Redis 入门和环境搭建

认识Redis

Redis是一种NoSQL数据库，以键值对形式存储数据，支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，使其适用于多种应用场景。由于所有数据都存储在内存中，Redis的读写性能非常高。同时，Redis可以通过快照和日志将内存中的数据保存到硬盘，以防数据丢失。此外，Redis还提供了键过期、发布订阅、事务等附加功能，像一把瑞士军刀，能在合适的场景下发挥巨大的作用。

Redis最初被设计为一个"消息中间件"，用于实现分布式系统下的生产者消费者模型。然而，现在直接将Redis用作消息中间件的情况较少，因为业界有许多更专业的消息中间件可以选择。

Redis的作用就像在内存中定义变量一样，用于存储数据。然而，Redis的真正优势在于分布式系统中才能充分发挥。对于单机程序来说，直接使用变量存储数据可能是更优的选择，因为它们可以避免网络通信带来的开销。

然而，在分布式系统中，由于进程间的隔离性，不同进程之间的数据无法直接共享。这时候，我们就需要通过网络进行进程间通信。Redis就是基于这种网络通信的，它可以使一个进程的内存中的变量被其他进程，甚至其他主机上的进程使用，从而在分布式系统中发挥重要作用。

有了MySQL为什么还需要Redis？

MySQL的主要问题在于其访问速度相对较慢，这在很多高性能要求的互联网产品中可能成为瓶颈。另一方面，Redis作为基于内存的数据结构服务器，其访问速度明显快于MySQL，因此在需要高速数据处理的场景中，Redis是一个很好的选择。

然而，相比于MySQL，Redis的最大劣势在于其存储空间有限。尽管在性能要求较高的互联网产品中，这可能不是一个大问题，但对于许多对性能要求不那么高，而对存储空间有较大需求的互联网产品来说，这可能是一个问题。

因此，一个典型的解决方案是将Redis和MySQL结合使用，这是遵循了"二八原则"，即20%的热点数据可以满足80%的访问需求。这样可以有效地利用Redis的高速访问性能，同时利用MySQL的大存储空间。

然而，这种方案也将使系统的复杂程度大大提升。特别是当数据发生修改时，还需要解决Redis和MySQL之间的数据同步问题，这可能会带来额外的开发和维护成本。

Redis特性

Redis 之所以受到如此多公司的青睐，必然有之过人之处，下面是关于Redis的8个重要特性。

1.速度快

正常情况下，Redis执行命令的速度非常快，官方给出的数字是读写性能可以达到10万/秒，当然这也取决于机器的性能，但这里先不讨论机器性能上的差异，只分析一下是什么造就了Redis如此之快，可以大概归纳为以下四点:

Redis的所有数据都是存放在内存中的
Redis是用C语言实现的，一般来说C语言实现的程序“距离”操作系统更近，执行速度相对会更快。
Redis使用了单线程，预防了多线程可能产生的竞争问题。

Redis在6.0版本引入了多线程机制，但主要也是在处理网络和l0，不涉及到数据命令，即命令的执行仍然采用了单线程模式。
作者对于Redis源代码可以说是精打细磨，曾经有人评价Redis是少有的集性能和优雅于一身的开源代码。

2.基于键值对的数据结构服务器

几乎所有的编程语言都提供了类似字典的功能，例如C++里的map、Java里的map、Python里的dict等，类似于这种组织数据的方式叫做基于键值对的方式，与很多键值对数据库不同的是，Redis中的值不仅可以是字符串，而且还可以是具体的数据结构，这样不仅能便于在许多应用场景的开发，同时也能提高开发效率。Redis的全程是REmote Dictionary Server，它主要提供了5种数据结构：字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、集合(set)、有序集合(ordered set/zet)，同时在字符串的基础之上演变出了位图(Bitmaps)和HyperLogLog两种神奇的”数据结构“，并且随着LBS (Location Based Service，基于位置服务）的不断发展，Redis 3.2.版本种加入有关GEO(地理信息定位）的功能，总之在这些数据结构的帮助下，开发者可以开发出各种“有意思”的应用。

3.丰富的功能

除了5种数据结构，Redis还提供了许多额外的功能：提供了键过期功能，可以用来实现缓存。

提供了发布订阅功能，可以用来实现消息系统。
支持Lua脚本功能，可以利用Lua创造出新的Redis命令。·提供了简单的事务功能，能在一定程度上保证事务特性。
提供了流水线(Pipeline)功能，这样客户端能将一批命令一次性传到Redis，减少了网络的开销。

