场景:

需要存储常规数据的场景 : 例如缓存 session、token、图片地址、序列化后的对象(相比较于 Hash 存储更节省内存)。
需要计数的场景 : 用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数。
分布式锁.

List

底层实现 : 双向链表 + 压缩列表

应用场景:

信息流展示 :最新文章\动态等
消息队列 (但存在不能以消费组形式消费数据等问题)

Hash

底层实现 : 压缩列表 + 哈希表

应用场景 :

对象数据存储场景 : 缓存对象、用户信息、商品信息、购物车等。

Set

Redis 中的 Set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，Set 是一个很好的选择，并且 Set 提供了判断某个元素是否在一个 Set 集合内的重要接口，这个也是 List 所不能提供的。

可以基于 Set 轻易实现交集、并集、差集的操作，比如你可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。这样的话，Set 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程。

著作权归Guide所有原文链接：https://javaguide.cn/database/redis/redis-data-structures-01.html#%E4%BB%8B%E7%BB%8D-3

底层实现 : 哈希表 + 整数数组

应用场景 :

需要存放的数据不能重复的场景 : 文章点赞、动态点赞等
需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景 : 共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集）等场景。
需要随机获取数据源中的元素的场景 : 抽奖系统、随机点名等场景。

Sort Set

Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。

著作权归Guide所有原文链接：https://javaguide.cn/database/redis/redis-data-structures-01.html#%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF-3

底层实现 : 压缩列表 + 跳表

应用场景 :