2023.12.17 关于 Redis 的特性和应用场景

内存中存储数据

奠定了 Redis 在进行访问和存储时比较快的基本特点

注意：

相较于单机程序直接通过变量在内存中存储数据
Redis 可以实现在分布式系统中让多个服务器共享同一份数据，并且这些数据能够存储在内存中以提高访问速度

实例理解

进程之间具有隔离性，每个进程都是被隔离开的，进程 A 无法直接读进程 B 中的数据
一个分布式系统往往会涉及到多个进程，且这多个进程均分布在不同的主机
当我们想访问其他进程中的变量时，这是具有一定难度的
而 Redis 则针对我们上述的需求进行了一个封装
网络作为进程间的通信关键介质，Redis 就是基于网络可以把自己内存中的变量给别的进程，甚至别的主机的进程进行使用！

可编程性

针对 Redis 的操作，我们可以直接通过简单的交互式命令进行操作，也可以通过一些脚本的方式批量执行一些操作（可以带有一些逻辑）
如 Redis 支持使用 Lua 编写脚本，这些脚本可以在 Redis 服务器端执行
通过脚本，可以实现复杂的数据操作和逻辑，比如批量操作、事务、原子性操作等

可扩展性

Redis 原有的功能基础上通过 C、C++、Rust 这些语言编写 Redis 扩展
Redis 自身已经提供很多数据结构和命令，可通过扩展让 Redis 支持更多数据结构和命令

持久化

在内存中存储数据可能因为进程退出或系统重启导致数据的丢失
但 Redis 以内存为主、硬盘为辅，硬盘对数据进行备份
Redis 重启则会重新加载硬盘中备份数据到内存上，从而保证持久化

支持集群

Redis 提供了一种分布式架构，允许将数据分布在多个节点上，以实现数据的水平扩展和高可用性
一个 Redis 能存储的数据空间是有限的，引入多个主机，部署多个 Redis 节点，对数据进行分散存储，扩大存储空间

高可用性

Redis 支持主从结构，从节点相当于主节点的备份，当哪一个节点故障时，Redis 集群可以自动进行故障转移，将一个从节点提升为新的主节点，以保持服务的可用性
故障转移过程中，集群会重新分配数据槽，并重新配置主从关系

Redis 优势

Redis 在处理数据请求时具有高效率和快速响应的优势

分析原因：

Redis 的数据存储在内存中，相比于访问硬盘的数据库，内存的读写速度要快得多
Redis 的核心功能主要是操作内存的数据结构，这些操作通常比较简单，因此执行速度快
Redis 使用了 IO 多路复用的方式（如 epoll），即使用一个线程管理多个 socket，这样可以提高网络通信的效率
Redis 使用的是单线程模型（虽然更高版本的 Redis 引入了多线程），这样的单线程模型，减少了不必要的线程之间的竞争开销

注意：

多线程提高效率的前提是 CPU 密集型的任务，使用多个线程可以充分的利用 CPU多核资源
但是 Redis 的核心任务主要就是操作内存的数据结构，不会吃很多 CPU，反而会因为加锁，导致线程竞争，导致性能的效率受到影响

Redis 用作数据库

MySQL 主要是通过表的方式来存储组织数据的（关系型数据库）
Redis 主要通过键值对的方式来存储组织数据的（非关系型数据库）

Redis 相较于 MySQL 优势

Redis 在内存中存储，其访问速度十分快
相较于 MySQL 在硬盘中存储，其访问速度要慢得多
从而当在一些对性能要求很高的互联网产品中，Redis 也被当作数据库进行使用！

Redis 相较于 MySQL 劣势

Redis?与 MySQL 相比的最大劣势为存储空间相对有限
如果应用对性能要求不高且需要存储大量的数据时，MySQL 应作为首要选择

注意：

此处将 Redis 用作数据库，存储的是?全量数据，即这里的数据是不能随便丢弃的

Redis 用作缓存

典型场景

我们可以将 Redis 和 MySQL 结合起来使用，从而达到存储空间又大且访问速度又快的需求
' 二八原则 '，即?20% 的热点数据能满足 80% 的访问需求，利用该点将 Redis 用作缓存
我们可以将热点数据放到 Redis 中进行存储，以满足我们大部分的访问需求！

问题：

系统的复杂程度大大提高
当数据发生修改，还涉及到 Redis 和 MySQL 之间的数据同步问题！

注意：

此处 Redis?存的是部分数据，全量数据都是以 MySQL 为主的

哪怕 Redis 的数据没了，还可以从 MySQL 这边再加载回来

Redis 存储 session 信息?

在 Web 应用程序中，session 用于跟踪和存储用户的会话状态信息！
Redis 存储 session 信息属于 Redis 缓存的经典应用场景

实例理解

分布式部署应用程序
将?session 信息存储在应用程序的内存中

问题：

当用户再次发起登录请求时，负载均衡器如何将同一个用户的请求始终分配到同一个机器上

解决方案一：

负载均衡器不再使用轮询操作，而是通过 userId 来进行服务器的分配
此时有三台应用服务器，只需将 userId 对 3 进行求余操作，每个余数对应一台应用服务器

解决方案二：

将所有 session 会话都存储到 Redis 上，让所有服务器从 Redis 中拿去相应的 session 信息
由于将会话放到 Redis 中进行存储，所以万一应用程序重启，会话也不会丢失！

Redis 用作消息队列

初心

Redis 最初就是用来作为一个“消息中间件”（消息队列）来使用的，即分布式系统下的生产者消费者模型（网络版生产者消费者模型）
但很少会使用 Redis 来作为消息中间件，因为业界有更多专业的消息中间件进行使用！
当前 Redis 主要还是被用作数据库和缓存！

消息队列的优势

解耦：发送者和接收者之间通过消息队列进行通信，互不直接依赖或了解对方存在，这种解耦使得系统组件能够独立地进行扩展
削峰填谷：消息队列能够平衡系统的负载，当消息发送过快，队列可以缓冲消息并按照接收者的处理能力进行消费，从而防止系统过载

Redis 适用于消息队列的场景

Redis 由于其高性能和支持丰富的数据结构，它也被广泛用于构建?轻量级?的消息队列系统
如果当前场景中，对于消息队列的功能依赖的不是很多，并且又不想引入额外的依赖，此时的 Redis 就可以作为一个选择

总结：

相对于更高级功能和更复杂的消息处理逻辑，需要用到专门的消息队列中间件，如RabbitMQ、Apache Kafka 等
这些中间件提供了更丰富的功能和更强大的扩展性，适用于更复杂的消息处理场景！

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_63888301/article/details/135068286
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