redis入门介绍及社交行业应用

背景最近工作中开始使用redis，本文就本人目前的理解对redis做一个概括性的介绍，并简单举例几个工作中的应用，最后总结redis使用中的规范，期望以比较全面的方式整理redis相关知识给大家。redis介绍Redis（Remot...

背景

最近工作中开始使用redis，本文就本人目前的理解对redis做一个概括性的介绍，并简单举例几个工作中的应用，最后总结redis使用中的规范，期望以比较全面的方式整理redis相关知识给大家。

redis介绍

Redis（Remote Dictionary Server）可以理解是一个基于内存的key-value存储数据结构。“基于内存”表示所有数据直接存在内存中，拥有较快的IO速度，“基于key-value”表示它很适合与基于key的查找操作，达到O(1)的复杂度。

redis拥有简单key-value数据结构存储功能，主要数据结构包括string、hash、set、list、zset和不常见的复杂数据结构bitmap和Hyperloglogs。

下面列举不同数据结构的操作来加深对redis提供数据结构的理解：

1、string数据结构
set  box  “hello"   （添加元素，表示设置key为box，value为hello）
get box  （获取key为box对应的value值）

2、list数据结构
LPUSH friends “sandy”  （向列表左边加入元素）
RPUSH friends “bruce"    （向列表右边加入元素）
LRANGE friends 0 -1  (两个参数，左右封闭，第二个参数-1表示显示所有元素)
LLEN friends    (返回list的长度)
LPOP friends  （删除左边元素，并返回该值）
RPOP friends  （删除右边元素，并返回该值）

可以应用list数据结构实现队列和栈的效果

3、set数据结构（同一个key里面的元素集合没有重复）
SADD home_member “xwc"  （添加元素）
SREM home_member “xwc”  （删除元素）
SISMEMBER home_member “xwc”  （判断是否存在xwc，存在返回1，不存在返回0）
SMEMBERS home_member   （返回set中所有元素）
SRANDMEMBER key [count]  随机返回count个数元素
SUNION  A B  （将A，B集合放一起）

4、hash数据结构
命令结构：HSET key field value
HSET user name "John Smith”    （给key为user，属性为name的字段赋值John Smith）
HSET user email "john.smith@example.com"   （给key为user，属性为email的字段赋值john.smith@example.com）
HGETALL user    （获取key为user的所有属性值）
HINCBY user age 5    （给key为user，属性为age的值加上5）

5、zset数据结构
命令结构：ZADD key score value
ZADD xwc 112 "apple”  （设置key为xwc，value为apple，分数score为102分，zset会根据score字段排序）
ZADD xwc 120 "banana”   （同上）
ZRANGE xwc 0 -1  （返回key为xwc，value为从小到大排序的集合所有元素）
zrevrange xwc 0 2 （返回按分数从大到小排序的前3个元素）

redis应用

相对于传统关系型数据库，redis具有简单数据结构、单线程，内存存储和支持高并发的特点，适合很多社交应用。

1、指标计数

社交应用一般会有帖子广场（feed 流），可以实时采集用户行为信息日志，对每个帖子的点击、点赞、转发、分享哥和曝光进行计数统计。

使用hash数据结构可以对不同feedID的几个属性指标统计。

2、排行榜

排行榜例如feed热门榜需要实时计算热度，根据热度来排名。redis的zset数据结构就非常合适，因为zset的每一个元素都有score，可以更新score来实现排行榜功能。

具体实现有两种：

• 离线计算，使用一个list来维护需要排序的候选集，定时对list里面的元素计算score更新zset。
• 实时计算，使用flink、spark streaming实时消费用户对帖子的行为日志，对新行为帖子计算score分数。实现较复杂，但是几乎实时更新帖子榜单。

3、过滤与去重

使用redis存储用户访问帖子历史记录来实现去重功能。

4、热门数据存储

数据如果分为冷热，将热数据放到redis，当访问数据时如果redis没有则可以从传统数据库读取。利用redis内存存储访问快的特点来优化服务性能。

5、记录近一段时间信息

很多时候我们只需要保留最近2天活跃的用户信息，这个时候可以使用zset数据结构，score使用用户最近访问的timestamp，这样可以根据score维持两天内用户信息，超过2天的删除。

6、pub/sub 消息订阅发布

Redis的Pub/Sub非常非常简单，运行稳定并且快速，支持模式匹配，能够实时订阅与取消频道。redis与kafka的pub/sub不同之处在于没有持久化，如果订阅者挂掉，那么在从挂掉到恢复后这段时间的消息是丢失的，所以redis适用于可以容忍丢失消息的场景。

7、队列功能

redis支持阻塞队列，list列表没元素的时候阻塞，实现一个功能简单的messaging系统。

8、好友关系存储

redis简单的数据结构适合存储一对多关系，如用户关注列表，用户粉丝列表。

9、缓存数据

相对于存在磁盘，如果数据量不是很大，存在内存存储redis能加速读写效率。

关于redis常见问题？

这里整理了几个认识redis过程的常见问题：

redis为什么这么快？

• 纯内存，类似于HashMap结构，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
• 数据结构简单，读写数据量小
• 单线程处理，减少线程上下文切换开销，省去考虑同步问题
• 多路IO复用（多路是处理多线程连接，IO复用是重复使用一个线程执行请求）

因为是单线程处理每次执行，cpu不是redis程序的瓶颈，反而内存最可能是瓶颈。

redis能不能持久化？

能，支持RDB和AOF持久化。

• RDB：定时执行快照保存内存中数据到本地磁盘，直接将databases中的key-value的二进制形式存储在了rdb文件中。

  优点：性能较高，因为是快照，且执行频率比aof低，而且rdb文件中直接存储的是key-values的二进制形式，对于恢复数据也快。
  缺点：在上一次快照和下一次快照之间宕机，这个时间段之内的数据丢失。

• AOF（Ahead of File）：redis将对数据的每一条修改命令追加到aof文件中。
  **优点：**宕机后数据能从AOF文件中获取，数据没有丢失。
  **缺点：**性能较低，因为每次修改操作都会将追加到AOF文件。

关于redis持久化信息可参考：RDB+AOF

redis是否支持分布式？

支持，这是在redis 3.0之后开始支持集群模式部署。 一个Redis 集群包含 16384 个哈希槽（hash slot），数据库中的每个key都属于这 16384个哈希槽的其中一个（会根据key计算crc16的hashcode，然后对16384取模），集群中的每个节点负责处理一部分哈希槽。 例如一个集群有三个节点，其中：

• 节点 A 负责处理 0 号至 5500 号哈希槽。
• 节点 B 负责处理 5501 号至 11000 号哈希槽。
• 节点 C 负责处理 11001 号至 16384 号哈希槽。

如果有新节点加入或退出，可以根据一致性hash算法来重新平衡槽的分布。

redis一共支持三种模式：主从模式、sentinel模式和cluster模式，其中集群模式就是纯分布式的，扩展性好。

redis与memcache的区别？

redis和memcache读写性能和存储效率相当，此外还有如下不同：

参考：

Redis应用场景
也谈谈 Redis 和 Memcached 的区别