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【Redis】Redis特性及其应用场景

news 来源：原创 2025/6/9 17:44:38

Redis特性

在内存中存储数据

可编程性

可扩展性

持久化

集群

高可用

补充特性

Redis的应用场景

数据库

缓存

会话存储

消息队列中间件

Redis特性

Redis是一个在内存中存储数据的中间件，用于作为数据库、数据缓存。Redis在分布式系统中有着较为突出的特性(有点)

在官方文档中，对Redis的特性给出了如下几点

In-memory data structures(在内存中存储数据)
Programmability(可编程性)
Extensibility(可扩展性)
Persistence(持久化)
Clustering(集群)
High availability(高可用)

在内存中存储数据

在数据库的场景中，较为出名的肯定是MySQL，我们就拿MySQL与Redis进行对比

MySQL主要是通过"表"的方式来存储组织数据的。

对于MySQL这类"表"存储数据的数据库，我们称之为"关系型数据库"

对于其他非"表"结构存储数据的数据库，我们称之为"非关系型数据库"

而Redis作为数据库时就是非关系型数据库的一个典型代表！

Redis主要是通过"键值对"的方式来存储组织数据的

Redis中支持很多种数据结构，例如：字符串、哈希、列表...。Redis就是在内存中通过管理这些数据结构的方式实现的数据存储
Redis存储数据时，一般key是字符串类型，而value可以是Redis支持的数据结构中的任意一种

可编程性

使用Redis时，可以直接通过简单的交互式命令进行操作。也可以通过一些脚本语言的方式，批量执行一批操作(可以带有一些逻辑)

Redis的脚本语言通常使用Lua。

可扩展性

Redis中提供了一组API，分别有C、C++、Rust。这使得程序员可以在Redis原有的功能基础上进一步的扩展，例如Redis中不支持的某些数据结构或者命令，可以由程序员自己扩展实现！

通过上述几个语言实现的Redis扩展，本质上就是一个动态库。

持久化

我们说过，在内存中存储数据是Redis的特性之一。

但内存中的数据是易失的。当进程退出或者系统重启时，内存中的数据就没了！针对这个问题，Redis给出了持久化的方案！

所谓的持久化指的就是Redis在内存中存储数据的基础上，还会在硬盘中生成一个备份。理论上来说硬盘中的数据是永久的。当内存中数据未保存，下次还需使用时，只需要从硬盘中再把数据拷贝到内存即可。

简而言之Redis会生成一个数据备份，保存在硬盘中！

集群

集群指的就是分布式系统中的分库分表，也就是说一个Redis保存的数据内存空间是有限的，但可以引入多个Redis，即引入多个主机。将原先的数据分批保存在多个主机当中

Redis作为一个分布式系统中的中间件，能够支持集群是非常重要的！

高可用

高可用总结来说就是冗余与备份

Redis自身支持分布式系统中的"主从"结构，从节点就相当于主节点的数据备份。当主节点因为某些突发情况崩溃时，Redis可以把从节点变为主节点，从而使得系统整体稳定性大大提升！

补充特性

在当今互联网当中，Redis应用是非常广泛的，而使得大多数企业都选择Redis的原因归根结底就是因为它"快"。

那么为什么Redis快呢？(与MySQL相比)，有如下原因：

在内存中存储数据：访问内存显然是比访问硬盘这种外设要快的！
Redis的核心功能都是比较简单的逻辑，一般核心功能都是操作内存中的一些数据结构。这些操作都是非常快的！一般不会过多占用CPU资源
从网络角度来看，Redis使用了IO多路复用的技术(epoll)！
Redis使用的是单线程模型(最新Redis可能采用多线程，但多线程也仅仅是简单的IO处理。不涉及一些业务逻辑的多线程)，这样的单线程模型，减少了不必要的线程之间的竞争开销。例如说访问临界区的互斥问题，同步问题...

需要注意的是：我们经常听说多线程会比单线程要看，但具体的我们得根据业务场景来分析。对于一些CPU密集型的作业，我们采用多线程可以使得CPU多核资源被有效利用。但Redis的核心功能都是操作一些数据结构的简单逻辑。在这种情况下，若引入多线程反而会花费大量CPU资源去维护线程间的关系，属于是捡了芝麻丢了西瓜！

Redis的应用场景

在官方文档中，对Redis的应用场景做出了如下概括：

Real-time data store：把Redis作为数据库
Caching & session storage ：把Redis作为缓存或会话存储
Streaming & messaging ：把Redis作为消息队列

数据库

在现在大部分的企业考虑数据库时，优先考虑的是存储大小，但是仍然有一些场景，优先考虑的是效率。而优先考虑的是效率的时候，就可以采用Redis

例如：一些互联网大厂的搜索引擎对于效率要求非常高，那么他们就不会采用类似MySQL这样的数据库，而是使用Redis将所有需要检索的数据都存储在内存中。

但对于中小厂来说，不得不考虑的是使用Redis作为数据库的成本，因为内存资源一般成本较大(与硬盘相比)

在Redis作为数据库的这个场景中，Redis中存储的是全量的数据，这些数据是不能丢的！

缓存

根据二八原则，业务中大多数使用的数据都是热点数据，而热点数据在全量数据中终究是占少数的，那么我们可以把Redis作为一个缓存，把20%的热点数据用Redis存储，而MySQL则存储的是全量数据。

通过这种设计方案，即保证了一定程度上的效率问题，而成本相较于把Redis作为数据库来说也是能接受的！

在Redis作为缓存的这个场景来说，Redis存储的是部分数据，哪怕Redis中的数据丢了，也能从MySQL中重新拷贝一份！

会话存储

我们在分布式系统中说过，如果发送到服务器后端的业务请求过大，一台服务器无法处理，那么我们可以采用多台应用服务器同时处理的方案。

但在网络协议当中，诸如Http...，服务器要识别客户端的会话信息。但负载均衡器的分配算法是不一定的。假设应用服务器a中之前已经保存了张三的会话信息，但负载均衡器却把张三的本次请求分配给了应用服务器b，这种情况怎么办呢？难道每台服务器上都要保存一份张三的会话信息吗？

实际上，解决这种问题有两种方案：

第一种方案：重新设定负载均衡器的分配算法，使得当同一个用户请求到来的时候，能自动发送到之前已经保存了该用户会话的应用服务器

第二种方案：更推荐的是在后端加入一台Redis会话存储服务器，这个服务器当中保存了所有的会话信息，每一个应用服务器要识别会话信息时，都从该服务器中拿取即可！而这就是Redis作为会话存储的使用场景

消息队列中间件

把Redis作为消息队列中间件，是Redis被创立的初心，但经过长期的实践，发现在内存中存储数据反而是Redis的强大之处，而现在我们一般不会拿Redis作为消息队列中间件，因为业界有着更强大的消息队列，诸如RabbitMQ、Kafka、RocketMQ....

除非你的业务中只需要一个最基础的消息队列功能，而你又不想让该业务模块有新的依赖，那么可以采用Redis(非常少见！)

【Redis】Redis特性及其应用场景

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