距离上一次对redis的学习【Redis从入门到放弃系列 三】数据结构居然已经过去一年多了，还是自己没有坚持下去吧，今年刚好在学中间件，那么还是继续顺着学下去吧，但是总要复习一下并且更好的总结提升，那么本篇blog在既往的三篇之上做好总结并且有更深入的探索，方便后续的学习。按照如下的目录去组织：

• Redis的基本概念与特点：Redis的基本概念是什么，有什么特点
• Redis的安装与使用：windows版本的服务端与客户端的安装
• Redis的应用场景：总体的应用场景有哪些，为什么有Reids的需求
• Redis的数据结构及对应场景：分类的数据结构及每一类的结构具体应用场景有哪些

那么从这四方面的角度出发来重新认识下Reids。

Redis的基本概念与特点

Redis通俗的说就是一种远程数据字典服务，用C语言开发的，那必须快，redis在现在的应用中使用的非常广泛。它的典型应用是：内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，优点就是快速查询。

在整个系统架构中其实一般用于热点信息或者高频信息的获取等。

Redis的安装与使用

简单的功能可以在Windows上安装一个，进行基本命令的操作，可以直接从我的网盘下载win-redis-64，提取码为redi，下载直接解压后可以看到Redis的目录非常简单，只有以下六个文件：

而我们实际常用的文件只有两个，一个客户端一个服务端，启动服务端后，就可以在客户端进行任意的操作，服务端界面如下：

一个服务端绑定一个端口，如果需要在一台机器上开启多个，需要复制几个实例，并且设置不同的端口号。而PID就是实例ID，每次启动都是一个随机值。客户端如下：

相当于一个命令窗口，使用命令进行Redis操作即可。

Redis的应用场景

实际上在【Redis从入门到放弃系列 二】基本概念这篇blog中已经详细论证过为什么需要使用NoSql

数据库以及它要解决的Web2.0时代的问题，在整个分布式技术系列文章中我也反复说明了，其实分布式的解决方案其实就是为了解决海量增长的业务数据的性能瓶颈问题：高并发读写、海量数据的高效率存储和访问、高可拓展性和高可用性，我之前整理的Kafka、ElasticSearch以及Cassandra都需要满足以上三个功能特性，然后作为服务的一部分被架构到系统中，所以Redis被设计出来也是为了对这类问题处理的补充，那么当然它也应该具备这些特性。

在一个经典的场景中各类中间件都承担一部分的职责，当然每一种职责都有其替代品。现在我司目前的这一套内容是【Cassandra（业务数据)+ElasticSearch(全文检索)+SqlServer\MySql(数据存储)+Redis（数据缓存）+Kafka（消息中间件）】，我相信任何公司使用的时候应该也是大同小异。但Redis的应用场景也不只是热点信息的存储，常用到的应用场景如下：

• 缓存，缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。存储访问频率高的热数据防止穿透到数据库。
• 排行榜，很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。sorted_set数据结构
• 计数器，什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
• 分布式会话，集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
• 分布式锁，在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。
• 社交网络，点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。hash、list数据结构
• 最新列表，Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。list数据结构
• 消息队列，消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。list数据结构

接下来我们在对应的数据结构中一一探讨哪种数据结构适合哪种场景。

Redis的数据结构及对应场景

我们说Redis有五种常用的数据结构，在【Redis从入门到放弃系列 三】数据结构中也对每种数据结构的操作进行过介绍，那么本篇blog其实更侧重对于每种数据结构的应用场景的讨论。

需要注意的一点就是，Redis本身就是个Map，预置明确这个前提后，我感觉后续的讨论中才不会感觉凌乱。接下来每一部分都分为：基本操作、扩展操作【应用场景】、操作规范

String类型

string类型存储的其实就是一个字符串，需要注意的是如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用，也就是我们说的自增操作。

基本操作

了解下基本命令和单指令多指令操作的区别。

基本命令

也就是一次就处理一个key，对key进行增（改）、删、查：

需要注意的是，操作状态返回的0和1要和返回结果做区分，并且set操作其实是【有则更新，无则新增】

当然还有多指令操作-顾名思义就是一次操作多个key和简单的获取及追加操作

单指令与多指令操作

基本的操作功能点分为单指令操作和多指令操作，也就是一次操作一个key或者一次操作多个key，什么情况下使用哪种指令模式需要注意：多指令效率高一些，但是有阻塞的风险，一条指令承载太多了

扩展操作【应用场景】

这里string一般有如下三个应用场景，其实说白了string类型做的操作都是最基本的操作。

• 场景一：利用数值操作特性为分布式数据库主键自增
• 场景二：利用key的生命周期做投票系统
• 场景三：利用string特性做热点数据刷新

当我们简单场景使用时，尤其是有些数值类型操作时，string是不二之选。

场景一：利用数值操作特性为分布式数据库主键自增

redis的string结构可以解决分布式数据库中的主键唯一性问题：

使用incr命令即可做到，在队列自增然后分发到各个数据库中

而且redis是单线程的，所以不存在并发问题

场景二：利用key的生命周期做投票系统

在投票的场景中，我们经常会有一天可投几次票这样的限制，那么这个就需要一个过期时间，当然其实也可以作为锁的过期时间来使用

使用setex来设置过期时间。

场景三：利用string特性做热点数据刷新

可以把大V的各种属性【粉丝数、blog数以及关注数】等设置为一个string类型的key，value为数量，直接简单增加或减少操作即可。

操作规范

一般数据库的热点数据设置格式如下：

只有每隔一个时间才把这些数据持久化，大大减少IO交互及性能的损耗。

Hash类型

其实在string类型中我们知道，string的字符串也可以是一个map格式的，但是map格式里的数据处理就需要编程进行了，基于我们实际场景中遇到的多为对象，我们对对象的更新操作必不可少，hash类型也就很有必要。

当然其底层存储数据结构为哈希表。