redis的简单介绍(一)

redis的简单介绍

• redis支持的常用数据结构
• redis为什么这么快
• redis和memcache的比较
• 可使用Lazy懒加载redis

---

redis支持的常用数据结构

• 字符串（String）

127.0.0.1:6379> SET name "toegg"
OK
127.0.0.1:6379> GET name
"toegg"

• 散列（Hash）

127.0.0.1:6379> HSET user name "toegg1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET user age 18
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET user sex 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HKEYS user  #获取所有key
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
127.0.0.1:6379> HVALS user  #获取所有val
1) "toegg1"
2) "18"
3) "1"
127.0.0.1:6379> HGETALL user  #获取所有 key=>val
1) "name"
2) "toegg1"
3) "age"
4) "18"
5) "sex"
6) "1"
127.0.0.1:6379> HGET user name
"toegg1"

• 列表（List）

127.0.0.1:6379> lpush list 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1  #获取列表所有元素
1) "3"
2) "2"
3) "1"
127.0.0.1:6379> lpop list
"3"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "2"
2) "1"

• 集合（Set）

127.0.0.1:6379> sadd set 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set  #获取集合所有元素
1) "1"
2) "2"
127.0.0.1:6379> sadd set1 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sinter set set1  #取两个集合的交集
1) "1"
127.0.0.1:6379> sunion set set1  #取两个集合的并集
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
127.0.0.1:6379> sdiff set set1  #取两个集合的差集
1) "2"

• 有序集合（Sorted Set | ZSet）

127.0.0.1:6379> zadd sets 1 key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd sets 2 key2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd sets 3 key3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange sets 0 -1  #获取所有元素
1) "key1"
2) "key2"
3) "key3"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore sets 2 3 WITHSCORES  #返回score为2-3的元素,withscore保留score
1) "key2"
2) "2"
3) "key3"
4) "3"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore sets 2 3  #返回score为2-3的元素
1) "key2"
2) "key3"

---

redis为什么这么快

1. 完全基于内存，通过 key => val 键值对的形式来存储数据的nosql数据库，类似一个大hashMap，查找和操作复杂度为O(1)
2. 单线程，避免了上下文的切换，多进程或者多线程切换导致的cpu消耗，不用考虑各种锁问题
3. 使用IO多路复用epoll（采用事件驱动，读，写事件处理器）同时监听多个socket上的事件，根据事件到对应处理器处理，复杂度O(1)。不是poll和select（采用无差别轮询），复杂度 O(n)

---

redis和memcache的比较

1. redis支持更复杂的数据结构，支持丰富的数据操作，需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，redis是不错选择
2. redis3.0后支持cluster集群模式，高可用，避免全盘奔溃，而memcache则不支持集群模式
3. 性能对比：由于 Redis 只使用单核，而 Memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 Redis 在存储小数据时比 Memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，Memcached 性能要高于 Redis

---

可使用Lazy懒加载redis**

​ 缓存基于内存的操作虽然很快，但是也不是所有东西都丢到内存，毕竟内存大小也有限，成本也很高。再者可采用需要时才加载到内存，不用则不加载，则是懒加载方式

​ 其中，读和更新，大概如下流程。更新时候不是更新缓存，而是直接删除缓存，就是为了懒加载。有可能频繁在更新，频繁在改缓存，但是实际没访问打到该key，实际就浪费了，所以可用到才加载

Read： 读缓存 -> 没有就去读db ->再写缓存
Update： 更新数据 ->更新db -> 删除缓存

​ 当然，具体情况还得视项目和业务而定，比如一些商品定点抢购，有些设计是事先需要缓存商品存货数量到内存，访问打到的时候做相应的限流拦截。需要先把数据放到缓存。不是所有都采用Lazy方式。