在正式学习Redis前,先了解下前因后果,依据《原则》:你想要什么?事实是什么?如何行动? 所以先了解下时代背景还是有意义的,所以先了解下什么是NoSql,以及为什么需要NoSql,来引出Redis的使用来。
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【Redis深度学习系列 二】基本概念
摘要 在正式学习Redis前,先了解下前因后果,依据《原则》:你想要什么?事实是什么?如何行动? 所以先了解下时代背景还是有意义的,所以先了解下什么是NoSql,以及为什么需要NoSql,来引出Redis的使用来。

NoSQL概述

    关系型数据库由于严格的ACID,和复杂的查询语句,以及强结构难扩展很难适应海量数据的读写、存储并发,但是具有设计的完整性,所以比较适合要求高的传统的例如银行系统。NoSQL具有结构简单,高并发、海量数据存储,高扩展性等优点,但也不能够提供像SQL      所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性,只适合存储一些较为简单的数据。   


  •         关系型数据库:要求高的事务一致性,读写实时,快速进行复杂SQL查询,传统的银行系统
  1.         非关系型数据库:要求高并发读写,海量数据高效存储和访问,高扩展性和高可用性,web2.0时代的社交网站。

二者的应用场景不同,其实没什么优劣。

  

时代背景


NoSQL = Not Only SQL,也就是非关系型数据库,既然有了SQL,为什么还需要NoSQL?首先了解下时代背景,区分web1.0和web2.0时代:  

  • web1.0,是基于浏览器,用户通过浏览器获取内容信息。
  • web2.0,是基于1.0,增加了用户与系统的交互,使用者既是网络内容的获取者,也是网络数据的制造者,例如:论坛、博客、微博等相关社交类型的平台。

我们当前身处web2.0时代,面对很多问题:  

High performance - 高并发读写,在web2.0时代,需要依据用户个性化需要高并发读写,关系型数据库读还可以,写就很难做到了。例如论坛这样的站点, 网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈
Huge Storage - 海量数据的高效率存储和访问,海量数据高效率存储和访问, 网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的,类似facebook这样的社交网站、社区。
High Scalability && High Availability - 高科拓展性和高可用性, 在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。

这些问题主要是由于关系型数据库要求的:事务一致性: 读写实时性: 复杂SQL的查询而这些场景和严格的要求在很多场景下不必要了,例如社交网络。这些都是导致关系型数据库性能差的原因,当然最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。而NoSQL因为它的易扩展、大数据量高性能、灵活的数据模型和高可用在社区时代可以发挥很大的作用。


NoSql分类  

NoSQL 依据存储的内容也分很多种,让我们从这些类别里来定位Redis吧!依据使用场景来划分类别,按照上面我们提到的三种优点,看看哪种能发挥极致:  


   面向高性能并发读写的key-value数据库:key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能,Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表,我理解主要是用了Redis缓存的特性,防止直接进行IO读写。
   面向海量数据访问的面向文档数据库:这类数据库的特点是,可以在海量的数据中快速的查询数据,典型代表为MongoDB以及CouchDB
   面向可扩展性的分布式数据库:这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化


而如果按照存储方式划分的话又分为如下几类:  


Redis概述

redis在现在的应用中使用的非常广泛。从上表中可以看到它的典型应用是: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。  

应用场景


Redis有很多应用场景,缓存,任务队列,网站访问统计,数据过期处理,应用排行榜,分布式集群架构中的session分离等很多功能。详细介绍下:  

  • 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。

  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。
   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。


  消息系统,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。

    感觉这些场景都是当下大型电商网站和社交网站需要的。所以Reids火也不奇怪,其它的NoSQL数据库的应用场景都比较窄,类似文档存储和图片存储等,都在特定应用场景下使用。

 数据类型

Redis是高性能键值对数据库,支持的键值数据类型:字符串类型 ,散列类型,列表类型 ,集合类型,有序集合类型 ,这些类型下一篇博客详细说明。  


Redis安装

  从官网上下载redis的最新版:windows版本Reids,但我在本地安装的过程中总是启动不了服务端,所以选择了网页版Redis去使用。



总结

今天学习了下Redis的使用背景,有因才有果嘛,首先了解了我们的 web时代背景,然后了解了关系型数据的瓶颈,进而引出了非关系型数据库的妙用,然后依据使用场景找到了应用场景最为广泛的Redis,明白了Redis的特性,简单了解了Redis的数据类型,使用了网页版Redis设置了第一个键值对。

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最新评论
  • 二手也是货
    二手也是货
    很棒。我懂了,谢谢大佬