4.简单稳定

Redis的简单主要表现在三个方面。首先，Redis的源码很少，早期版本的代码只有2万行左右，3.0版本以后由于添加了集群特性，代码增至5万行左右，相对于很多NoSQL数据库来说代码量相对要少很多，也就意味着普通的开发和运维人员完全可以“吃透”它。其次，Redis使用单线程模型，这样不仅使得Redis服务端处理模型变得简单，而且也使得客户端开发变得简单。最后，Redis 不需要依赖于操作系统中的类库（例如Memcache需要依赖libevent这样的系统类库) ，Redis自己实现了事件处理的相关功能。

但与简单相对的是Redis具备相当的稳定性，在大量使用过程中，很少出现因为Redis自身BUG而导致宕掉的情况。

5.客户端语言多

Redis提供了简单的TCP通信协议，很多编程语言可以很方便地接入到Redis，并且由于Redis受到社区和各大公司的广泛认可，所以支持 Redis的客户端语言也非常多，几乎涵盖了主流的编程语言，例如C、C++、Java、PHP、Python、NodeJS等，后续我们会对Redis的客户端使用做详细说明。

6.持久化（Persistence）

通常看，将数据放在内存中是不安全的，一旦发生断电或者机器故障，重要的数据可能就会丢失，因此Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF，即可以用两种策略将内存的数据保存到硬盘中，这样就保证了数据的可持久性，后续我们将对Redis的持久化进行详细说明。

7.主从复制(Replication)

Redis提供了复制功能，实现了多个相同数据的Redis副本(Replica)，复制功能是分布式Redis的基础。

8.高可用(High Availability)和分布式(Distributed)

Redis提供了高可用实现的Redis哨兵(Redis Sentinel)，能够保证Redis结点的故障发现和故障自动转移。也提供了Redis集群(Redis Cluster)，是真正的分布式实现，提供了高可用、读写和容量的扩展性。

Redis使用场景

Redis可以做什么？

1.缓存(Cache)

缓存机制几乎在所有大型网站都有使用，合理地使用缓存不仅可以加速数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。Redis提供了键值过期时间设置，并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说，一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。

2.排行榜系统

排行榜系统几乎存在于所有的网站，例如按照热度排名的排行榜，按照发布时间的排行榜，按照各种复杂维度计算出的排行榜，Redis 提供了列表和有序集合的结构，合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统。

3.计数器应用

计数器在网站中的作用至关重要，例如视频网站有播放数、电商网站有浏览数，为了保证数据的实时性，每一次播放和浏览都要做加1的操作，如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好，可以说是计数器系统的重要选择。

4.社交网络

赞、踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能，由于社交网站访问量通常比较大，而且传统的关系型数据不太合适保存这种类型的数据，Redis 提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。

5.消息队列系统

消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务解耦、非实时业务削峰等特性。Redis 提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。

Redis 不可以做什么?

实际上和任何一门技术一样，每个技术都有自己的应用场景和边界，也就是说Redis并不是万金油，有很多合适它解决的问题，但是也有很多不合适它解决的问题。我们可以站在数据规模和数据冷热的角度来进行分析。

站在数据规模的角度看，数据可以分为大规模数据和小规模数据，我们知道Redis的数据是存放在内存中的，虽然现在内存已经足够便宜，但是如果数据量非常大，例如每天有几亿的用户行为数据，使用Redis来存储的话，基本上是个无底洞，经济成本相当高。

站在数据冷热的角度，数据分为热数据和冷数据，热数据通常是指需要频繁操作的数据，反之为冷数据，例如对于视频网站来说，视频基本信息基本上在各个业务线都是经常要操作的数据，而用户的观看记录不一定是经常需要访问的数据，这里暂且不讨论两者数据规模的差异，单纯站在数据冷热的角度上看，视频信息属于热数据，用户观看记录属于冷数据。如果将这些冷数据放在Redis上，基本上是对于内存的一种浪费，但是对于一些热数据可以放在Redis中加速读写，也可以减轻后端存储的负载，可以说是事半功倍。

分布式

单机架构

单机架构, 如其名字所示，是一种在一台服务器上运行所有应用程序和服务的架构。在这种架构中，应用程序、数据库、前端和后端服务等都运行在同一台机器上，不涉及分布式系统或者服务之间的网络通信。

