NoSQL之Redis配置与优化（你不在南京的日子我替你吹了秦淮河的晚风）（一）

前言

通常用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。我们将该用户访问的数据存在缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可，这样可以减轻数据库压力，查询内存比查询数据库效率高。

本篇博客主要回答几个问题：

1.常见的关系型数据库？

2.常见的非关系型数据库？

3.什么是Redis？

4.为什么需要Redis？

5.Redis如何性能测试？

一、关系数据库与非关系型数据库

1.1 关系数据库

关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录.

SQL语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作.

主流的关系型数据库包括 oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2、PostgreSQL等.

以上数据库在使用的时候必须先建库建表设计表结构,然后存储数据的时候按表结构去存,如果数据与表结构不匹配就会存储失败.

1.2 非关系型数据库

NoSQL(NoSQL=Not only SQL),意思是"不仅仅是sQL",是非关系型数据库的总称.

除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是非关系型.

不需要预先建库建表定义数据存储表结构,每条记录可以有不同的数据类型和字段个数(比如微信群聊里的文字、图片、视频、音乐等).

主流的NoSQL数据库有Redis、MongBD、Hbase、Memcached、ElasticSearch（索引数据库）、TSDB（持续性数据库）等.

1.3 关系型数据库和非关系型数据库区别

1.3.1 数据存储方式不同

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

1.3.2 扩展方式不同

纵向扩展：扩展CPU、内存、使用价格昂贵的小型机、大型机

横向扩展：使用多台相对廉价的普通服务器构建服务群集

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来克服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展。

而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器（节点）来分担负载。

1.3.3 对事务性的支持不同

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的sQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

1.4 非关系型数据库产生的背景

可用于应对Web2.0纯动态网站类型的三高问题.

(1)High performance—对数据库高并发读写需求

(2)Huge Storage—对海量数据高效存储与访问需求

(3)High Scalability&&High Availability一对数据库高可扩展性与高可用性需求

关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景,两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路.让关系型数据库关注在关系上和对数据的一致性保障,非关系型数据库关注在存储和高效率上.例如,在读写分离的MysQ数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中,提升访问速度.

1.5 小结

关系型数据库:

实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)

非关系型数据库:

实例–>数据库–>集合合(collection)–>键值对(key-value)

非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表).

二、Redis简介

Redis(远程字典服务器)是一个开源的、使用c语言编写的NosQL数据库

Redis 基于内存运行并支持持久化,采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或的一环.

Redis服务器程序是单进程模型,也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程,Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率.若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的cpU造成很大压力.即:在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程.若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程.若cpU资源比较紧张,采用单进程即可.

2.1 Redis优点

(1)具有极高的数据读写速度:数据读取的速度最高可达到110000次/s,数据写入速度最高可达到81000次/s.

(2)支持丰富的数据类型:支持key-value（存储结构）、String、Lists、Hashes、Sets（无序集合）及Sorted Sets （有序集合或称zset）等数据类型操作.

(3)支持数据的持久化:可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用.

(4)原子性:Redis所有操作都是原子性的.

(5)支持数据备份:即master-salve模式的数据备份.

Redis作为基于内存运行的数据库,是一个高性能的缓存,一般应用在session缓存、队列、排行榜、计数器、最近最热文章、最近最热评论、发布订阅等.

Redis 适用于数据实时性要求高、数据存储有过期和淘汰特征的、不需要持久化或者只需要保证弱一致性、逻辑简单的场景.

2.2 Redis缺点

缓存和数据库双写一致性问题

缓存雪崩问题

缓存击穿问题

缓存的并发竞争问题

2.3 Redis为什么这么快

1.Redis是一款纯内存结构，避免了磁盘I/O等耗时操作

2.Redis命令处理的核心模块为单线程，减少了锁竞争，以及频繁创建线程和销毁线程的代价，减少了线程上下文切换的消耗

3.采用了非阻塞I/O多路复用机制，大大提升了并发效率

注：在Redis 6.0中新增加的多线程也只是针对处理网络请求过程采用了多线，而数据的读写命令，仍然是单线程处理的。

2.4 Redis与memcached比较