🍃前言
本篇文章，将从以下几个方面带你走进 Redis的世界，
- Redis是什么？
- Redis为什么好？
- Redis有那些特性？
- Redis有那些使用场景？
🌲何为Redis？
Redis 是⼀种基于键值对（key-value）的== NoSQL 数据库==，与很多键值对数据库不同的是，Redis 中的值可以是由string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（位图）、HyperLogLog、GEO（地理信息定位）等多种数据结构和算法组成，因此 Redis 可以满⾜很多的应⽤场景，⽽且因为 Redis 会将所有数据都存放再内存中，所以它的读写性能⾮常惊⼈。
不仅如此，Redis 还可以将内存的数据利⽤快照和⽇志的形式保存到硬盘上，这样在发⽣类似断电或者机器故障的时候，内存中的数据不会“丢失”。
除了上述功能以外，Redis还提供了键过期、发布订阅、事务、流⽔线、Lua脚本等附加功能。
总之，如果在合适的场景使⽤号Redis，它就会像⼀把大砍刀⼀样所向披靡。
🎄Redis的由来与影响力
2008 年，Redis的作者Salvatore Sanfilippo在开发⼀个叫 LLOOGG 的⽹站时，需要实现⼀个⾼性能的队列功能，最开始是使⽤ MySQL 来实现的，但后来发现⽆论怎么优化 SQL 语句等都不能使⽹站的性能提⾼上去，再加上⾃⼰囊中羞涩，于是他决定⾃⼰做⼀个专属于 LLOOGG 的数据库，这个就是 Redis 的前⾝。
后来，Salvatore Sanfilippo 将 Redis 1.0 的源码发布到 Github 上，可能连他⾃⼰都没想到，Redis 后来如此受欢迎。
假如现在有⼈问 Redis 的作者都有谁在使⽤ Redis，我想他可以开句玩笑的答：“还有谁不使⽤ Redis”
当然这只是开玩笑，但是从 Redis 的官⽅公司统计来看，有很多重量级的公司都在使⽤ Redis，如国外的 Twitter、Instagram、Stack Overflow、Github 等，国内就更多了，如果单单从体量来统计，新浪微博可以说是全球最⼤的 Redis 使⽤者，除了新浪微博，还有像阿⾥巴巴、腾讯、搜狐、优酷土豆、美团、⼩⽶、唯品会等公司都是 Redis 的使⽤者。
除此之外，许多开源技术像 ELK 等，已经把 Redis 作为它们组件中的重要⼀环，⽽且 Redis 还提供了模块系统让第三⽅⼈员实现功能扩展，让 Redis 发挥出更⼤的威⼒。
所以，可以这么说，熟练使⽤和运维 Redis 已经成为开发运维⼈员的⼀个必备技能。
🎍Redis 特性
Redis之所以受到如此多公司的⻘睐，必然有之过⼈之处，下⾯是关于Redis的8个重要特性。
🚩速度快
正常情况下，Redis 执⾏命令的速度⾮常快，官⽅给出的数字是读写性能可以达到 10 万/ 秒，当然这也取决于机器的性能，但这⾥先不讨论机器性能上的差异，只分析⼀下是什么造就了 Redis如此之快，可以⼤概归纳为以下四点：
- Redis 的所有数据都是存放在内存中的
- Redis 是⽤ C 语⾔实现的，⼀般来说 C 语⾔实现的程序 “距离” 操作系统更近，执⾏速度相对会更快。
- Redis 使⽤了单线程，预防了多线程可能产⽣的竞争问题。Redis 在 6.0 版本引⼊了多线程机制，但主要也是在处理⽹络和 IO，不涉及到数据命令，即命令的执⾏仍然采⽤了单线程模式。
- 作者对于 Redis 源代码可以说是精打细磨，曾经有⼈评价 Redis 是少有的集性能和优雅于⼀⾝的开源代码
🚩基于键值对的数据结构服务器
⼏乎所有的编程语⾔都提供了类似字典的功能，例如 C++ ⾥的 map、Java ⾥的 map、Python⾥的 dict 等，类似于这种组织数据的⽅式叫做基于键值对的⽅式，与很多键值对数据库不同的是，Redis 中的值不仅可以是字符串，⽽且还可以是具体的数据结构，这样不仅能便于在许多应⽤场景的开发，同时也能提⾼开发效率。
Redis 的全程是 REmote Dictionary Server，它主要提供了 5 种数据结构：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（orderedset/
zet），同时在字符串的基础之上演变出了位图（Bitmaps）和 HyperLogLog 两种神奇的”数据结构“，并且随着 LBS（Location Based Service，基于位置服务）的不断发展，Redis 3.2. 版本种加⼊有关 GEO（地理信息定位）的功能，总之在这些数据结构的帮助下，开发者可以开发出各种 “有意思” 的应⽤。
🚩丰富的功能
除了 5 种数据结构，Redis 还提供了许多额外的功能：
- 提供了键过期功能，可以⽤来实现缓存。
- 提供了发布订阅功能，可以⽤来实现消息系统。
- ⽀持 Lua 脚本功能，可以利⽤ Lua 创造出新的 Redis 命令。
- 提供了简单的事务功能，能在⼀定程度上保证事务特性。
- 提供了流⽔线（Pipeline）功能，这样客⼾端能将⼀批命令⼀次性传到 Redis，减少了⽹络的开销
🚩简单稳定
