引言
在Web应用发展的初期，那时关系型数据库受到了较为广泛的关注和应用，原因是因为那时候Web站点基本上访问和并发不高、交互也较少。而在后来，随着访问量的提升，使用关系型数据库的Web站点多多少少都开始在性能上出现了一些瓶颈，而瓶颈的源头一般是在磁盘的I/O上。
而随着互联网技术的进一步发展，各种类型的应用层出不穷，这导致在当今云计算、大数据盛行的时代，对性能有了更多的需求，主要体现在以下四个方面：
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低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度
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支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量
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大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理
庞大运营成本的考量：IT部门希望在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低 -
为了克服这一问题，NoSQL应运而生，它同时具备了高性能、可扩展性强、高可用等优点，受到广泛开发人员和仓库管理人员的青睐。
Redis是什么
Redis是现在最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，其具备如下特性：
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基于内存运行，性能高效
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支持分布式，理论上可以无限扩展
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key-value存储系统
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开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API
相比于其他数据库类型，Redis具备的特点是：
C/S通讯模型
单进程单线程模型
丰富的数据类型
操作具有原子性
持久化
高并发读写
支持lua脚本
哪些大厂在使用Redis？
github
twitter
微博
Stack Overflow
阿里巴巴
百度
美团
搜狐
Redis的应用场景有哪些？
Redis 的应用场景包括：缓存系统（“热点”数据：高频读、低频写）、计数器、消息队列系统、排行榜、社交网络和实时系统。
Redis的数据类型及主要特性
Redis提供的数据类型主要分为5种自有类型和一种自定义类型，这5种自有类型包括：String类型、哈希类型、列表类型、集合类型和顺序集合类型。
String类型：
它是一个二进制安全的字符串，意味着它不仅能够存储字符串、还能存储图片、视频等多种类型, 最大长度支持512M。
对每种数据类型，Redis都提供了丰富的操作命令，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
哈希类型：
该类型是由field和关联的value组成的map。其中，field和value都是字符串类型的。
Hash的操作命令如下：
- HGET/HMGET/HGETALL
- HSET/HMSET/HSETNX
- HEXISTS/HLEN
- HKEYS/HDEL
- HVALS
列表类型：
该类型是一个插入顺序排序的字符串元素集合, 基于双链表实现。
List的操作命令如下：
- LPUSH/LPUSHX/LPOP/RPUSH/RPUSHX/RPOP/LINSERT/LSET
- LINDEX/LRANGE
- LLEN/LTRIM -
集合类型：
Set类型是一种无顺序集合, 它和List类型最大的区别是：集合中的元素没有顺序, 且元素是唯一的。
Set类型的底层是通过哈希表实现的，其操作命令为：
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SADD/SPOP/SMOVE/SCARD
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SINTER/SDIFF/SDIFFSTORE/SUNION
Set类型主要应用于：在某些场景，如社交场景中，通过交集、并集和差集运算，通过Set类型可以非常方便地查找共同好友、共同关注和共同偏好等社交关系。
顺序集合类型：
ZSet是一种有序集合类型，每个元素都会关联一个double类型的分数权值，通过这个权值来为集合中的成员进行从小到大的排序。与Set类型一样，其底层也是通过哈希表实现的。
ZSet命令：
ZADD/ZPOP/ZMOVE/ZCARD/ZCOUNT
ZINTER/ZDIFF/ZDIFFSTORE/ZUNION
Redis的数据结构
Redis的数据结构如下图所示：
关于上表中的部分释义：
压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数，要么就是长度比较短的字符串，Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现
整数集合是集合键的底层实现之一，当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现
如下是定义一个Struct数据结构的例子：
