二、Redis概述

1、NoSQL数据库概述

NoSQL(Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库

NoSQL不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

  1. 不遵循SQL标准。
  2. 不支持ACID。
  3. 远超于SQL的性能。

1.1、NoSQL适用场景

  1. 对数据高并发的读写
  2. 海量数据的读写
  3. 对数据高可扩展性的

1.2、NoSQL不适用场景

  1. 需要事务支持
  2. 基于sql的结构化查询存储,处理复杂的关系,需要即席查询。
  3. 用不着sql的和用了sql也不行的情况,请考虑用NoSql

1.3、常见NoSQL数据库

Memcache

  • 出现的NoSql数据库
  • 数据都在内存中,一般不持久化
  • 支持简单的key-value模式,支持类型单一
  • 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

Redis

  • 几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能
  • 数据都在内存中,支持持久化,主要用作备份恢复
  • 除了支持简单的key-value模式,还支持多种数据结构的存储,比如 list、set、hash、zset等。
  • 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

MongoDB

  • 高性能、开源、模式自由(schema  free)的文档型数据库
  • 数据都在内存中, 如果内存不足,把不常用的数据保存到硬盘
  • 虽然是key-value模式,但是对value(尤其是json)提供了丰富的查询功能
  • 支持二进制数据及大型对象
  • 可以根据数据的特点替代RDBMS ,成为独立的数据库。或者配合RDBMS,存储特定的数据。

2、Redis概述

2.1、概述

  • Redis是一个开源key-value存储系统。
  • 和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。
  • 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。
  • 在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序
  • 与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。
  • 区别的是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。
  • 并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

2.2、应用场景

2.2.1、配合关系型数据库做高速缓存

  • 缓存高频次,热门访问的数据,降低数据库IO
  • 分布式架构,缓存session,使多个节点能够共享session

2.2.2、支持多种数据结构存储,并支持持久化数据

 

2.3、其他

 

### Redis 概述 Redis 是一种开源的、高性能的内存型键值存储系统,支持多种数据结构的操作。它不仅可以用作数据库,还可以作为缓存和消息中间件使用。Redis 的设计目标是提供极高的性能和丰富的功能,适用于各种需要高速数据访问的应用场景。 #### Redis 的基本特点 - **高性能**:由于其基于内存的数据存储机制,Redis 提供了非常低的延迟和高吞吐量。 - **持久化能力**:尽管 Redis 主要是一个内存数据库,但它也提供了两种持久化选项——RDB(快照)和 AOF(追加日志),从而能够在重启后恢复数据[^1]。 - **丰富的数据类型**:Redis 支持五种主要的数据类型,分别是字符串 (String)、哈希 (Map)、列表 (List)、集合 (Set) 和有序集合 (Sorted Set)[^3]。 - **主从复制**:通过主从复制技术,Redis 实现了数据冗余和服务可靠性,同时也为负载均衡奠定了基础。 --- ### Redis 的用途 Redis 被广泛应用于以下几个领域: 1. **缓存**:利用 Redis 的高性能特性,它可以作为一个高效的缓存层来加速 Web 应用程序中的频繁读取操作。 2. **消息队列**:Redis 可以充当发布/订阅模式的消息代理,也可以通过 List 类型实现简单的 FIFO 队列。 3. **实时分析**:借助于 Redis 对复杂数据类型的原生支持,可以轻松完成诸如计数器统计、排行榜维护等功能。 4. **分布式锁**:Redis 提供了一套原子性的命令集,使得开发者能够方便地构建跨进程甚至跨机器的同步控制逻辑。 5. **Session 存储**:Web 开发者经常把用户的 session 数据保存在 Redis 中以便提高响应速度并减少磁盘 I/O 压力。 --- ### Redis 的基本工作原理 #### 1. 内存存储模型 Redis 将所有的数据都加载到内存中进行处理,这极大地提升了它的运行效率。然而为了防止意外断电等情况造成数据丢失,Redis 还引入了 RDB 和 AOF 两种不同的持久化策略。 - **RDB(Redis Database Backup Process)**:定期创建时间点上的进制文件来进行全量备份。 - **AOF(Append Only File)**:记录每次写入操作的具体指令序列,在必要时可以通过重放这些指令重新构造整个数据库状态。 #### 2. 主从架构下的扩展性 为了让单一实例具备更高的可用性和更大的容量上限,Redis 设计了一个灵活的主从复制框架。在这种体系下,主节点负责接收客户端发起的所有修改请求并将变更传播给若干个只读副本;而后者则可用于分流查询流量或参与更复杂的集群配置之中。 另外值得注意的是,当面对更加庞大的规模需求时,我们还能进一步采用 Redis Cluster 技术方案。该方法允许我们将原本集中管理的一整套 key-value 映射拆分成多个独立分区分别托管于不同物理设备之上,进而突破单机硬件资源瓶颈的同时保持良好的兼容性表现[^2]。 #### 3. 缓存优化技巧 针对实际生产环境中可能出现的各种异常状况比如缓存穿透、击穿等问题,也有相应的解决办法被提出并实践验证有效。例如可以在 API 层面加入额外的安全检测措施阻止恶意试探行为发生;或者运用像布隆过滤器这样的概率论工具提前甄别非法输入项等等[^4]。 #### 4. 性能监控与调整 最后不得不提一下关于如何保障长期稳定运转方面的话题。Slow Log 功能可以帮助管理员识别那些耗时过长影响整体效能的关键事务链路,并据此作出针对性改进决策。与此同时合理规划 Slow Query Logs 的保留长度也是维持良好运维体验不可或缺的一部分内容之一[^5]。 ```python import redis # 创建 Redis 客户端连接对象 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 设置一个键值对 r.set('name', 'Alice') # 获取指定键对应的值 value = r.get('name') print(value.decode()) # 输出 Alice ```
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