引言
在Web應用發展的初期，那時關係型數據庫受到了較爲廣泛的關注和應用，原因是因爲那時候Web站點基本上訪問和併發不高、交互也較少。而在後來，隨着訪問量的提升，使用關係型數據庫的Web站點多多少少都開始在性能上出現了一些瓶頸，而瓶頸的源頭一般是在磁盤的I/O上。
而隨着互聯網技術的進一步發展，各種類型的應用層出不窮，這導致在當今雲計算、大數據盛行的時代，對性能有了更多的需求，主要體現在以下四個方面：
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低延遲的讀寫速度：應用快速地反應能極大地提升用戶的滿意度
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支撐海量的數據和流量：對於搜索這樣大型應用而言，需要利用PB級別的數據和能應對百萬級的流量
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大規模集羣的管理：系統管理員希望分佈式應用能更簡單的部署和管理
龐大運營成本的考量：IT部門希望在硬件成本、軟件成本和人力成本能夠有大幅度地降低 -
爲了克服這一問題，NoSQL應運而生，它同時具備了高性能、可擴展性強、高可用等優點，受到廣泛開發人員和倉庫管理人員的青睞。
Redis是什麼
Redis是現在最受歡迎的NoSQL數據庫之一，Redis是一個使用ANSI C編寫的開源、包含多種數據結構、支持網絡、基於內存、可選持久性的鍵值對存儲數據庫，其具備如下特性：
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基於內存運行，性能高效
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支持分佈式，理論上可以無限擴展
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key-value存儲系統
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開源的使用ANSI C語言編寫、遵守BSD協議、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value數據庫，並提供多種語言的API
相比於其他數據庫類型，Redis具備的特點是：
C/S通訊模型
單進程單線程模型
豐富的數據類型
操作具有原子性
持久化
高併發讀寫
支持lua腳本
哪些大廠在使用Redis？
github
twitter
微博
Stack Overflow
阿里巴巴
百度
美團
搜狐
Redis的應用場景有哪些？
Redis 的應用場景包括：緩存系統（“熱點”數據：高頻讀、低頻寫）、計數器、消息隊列系統、排行榜、社交網絡和實時系統。
Redis的數據類型及主要特性
Redis提供的數據類型主要分爲5種自有類型和一種自定義類型，這5種自有類型包括：String類型、哈希類型、列表類型、集合類型和順序集合類型。
String類型：
它是一個二進制安全的字符串，意味着它不僅能夠存儲字符串、還能存儲圖片、視頻等多種類型, 最大長度支持512M。
對每種數據類型，Redis都提供了豐富的操作命令，如：
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GET/MGET
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SET/SETEX/MSET/MSETNX
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INCR/DECR
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GETSET
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DEL
哈希類型：
該類型是由field和關聯的value組成的map。其中，field和value都是字符串類型的。
Hash的操作命令如下：
- HGET/HMGET/HGETALL
- HSET/HMSET/HSETNX
- HEXISTS/HLEN
- HKEYS/HDEL
- HVALS
列表類型：
該類型是一個插入順序排序的字符串元素集合, 基於雙鏈表實現。
List的操作命令如下：
- LPUSH/LPUSHX/LPOP/RPUSH/RPUSHX/RPOP/LINSERT/LSET
- LINDEX/LRANGE
- LLEN/LTRIM -
集合類型：
Set類型是一種無順序集合, 它和List類型最大的區別是：集合中的元素沒有順序, 且元素是唯一的。
Set類型的底層是通過哈希表實現的，其操作命令爲：
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SADD/SPOP/SMOVE/SCARD
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SINTER/SDIFF/SDIFFSTORE/SUNION
Set類型主要應用於：在某些場景，如社交場景中，通過交集、並集和差集運算，通過Set類型可以非常方便地查找共同好友、共同關注和共同偏好等社交關係。
順序集合類型：
ZSet是一種有序集合類型，每個元素都會關聯一個double類型的分數權值，通過這個權值來爲集合中的成員進行從小到大的排序。與Set類型一樣，其底層也是通過哈希表實現的。
ZSet命令：
ZADD/ZPOP/ZMOVE/ZCARD/ZCOUNT
ZINTER/ZDIFF/ZDIFFSTORE/ZUNION
Redis的數據結構
Redis的數據結構如下圖所示：
關於上表中的部分釋義：
壓縮列表是列表鍵和哈希鍵的底層實現之一。當一個列表鍵只包含少量列表項，並且每個列表項要麼就是小整數，要麼就是長度比較短的字符串，Redis就會使用壓縮列表來做列表鍵的底層實現