Redis的简单主要表现在三个⽅⾯。⾸先，Redis的源码很少，早期版本的代码只有2万⾏左右，3.0版本以后由于添加了集群特性，代码增⾄ 5 万⾏左右，相对于很多 NoSQL 数据库来说代码量相对要少很多，也就意味着普通的开发和运维⼈员完全可以 “吃透” 它。
其次，Redis 使⽤单线程模型，这样不仅使得 Redis 服务端处理模型变得简单，⽽且也使得客⼾端开发变得简单。最后，Redis不需要依赖于操作系统中的类库（例如 Memcache 需要依赖 libevent 这样的系统类库），Redis ⾃⼰实现了事件处理的相关功能。
但与简单相对的是 Redis 具备相当的稳定性，在⼤量使⽤过程中，很少出现因为 Redis 自身 BUG 而导致宕掉的情况。
🚩客户端语言多
Redis 提供了简单的 TCP 通信协议，很多编程语⾔可以很⽅便地接⼊到 Redis，并且由于 Redis 受到社区和各⼤公司的⼴泛认可，所以⽀持 Redis 的客⼾端语⾔也⾮常多，⼏乎涵盖了主流的编程语言
例如C、C++、Java、PHP、Python、NodeJS等，后续我们会对 Redis 的客⼾端使⽤做详细说明。
🚩持久化（Persistence）
通常看，将数据放在内存中是不安全的，⼀旦发⽣断电或者机器故障，重要的数据可能就会丢失，因此 Redis 提供了两种持久化⽅式：RDB 和 AOF，即可以⽤两种策略将内存的数据保存到硬盘中
这样就保证了数据的可持久性
🚩主从复制（Replication）
Redis 提供了复制功能，实现了多个相同数据的 Redis 副本（Replica）
复制功能是分布式 Redis 的基础。
🚩高可用（High Availability）和分布式（Distributed）
Redis 提供了⾼可⽤实现的 Redis 哨兵（Redis Sentinel），能够保证 Redis 结点的故障发现和故障⾃动转移。
也提供了 Redis 集群（Redis Cluster），是真正的分布式实现，提供了⾼可⽤、读写和容量的扩展性
🎋Redis的使用场景
关于Redis 的使用场景我将围绕 Redis可以做什么 与 Redis 不可以做什么来进行介绍
🚩Redis 可以做什么？
要充分理解 Redis 的作⽤，需要读者对⽹站的架构有⼀定的基础理解，考虑到部分读者可能缺少这⽅⾯的背景知识，建议先移步为博主所写的《【Redis】 浅谈分布式架构》篇对该领域的基础知识做⼀定学习后，再度继续本篇的学习。
🎈缓存
缓存机制⼏乎在所有⼤型⽹站都有使⽤，合理地使⽤缓存不仅可以加速数据的访问速度，⽽且能够有效地降低后端数据源的压⼒。Redis 提供了键值过期时间设置，并且也提供了灵活控制最⼤内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说，⼀个合理的缓存设计能够为⼀个⽹站的稳定保驾护航。
🎈排行榜系统
排⾏榜系统⼏乎存在于所有的⽹站，例如按照热度排名的排⾏榜，按照发布时间的排⾏榜，按照各种复杂维度计算出的排⾏榜，Redis 提供了列表和有序集合的结构，合理地使⽤这些数据结构可以很⽅便地构建各种排⾏榜系统。
🎈计数器应用
计数器在网站中的作用⾄关重要，例如视频⽹站有播放数、电商网站有浏览数，为了保证数据的实时性，每⼀次播放和浏览都要做加1 的操作，如果并发量很⼤对于传统关系型数据的性能是⼀种挑战。Redis 天然⽀持计数功能⽽且计数的性能也⾮常好，可以说是计数器系统的重要选择。
🎈社交网络
赞 / 踩、粉丝、共同好友 / 喜好、推送、下拉刷新等是社交⽹站的必备功能，由于社交⽹站访问量通常⽐较⼤，⽽且传统的关系型数据不太合适保存这种类型的数据，Redis 提供的数据结构可以相对⽐较容易地实现这些功能。
🎈消息队列系统
消息队列系统可以说是⼀个⼤型⽹站的必备基础组件，因为其具有业务解耦、⾮实时业务削峰等特性。
Redis 提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能，虽然和专业的消息队列⽐还不够⾜够强⼤，但是对于⼀般的消息队列功能基本可以满⾜
🚩Redis 不可以做什么
实际上和任何⼀⻔技术⼀样，每个技术都有⾃⼰的应⽤场景和边界，也就是说 Redis并不是万⾦油，有很多合适它解决的问题，但是也有很多不合适它解决的问题。我们可以站在数据规模和数据冷热的⻆度来进⾏分析。
站在数据规模的⻆度看，数据可以分为⼤规模数据和⼩规模数据，我们知道Redis的数据是存放在内存中的，虽然现在内存已经⾜够便宜，但是如果数据量⾮常⼤，例如每天有⼏亿的⽤⼾⾏为数据，使⽤ Redis来存储的话，基本上是个⽆底洞，经济成本相当⾼。
站在数据冷热的⻆度，数据分为热数据和冷数据，热数据通常是指需要频繁操作的数据，反之为冷数据，例如对于视频⽹站来说，视频基本信息基本上在各个业务线都是经常要操作的数据，⽽⽤⼾的观看记录不⼀定是经常需要访问的数据，这⾥暂且不讨论两者数据规模的差异，单纯站在数据冷热的⻆度上看，视频信息属于热数据，⽤⼾观看记录属于冷数据。
如果将这些冷数据放在 Redis 上，基本上是对于内存的⼀种浪费，但是对于⼀些热数据可以放在 Redis 中加速读写，也可以减轻后端存储的负载，可以说是事半功倍
⭕总结
关于《【Redis】 初识 Redis》就讲解到这儿，感谢大家的支持，欢迎各位留言交流以及批评指正，如果文章对您有帮助或者觉得作者写的还不错可以点一下关注，点赞，收藏支持一下！