以下是单机架构的一些主要特点：

简单：由于所有的服务和应用程序都运行在同一台机器上，开发和维护都相对简单。不需要考虑分布式系统中的数据一致性，网络延迟，分布式事务等复杂问题。
性能：在单机架构中，所有的操作都在同一台机器上执行，不需要通过网络进行通信，因此性能通常比分布式架构更高。
可靠性：由于没有多个节点，因此不存在节点间的失败转移问题。但是，如果单台服务器发生故障，可能会导致整个系统的服务中断。
扩展性：单机架构的扩展性较差，当应用程序的负载增加时，可能需要通过增加机器的硬件资源（CPU、内存等）来提升性能，而这种方式的扩展性有限。

单机架构常用于一些小型应用程序或者系统，例如个人网站，小型企业应用等。当应用的访问量和数据量不大，或者初期开发和测试阶段，单机架构是一个简单有效的选择。

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引入分布式

在单机架构中，理论上是可以让应用服务器既处理业务逻辑，又负责数据存储的。然而，这在实际操作中可能会相对复杂，因为这就意味着我们需要在一个服务器上处理所有的任务。

实际上，单机架构是被广大企业广泛采用的。随着现代计算机硬件的飞速发展，即便是一台服务器，其处理能力也足够强大，可以支持高并发和大数据量的存储。

但是，当业务进一步增长，用户量和数据量激增时，一台服务器可能难以应对。这时，我们需要增加更多的服务器，加入更多的硬件资源。因为一台服务器的硬件资源总是有上限，每次处理请求都会消耗一定的资源。

如果在同一时间处理的请求过多，可能会导致某些硬件资源不足，这可能会延长服务器处理请求的时间，甚至导致处理出错。遇到这种情况，我们可以选择增加硬件资源，这是一种直接而有效的方法。另一种方法是进行性能优化，找出瓶颈并进行针对性的改进。但这需要相当高的技术水平。

然而，单台服务器的硬件资源增加总是有限的，受主板扩展能力的限制。当一台服务器已经扩展到极限，但仍无法满足需求时，就需要引入多台服务器，此时，我们需要在软件层面进行相应的调整和适配。

一旦引入多台服务器，我们的系统就进入了"分布式系统"的领域。分布式系统的引入会大大提高系统的复杂性，增加bug出现的概率，因此需要我们更加细心和专业的技术来处理。

数据库分离

应用服务和数据库服务分离

在设计系统架构时，将应用服务和数据库服务进行分离是一种常见且高效的方法。这种设计方式主要基于两个服务的特性和需求。

应用服务器，其主要职责是处理业务逻辑，这往往会消耗大量的CPU和内存资源。而数据库服务器的主要职责是进行数据存储和访问，因此需要更大的硬盘空间以及更快的数据读写速度。

通过将这两个服务分离，我们可以根据各自的需求来优化和配置服务器。例如，对于数据库服务器，我们可以选择配置更大的硬盘空间，甚至可以使用SSD硬盘以提高数据访问速度。

这样的设计不仅可以让各个服务更加专注于其主要职责，提高系统的整体性能，同时也可以提高投入资源的性价比。因此，应用服务和数据库服务的分离是一种值得推广的系统架构设计方法。

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负载均衡

负载均衡是一种核心技术，用于高流量、大规模系统的管理和优化。其主要目标是优化系统的性能，防止任何单点故障，并保证系统的高可用性。

你可以将负载均衡器理解为一个团队的领导，负责将任务合理分配给各个成员，以保证整个团队的工作效率。在我们的场景中，这些成员就是应用服务器节点。

应用服务器往往会消耗大量的CPU和内存资源，因此当流量过大或者业务请求过重时，单个应用服务器可能会不堪重负。为了解决这个问题，我们可以引入更多的应用服务器节点。

用户的请求首先达到负载均衡器或网关服务器（这通常是一个单独的服务器）。假设有一万个用户请求，有两个应用服务器。此时，负载均衡器就会以某种策略（如轮询、最少连接等）将这些请求平均分配给这两个应用服务器，如此，每个应用服务器就只需要处理五千个请求，从而有效地分散了单个服务器的压力，提高了系统的处理能力。

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负载均衡器,看起来不是承担了所有的请求嘛?这个东西能顶住嘛??