整數集合是集合鍵的底層實現之一，當一個集合只包含整數值元素，並且這個集合的元素數量不多時，Redis就會使用整數集合作爲集合鍵的底層實現
如下是定義一個Struct數據結構的例子：
簡單動態字符串SDS (Simple Dynamic String)
基於C語言中傳統字符串的缺陷，Redis自己構建了一種名爲簡單動態字符串的抽象類型，簡稱SDS，其結構如下：
SDS幾乎貫穿了Redis的所有數據結構，應用十分廣泛。
SDS的特點
和C字符串相比，SDS的特點如下：
1. 常數複雜度獲取字符串長度
Redis中利用SDS字符串的len屬性可以直接獲取到所保存的字符串的長
度，直接將獲取字符串長度所需的複雜度從C字符串的O(N)降低到了O(1)。
2. 減少修改字符串時導致的內存重新分配次數
通過C字符串的特性，我們知道對於一個包含了N個字符的C字符串來說，其底層實現總是N+1個字符長的數組（額外一個空字符結尾）
那麼如果這個時候需要對字符串進行修改，程序就需要提前對這個C字符串數組進行一次內存重分配（可能是擴展或者釋放）
而內存重分配就意味着是一個耗時的操作。
Redis巧妙的使用了SDS避免了C字符串的缺陷。在SDS中，buf數組的長度不一定就是字符串的字符數量加一，buf數組裏面可以包含未使用的字節，而這些未使用的字節由free屬性記錄。
與此同時，SDS採用了空間預分配的策略，避免C字符串每一次修改時都需要進行內存重分配的耗時操作，將內存重分配從原來的每修改N次就分配N次——>降低到了修改N次最多分配N次。
如下是Redis對SDS的簡單定義：
Redis特性1：事務
命令序列化，按順序執行
原子性
三階段: 開始事務 - 命令入隊 - 執行事務
命令：MULTI/EXEC/DISCARD
Redis特性2：發佈訂閱(Pub/Sub)
Pub/sub是一種消息通訊模式
Pub發送消息, Sub接受消息
Redis客戶端可以訂閱任意數量的頻道
“fire and forgot”, 發送即遺忘
命令：Publish/Subscribe/Psubscribe/UnSub
Redis特性3：Stream
Redis 5.0新增
等待消費
消費組(組內競爭)
消費歷史數據
FIFO
以上就是Redis的基本概念，下面我們將介紹在開發過程中可能會踩到的“坑”。
Redis常見問題解析：擊穿
概念：在Redis獲取某一key時, 由於key不存在, 而必須向DB發起一次請求的行爲, 稱爲“Redis擊穿”。
引發擊穿的原因：
第一次訪問
惡意訪問不存在的key
Key過期
合理的規避方案：
服務器啓動時, 提前寫入
規範key的命名, 通過中間件攔截
對某些高頻訪問的Key，設置合理的TTL或永不過期
Redis常見問題解析：雪崩
概念：Redis緩存層由於某種原因宕機後，所有的請求會湧向存儲層，短時間內的高併發請求可能會導致存儲層掛機，稱之爲“Redis雪崩”。
合理的規避方案：
使用Redis集羣
限流
Redis在產品開發中的應用實踐
//加入Java開發交流君樣：756584822一起吹水聊天
後端採用nodeJS
使用Azure的Redis服務
Redis的使用場景
- token緩存, 用於令牌驗證
- IP白名單
碰到的問題
“網絡抖動”或者Redis服務異常導致Redis訪問超時
Redis客戶端驅動穩定性問題
- 連接池 “Broken connection” 問題
- JS的Promise引出的Redis重置問題
下面我們來簡單瞭解一下Redis的進階知識。
進階之Redis協議簡介
Redis客戶端通訊協議：RESP(Redis Serialization Protocol)，其特點是：
簡單
解析速度快
可讀性好
//加入Java開發交流君樣：756584822一起吹水聊天
Redis集羣內部通訊協議：RECP(Redis Cluster Protocol ) ，其特點是：
每一個node兩個tcp 連接
一個負責client-server通訊(P: 6379)
一個負責node之間通訊(P: 10000 + 6379)
Redis協議支持的數據類型：
簡單字符(首字節: “+”)
“+OK\r\n”
錯誤(首字節: “-”)
“-error msg\r\n”
數字(首字節: “:”)
“:123\r\n”
批量字符(首字節: “$”)
“&hello\r\nWhoa re you\r\n”
數組(首字節: “*”)
“*0\r\n”
“*-1\r\n”
除了Redis，還有什麼NoSQL型數據庫
市面上類似於Redis，同樣是NoSQL型的數據庫有很多，如下圖所示，除了Redis，還有MemCache、Cassadra和Mongo。下面，我們就分別對這幾個數據庫做一下簡要的介紹：
Memcache：這是一個和Redis非常相似的數據庫，但是它的數據類型沒有Redis豐富。Memcache由LiveJournal的Brad Fitzpatrick開發，作爲一套分佈式的高速緩存系統，被許多網站使用以提升網站的訪問速度，對於一些大型的、需要頻繁訪問數據庫的網站訪問速度的提升效果十分顯著。
Apache Cassandra：（社區內一般簡稱爲C*）這是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存收件箱等簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分佈式架構於一身。Facebook於2008將 Cassandra 開源，由於其良好的可擴展性和性能，被 Apple、Comcast、Instagram、Spotify、eBay、Rackspace、Netflix等知名網站所採用，成爲了一種流行的分佈式結構化數據存儲方案。
MongoDB：是一個基於分佈式文件存儲、面向文檔的NoSQL數據庫，由C++編寫，旨在爲WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB是一個介於關係數據庫和非關係數據庫之間的產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係型數據庫的，它支持的數據結構非常鬆散，是一種類似json的BSON格式。
