摘要：原理與架構(gòu)使用了單線程架構(gòu)和多路復(fù)用模型來實現(xiàn)高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫服務(wù)。為什么單線程還能這么快純內(nèi)存訪問，將所有數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，內(nèi)存的響應(yīng)時長大約為納秒，這是達到每秒萬級別訪問的重要基礎(chǔ)。

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Redis是一個開源(BSD許可)的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲，用作數(shù)據(jù)庫、緩存和消息代理。它支持諸如字符串、散列、列表、集、帶范圍查詢的排序集、位圖、hyperloglog、帶半徑查詢和流的地理空間索引等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

Redis具有內(nèi)置的復(fù)制、Lua腳本、LRU清除、事務(wù)和不同級別的磁盤持久性，并通過Redis Sentinel和Redis集群的自動分區(qū)提供高可用性。

Redis使用了單線程架構(gòu)和I/O多路復(fù)用模型來實現(xiàn)高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

因為Redis是單線程來處理命令的，所以一條命令從客戶端達到服務(wù)端不會立刻被執(zhí)行。所有命令都會進入一個隊列中，然后逐個被執(zhí)行，因此不會產(chǎn)生并發(fā)問題。

1.純內(nèi)存訪問，Redis將所有數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，內(nèi)存的響應(yīng)時長大

約為100納秒，這是Redis達到每秒萬級別訪問的重要基礎(chǔ)。

2.非阻塞I/O，Redis使用epoll作為I/O多路復(fù)用技術(shù)的實現(xiàn)，再加上Redis自身的事件處理模型將epoll中的連接、讀寫、關(guān)閉都轉(zhuǎn)換為事件，不在網(wǎng)絡(luò)I/O上浪費過多的時間，如下圖所示

單線程避免了線程切換和競態(tài)產(chǎn)生的消耗。

注：阻塞的操作是會非常影響Redis性能，這個下次再總結(jié)

命令語法可以到下面地址查，本節(jié)僅僅說使用場景。
https://www.runoob.com/redis/...

1.緩存功能

Redis作為緩存層，MySQL作為存儲層，絕大部分請求的數(shù)據(jù)都是從Redis中獲取。由于Redis具有支撐高并發(fā)的特性，所以緩存通常能起到加速讀寫和降低后端壓力的作用。

類似下面這樣子的偽代碼

// 從MySQL獲取用戶信息
userInfo = mysql.get(id);
// 將userInfo序列化，并存入Redis
redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));
// 返回結(jié)果
return userInfo

2.計數(shù)

例如使用Redis作為文章點贊數(shù)計數(shù)的基礎(chǔ)組件，用戶每一次點贊，相應(yīng)的點贊數(shù)就會自增1

long incrLikeCounter(long id) {
    key = "article:like:" + id;
    return redis.incr(key);
}

3.共享Session

使用Redis將用戶的Session進行集中管理,每次用戶更新或者查詢登錄信息都直接從Redis中集中獲取。

4.限速

很多應(yīng)用出于安全的考慮，會在每次進行登錄時，讓用戶輸入手機驗證碼，從而確定是否是用戶本人。但是為了短信接口不被頻繁訪問，會限制用戶每分鐘獲取驗證碼的頻率。
類似如下偽代碼

phoneNum = "138xxxxxxxx";
key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;
// SET key value EX 60 NX
isExists = redis.set(key,1,"EX 60","NX");
if(isExists != null || redis.incr(key) <=5){
// 通過
}else{
// 限速
}

關(guān)系型數(shù)據(jù)表記錄的兩條用戶信息，用戶的屬性作為表的列，每條用戶信息作為行。

相比于使用字符串序列化緩存用戶信息，哈希類型變得更加直觀，并且在更新操作上會更加便捷。可以將每個用戶的id定義為鍵后綴，多對fieldvalue對應(yīng)每個用戶的屬性。
類似如下偽代碼：