负载均衡器的主要角色是接收并分配用户请求到各个应用服务器，因此，它确实需要处理大量的请求。然而，负载均衡器的设计和优化使其具有远超应用服务器的请求处理能力。你可以将其视为团队的领导，主导着工作的分配，而应用服务器则是执行任务的组员。

然而，即使负载均衡器的处理能力很强，也并非无懈可击。在极端情况下，如请求量过大，负载均衡器也可能会出现无法承受的情况。对于这种情况，我们可以采取的策略是引入更多的负载均衡器，甚至在多个机房部署负载均衡器，以增强系统的处理能力和容错性。

数据库读写分离

增加应用服务器，确实能够处理更高的请求量。但是随之存储服务器，要承担的请求量也就更多了！如何解决呢？开源+节流的方式门槛太高，也更复杂。使用数据库读写分离。

数据库读写分离是一种常用的数据库优化策略，主要用于处理大量的并发读写请求。具体来说，它将数据库的读操作和写操作分离到不同的服务器上进行，进而提高了数据库系统的性能和并发处理能力。

读写分离的主要思想是：将对数据库的读和写操作分别处理，读操作在读库（Slave）上进行，写操作在写库（Master）上进行。读库一般会有多个，写库通常只有一个。写库会定期将数据同步到读库，来保证数据的一致性。在实际的应用场景中，读的频率要比写的要高出许多！

此策略的主要优点是可以显著提高数据库系统的处理能力，因为读操作和写操作通常有不同的性能特点和资源需求。读操作通常可以缓存并高效地并行处理，而写操作则需要更多的磁盘I/O和数据一致性保证。

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引入缓存

数据库天然有个问题，响应速度是很慢的！把数据区分"冷热"，热点数据放到缓存中，缓存的访问速度往往比数据库要快很多了！

数据的"冷热"区分是一种常见的策略。我们将频繁访问的"热点"数据放入缓存中，如Redis，这样可以大大提高数据访问的速度。这种策略的效果往往非常显著，根据二八原则，即使只缓存了20%的数据，也能够支持80%的访问量。在一些极端情况下，缓存的比例甚至可以达到一九。

而传统的数据库服务器，如MySQL，仍然存储全量的完整数据。缓存并不是用来替代数据库的，而是用来辅助数据库，以减轻其负担并提高整体性能。

然而，这种优化策略也是有代价的。为了保持高速的访问性能，缓存的大小通常会受到限制，也就是说，我们不能将所有数据都存储在缓存中。因此，我们需要有一套有效的策略，来确定哪些数据应该被缓存，以及如何更新和管理这些缓存数据。这是实施缓存策略时需要考虑的关键问题。

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数据库分库分表

随着数据量的增长和并发请求的提高，单台服务器可能无法满足需求，这时候就需要引入分布式系统。

分布式系统不仅能处理更高的并发请求，也可以应对更大的数据量。有时候，数据量可能大到一台服务器存不下，即使一个服务器的存储量可以达到几十个TB，对于像短视频这种大数据量的应用来说，也可能会出现存储不足的情况。

这就需要采取分库分表的策略。原本一个数据库服务器上有多个逻辑数据库，现在可以引入多个数据库服务器，每个数据库服务器存储一个或者一部分数据库。如果某个表的数据量特别大，大到一台主机存不下，那么我们也可以针对表进行拆分。

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微服务

随着业务逻辑的增长，单个应用服务器的代码可能会变得越来越复杂，这不仅会带来维护和更新的困难，也可能降低系统的稳定性和可扩展性。

为了解决这些问题，我们可以采用微服务架构，将一个复杂的服务器拆分成多个功能更为单一、更小的服务器。这样，每个微服务都可以独立开发、部署和扩展，使得系统的复杂性得以管理，同时也能提高系统的可扩展性和稳定性。

值得注意的是，微服务架构的引入，本质上是为了解决"人"的问题。在小公司，由于开发团队人数较少，可能不需要采用微服务架构。但是在大公司，由于开发人员多，业务复杂，如果不进行合理的组织和分工，可能会导致管理和协调的困难。

此时，微服务架构可以作为一种有效的组织和管理工具。我们可以根据业务功能，将系统拆分成多个微服务，每个微服务由一个小团队负责。这样，每个团队可以专注于自己负责的微服务，降低了协调的复杂性，提高了开发效率。

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虽然微服务架构能够带来许多优势，如解决大型团队的协调问题，提高系统的可扩展性，但是同时，它也带来了一些挑战和代价：