简单动态字符串SDS (Simple Dynamic String)
基于C语言中传统字符串的缺陷，Redis自己构建了一种名为简单动态字符串的抽象类型，简称SDS，其结构如下：
SDS几乎贯穿了Redis的所有数据结构，应用十分广泛。
SDS的特点
和C字符串相比，SDS的特点如下：
1. 常数复杂度获取字符串长度
Redis中利用SDS字符串的len属性可以直接获取到所保存的字符串的长
度，直接将获取字符串长度所需的复杂度从C字符串的O(N)降低到了O(1)。
2. 减少修改字符串时导致的内存重新分配次数
通过C字符串的特性，我们知道对于一个包含了N个字符的C字符串来说，其底层实现总是N+1个字符长的数组（额外一个空字符结尾）
那么如果这个时候需要对字符串进行修改，程序就需要提前对这个C字符串数组进行一次内存重分配（可能是扩展或者释放）
而内存重分配就意味着是一个耗时的操作。
Redis巧妙的使用了SDS避免了C字符串的缺陷。在SDS中，buf数组的长度不一定就是字符串的字符数量加一，buf数组里面可以包含未使用的字节，而这些未使用的字节由free属性记录。
与此同时，SDS采用了空间预分配的策略，避免C字符串每一次修改时都需要进行内存重分配的耗时操作，将内存重分配从原来的每修改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对SDS的简单定义：
Redis特性1：事务
命令序列化，按顺序执行
原子性
三阶段: 开始事务 - 命令入队 - 执行事务
命令：MULTI/EXEC/DISCARD
Redis特性2：发布订阅(Pub/Sub)
Pub/sub是一种消息通讯模式
Pub发送消息, Sub接受消息
Redis客户端可以订阅任意数量的频道
“fire and forgot”, 发送即遗忘
命令：Publish/Subscribe/Psubscribe/UnSub
Redis特性3：Stream
Redis 5.0新增
等待消费
消费组(组内竞争)
消费历史数据
FIFO
以上就是Redis的基本概念，下面我们将介绍在开发过程中可能会踩到的“坑”。
Redis常见问题解析：击穿
概念：在Redis获取某一key时, 由于key不存在, 而必须向DB发起一次请求的行为, 称为“Redis击穿”。
引发击穿的原因：
第一次访问
恶意访问不存在的key
Key过期
合理的规避方案：
服务器启动时, 提前写入
规范key的命名, 通过中间件拦截
对某些高频访问的Key，设置合理的TTL或永不过期
Redis常见问题解析：雪崩
概念：Redis缓存层由于某种原因宕机后，所有的请求会涌向存储层，短时间内的高并发请求可能会导致存储层挂机，称之为“Redis雪崩”。
合理的规避方案：
使用Redis集群
限流
Redis在产品开发中的应用实践
//加入Java开发交流君样：756584822一起吹水聊天
后端采用nodeJS
使用Azure的Redis服务
Redis的使用场景
- token缓存, 用于令牌验证
- IP白名单
碰到的问题
“网络抖动”或者Redis服务异常导致Redis访问超时
Redis客户端驱动稳定性问题
- 连接池 “Broken connection” 问题
- JS的Promise引出的Redis重置问题
下面我们来简单了解一下Redis的进阶知识。
进阶之Redis协议简介
Redis客户端通讯协议：RESP(Redis Serialization Protocol)，其特点是：
简单
解析速度快
可读性好
//加入Java开发交流君样：756584822一起吹水聊天
Redis集群内部通讯协议：RECP(Redis Cluster Protocol ) ，其特点是：
每一个node两个tcp 连接
一个负责client-server通讯(P: 6379)
一个负责node之间通讯(P: 10000 + 6379)
Redis协议支持的数据类型：
简单字符(首字节: “+”)
“+OK\r\n”
错误(首字节: “-”)
“-error msg\r\n”
数字(首字节: “:”)
“:123\r\n”
批量字符(首字节: “$”)
“&hello\r\nWhoa re you\r\n”
数组(首字节: “*”)
“*0\r\n”
“*-1\r\n”
除了Redis，还有什么NoSQL型数据库
市面上类似于Redis，同样是NoSQL型的数据库有很多，如下图所示，除了Redis，还有MemCache、Cassadra和Mongo。下面，我们就分别对这几个数据库做一下简要的介绍：
Memcache：这是一个和Redis非常相似的数据库，但是它的数据类型没有Redis丰富。Memcache由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，作为一套分布式的高速缓存系统，被许多网站使用以提升网站的访问速度，对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度的提升效果十分显著。
Apache Cassandra：（社区内一般简称为C*）这是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源，由于其良好的可扩展性和性能，被 Apple、Comcast、Instagram、Spotify、eBay、Rackspace、Netflix等知名网站所采用，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
MongoDB：是一个基于分布式文件存储、面向文档的NoSQL数据库，由C++编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的，它支持的数据结构非常松散，是一种类似json的BSON格式。