UserInfo getUserInfo(long id){
// 用戶id作為key后綴
userRedisKey = "user:info:" + id;
// 使用hgetall獲取所有用戶信息映射關(guān)系
userInfoMap = redis.hgetAll(userRedisKey);
UserInfo userInfo;
if (userInfoMap != null) {
// 將映射關(guān)系轉(zhuǎn)換為UserInfo
userInfo = transferMapToUserInfo(userInfoMap);
} else {
// 從MySQL中獲取用戶信息
userInfo = mysql.get(id);
// 將userInfo變?yōu)橛成潢P(guān)系使用hmset保存到Redis中
redis.hmset(userRedisKey, transferUserInfoToMap(userInfo));
// 添加過期時間
redis.expire(userRedisKey, 3600);
}
return userInfo;
}

列表是一種比較靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以充當(dāng)棧和隊列。

相關(guān)命令時間復(fù)雜度表：

消息隊列

Redis的lpush+brpop命令組合即可實現(xiàn)阻塞隊列，生產(chǎn)者客戶端使用lrpush從列表左側(cè)插入元素，多個消費者客戶端使用brpop命令阻塞式的“搶”列表尾部的元素，多個客戶端保證了消費的負(fù)載均衡和高可用性。如圖所示：

口訣：

lpush+lpop=Stack（棧）
lpush+rpop=Queue（隊列）
lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）
lpush+brpop=Message Queue（消息隊列）

集合類型比較典型的使用場景是標(biāo)簽（tag）。例如一個用戶可能對娛樂、體育比較感興趣，另一個用戶可能對歷史、新聞比較感興趣，這些興趣點就是標(biāo)簽。
有了這些數(shù)據(jù)就可以得到喜歡同一個標(biāo)簽的人，以及用戶的共同喜好的標(biāo)簽，這些數(shù)據(jù)對于用戶體驗以及增強用戶黏度比較重要。
例如一個電子商務(wù)的網(wǎng)站會對不同標(biāo)簽的用戶做不同類型的推薦，比如對數(shù)碼產(chǎn)品比較感興趣的人，在各個頁面或者通過郵件的形式給他們推薦最新的數(shù)碼產(chǎn)品，通常會為網(wǎng)站帶來更多的利益。

相關(guān)命令時間復(fù)雜度表：

標(biāo)簽實現(xiàn)基本思路

1.給用戶添加標(biāo)簽

sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4
...

2.給標(biāo)簽添加用戶

sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:2
...

3.使用sinter命令，來計算用戶共同感興趣的標(biāo)簽

sinter user:1:tags user:2:tags

注：1，2步應(yīng)該在同一個事務(wù)（下一篇文章再講）中執(zhí)行，否則會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不正確。

更多組合應(yīng)用：

sadd=Tagging（標(biāo)簽）
spop/srandmember=Random item（生成隨機數(shù)，比如抽獎）
sadd+sinter=Social Graph（社交需求）

它保留了集合不能有重復(fù)成員的特性，給每個元素設(shè)置一個分?jǐn)?shù)（score）作為排序的依據(jù)。

場景

排行榜系統(tǒng)
例如視頻網(wǎng)站需要對用戶上傳的視頻做排行榜，榜單的維度可能是多個方面的：按照時間、按照播放數(shù)量、按照獲得的贊數(shù)。

本節(jié)使用贊數(shù)這個維度，記錄每天用戶上傳視頻的排行榜。
主要需要實現(xiàn)以下4個功能

1.添加用戶贊數(shù)

//獲得一個贊。
zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3   
 //第一個贊之后自增。
zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

2.取消用戶贊數(shù)

zrem user:ranking:2016_03_15 mike

3.展示獲取贊數(shù)最多的十個用戶

zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9

4.展示用戶信息以及用戶分?jǐn)?shù)

hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike

Redis還有什么場景，歡迎各位大神指教。

本文所有知識點來自于【Redis開發(fā)與運維(付磊)】，這本書非常值得一讀。

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