系统性能下降：由于微服务涉及到更多的网络通信，这可能会导致系统的性能下降。网络通信的速度通常低于硬盘读写的速度，这就要求我们需要投入更多的硬件资源来保证性能不下降太多，比如使用速度更快的万兆网卡。然而，这会增加系统运行成本。
系统复杂度增加：微服务架构使得系统的复杂度提高。原本单一的系统被拆分为多个独立的服务，这意味着需要进行更多的协调和管理。此外，因为服务器数量增多，错误和故障的概率也会相应增大。
可用性受影响：微服务架构可能会对系统的可用性造成影响。由于服务器数量增多，一个服务的故障可能会影响到整个系统。为了保证系统的可用性，我们需要采用更丰富的监控和报警手段，同时需要配备专业的运维人员进行维护。

环境搭建

Ubuntu

1.更新系统包索引
首先，打开一个终端窗口并运行以下命令，以确保Ubuntu系统的包索引是最新的：

sudo apt update

2.安装构建依赖
安装编译Redis所需的依赖：

sudo apt install build-essential tcl

3.下载Redis源码
接下来，前往Redis官网（https://redis.io/download）查找最新版本的Redis源码包，使用wget或curl命令下载。例如：

wget http://download.redis.io/releases/redis-7.0.0.tar.gz

4.解压源码
解压下载的文件：

tar xzf redis-7.0.0.tar.gz

然后进入解压后的目录：

cd redis-7.0.0

5.编译Redis
在Redis源代码目录中，编译Redis：

make

6.安装Redis
编译完成后，运行：

sudo make install

7.配置Redis
Redis的源码包中包含了一个默认的配置文件。你可以将这个配置文件复制到合适的位置，并根据需要对其进行调整：

sudo mkdir /etc/redis
sudo cp redis.conf /etc/redis

然后编辑文件以适应你的设置：

sudo nano /etc/redis/redis.conf

在redis.conf中修改一些配置信息

设置IP地址

bind 0.0.0.0

关闭保护模式

protected-mode no

设置守护进程

daemonize yes

8.创建Redis systemd单元文件
为了让Redis作为服务运行，需要创建一个systemd单元文件。在/etc/systemd/system/目录下创建一个名为redis.service的文件：

sudo nano /etc/systemd/system/redis.service

然后，添加以下内容：

[Unit]
Description=Redis In-Memory Data Store
After=network.target

[Service]
User=redis
Group=redis
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf
ExecStop=/usr/local/bin/redis-cli shutdown
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

9.启动Redis服务
启用并启动Redis服务：

sudo systemctl enable redis
sudo systemctl start redis

10.验证Redis服务状态
检查Redis服务的状态以确保它正在运行：

sudo systemctl status redis

11.测试Redis
最后，测试Redis服务器是否启动：

redis-cli

通过输入ping接收到PONG响应。

Centos 7

在CentOS 7上安装Redis 7的步骤如下：

1.更新系统包索引

sudo yum update

2.安装编译工具
为了从源代码编译Redis，需要安装编译工具（如果还没有安装的话）：

sudo yum install -y gcc tcl

3.下载Redis源代码
需要从Redis官网下载最新稳定版的源代码。

wget http://download.redis.io/releases/redis-7.0.0.tar.gz

4.解压Redis源码包

tar xzf redis-7.0.0.tar.gz

然后进入解压后的目录：

cd redis-7.0.0

5.编译Redis
编译Redis源代码：

make

6.安装Redis
将Redis二进制文件安装到系统中：

sudo make install

7.创建Redis用户和配置文件
为Redis创建一个非root用户：

sudo useradd -r -s /sbin/nologin redis

创建配置文件和目录：

sudo mkdir /etc/redis
sudo mkdir /var/lib/redis
sudo chown redis:redis /var/lib/redis
sudo chmod 770 /var/lib/redis

复制默认配置文件到/etc/redis目录下：

sudo cp redis.conf /etc/redis

然后编辑文件以适应你的设置：

sudo nano /etc/redis/redis.conf

在redis.conf中修改一些配置信息

设置IP地址

bind 0.0.0.0

关闭保护模式

protected-mode no

设置守护进程

daemonize yes

8.创建Redis服务文件
为了使Redis作为服务运行，创建一个systemd服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/redis.service

然后添加以下内容：

[Unit]
Description=Redis In-Memory Data Store
After=network.target

[Service]
User=redis
Group=redis
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf
ExecStop=/usr/local/bin/redis-cli shutdown
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

9.启动Redis服务
使Redis服务启动，并设置开机自启：

sudo systemctl start redis
sudo systemctl enable redis

10.验证Redis安装
检查Redis服务状态：

sudo systemctl status redis

尝试连接到Redis服务器来验证它是否正常工作：

redis-cli