初始Redis：概念、特性、使用场景、安装教程

一、什么是redis?

Redis 是一款基于键值对（key-value）的 NoSQL 数据库。与多数键值对数据库不同，其值可由字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）、位图（Bitmaps）、HyperLogLog、地理信息定位（GEO）等多种数据结构和算法构成，这使得 Redis 能满足多样的应用场景。

Redis 的显著优势在于将所有数据存储于内存中，因此读写性能极为出色。同时，它支持通过快照（RDB）和日志（AOF）两种方式将内存数据持久化到硬盘，确保断电或机器故障时数据不会丢失。此外，Redis 还提供了键过期、发布订阅、事务、流水线、Lua 脚本等附加功能，方便应对这类场景。

如今，众多重量级企业都在使用 Redis。国外如 Twitter、Instagram、Stack Overflow、Github 等；国内则有新浪微博（堪称全球最大的 Redis 使用者）、阿里巴巴、腾讯、搜狐、优酷土豆、美团、小米、唯品会等。此外，ELK 等诸多开源技术也将 Redis 作为重要组件，且 Redis 提供的模块系统支持第三方进行功能扩展，进一步释放其潜力。由此可见，熟练使用和运维 Redis 已成为开发与运维人员的必备技能。

二、 Redis特性的简单认识

Redis得到了众多公司的青睐，必有其过人之处，下面是关于Redis的8个重要特性。

1. 速度快

相较于MySQL这类关系型数据库，Redis的访问速度要快很多，其原因大致可以分为以下四点：

1. 内存读写天然快：Redis的数据存放在内存中，内存访问速度要远远快于硬盘，这也是Redis速度快的主要原因。（下图是Google列出的各种硬件执行速度，供参考）
2. 单线程优势：Redis使用单线程模型，避免了线程切换和多线程加锁竞争导致的性能损失

Redis 6.0 引入了多线程机制，但主要用于网络IO场景，Redis的核心执行的执行依旧保持单线程模型

3. 高效的数据结构：Redis采用了各种高效率的数据结构，如字符串（String)、哈希表（Hash)、有序集合(ZSet)、这些数据结构的操作复杂度多为$O(1)或者O(logN)$ ，确保指令执行高效。
4. I/O多路复用技术:采用I/O多路复用技术，确保单线程也能高效应对大量客户端请求

各层级硬件执行速度：

2. 基于键值对

Redis是基于键值对的非关系型数据库（NoSQL），所谓键值对就像C++的map，Python的dict等，这种结构的优势就是插入数据和查询数据更加高效。值得一提的是，Redis的值支持丰富的数据结构：字符串、哈希表、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLog甚至在Redis3.2加入了地理位置相关功能。这些丰富的数据库能帮助开发者开发应对各类场景的应用。

3. 丰富的功能

• 键过期功能：到达一定时间自动删除键值对，用于实现缓存
• 发布订阅功能：可用于实现消息系统
• Lua脚本：可用Lua脚本执行Redis命令
• 简单事务功能：
• 流水线（Pipeine）: 使得客户端能将一批命令一次传到Redis，减少了网络的开销

4. 简单稳定

• Redis源码量少：早期甚至只有两万行，Redis3.0引入集群特性后增至5万行左右，相对于其他数据库来说代码量少很多。
• Redis采用单线程模型
• Redis不依赖操作系统的各种类库，自己实现事件处理相关功能。

5. 客户端支持多种编程语言：

Redis提供了简单的TCP通信协议：很多编程语言都可以方便的接入Redis，且由于Redis收到广泛认可，主流语言都已经有开发者实现了良好的Redis支持，如C、C++、Java、PHP、Python、JS

6. 持久化

前面提到，Redis数据存放在内存中，这保证了访问速度很快，但是不够安全。一旦发生断电或者机器故障，重要的数据就可能会丢失。因此，Redis提供两种持久化策略：RDB和AOF，可将内存中的数据保存到硬盘中。后续我将对Redis持久化策略详细说明。

7. 主从复制（Replication)

主从复制功能是分布式架构的基础。这一功能也将在后续博文中进行演示。

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

Redis 提供了高可用实现的 Redis 哨兵，能够保证Redis节点故障检测和故障自动转移。也提供了 Reids 集群，这是真正的分布式实现。

三、Redis使用场景

1. Redis可以做什么？

Redis官网给出了三个方向：数据库、缓存和消息队列

数据库

大多数情况下，数据库考虑的是容量大，但也有一些高性能的场景考虑的是“速度快“，这是就可以直接采用Redis做数据库

缓存

这是Redis最广泛使用的场景。对于各类大型网站或者应用程序，往往是少量的数据能满足大量的用户使用场景。因此，这类网站采用的方式都是用 MySQL 等数据库存储全量完整数据，用Redis从数据库中加载少量核心数据作为缓存，这样的设计提升了用户访问数据的速度，也有效降低了后端的压力。

消息队列

Redis的开发者最早开发它就是为了将其作为消息队列进行使用的。但如今，在消息队列方面，我们有很多更优的选择，因此，Redis做消息队列的场景很少出现了。

2. Redis不宜做什么？

和所有技术一样，Redis也有其适用场景与边界，并非万能解决方案。它既能高效解决特定问题，也存在不适合的应用场景，这一点可从数据规模与数据冷热两个维度来分析。

从数据规模来看，数据可分为大规模数据与小规模数据。由于Redis的数据存储依赖内存，尽管如今内存成本已大幅下降，但面对超大规模数据——例如每天数亿条的用户行为数据——若用Redis存储，成本会高得难以承受，堪称一个“无底洞”。

从数据冷热属性来看，数据有热数据与冷数据之分。热数据指需要频繁操作的数据，冷数据则反之。以视频网站为例，视频基本信息在各业务线中常被调用，属于热数据；而用户的观看记录未必会被频繁访问，可归为冷数据。暂且不考虑两者在数据规模上的差异，仅从数据冷热角度而言，将冷数据存于Redis无疑是对内存的浪费，而把热数据放入Redis，既能加速读写操作，又能减轻后端存储的负载，可谓事半功倍。

因此，Redis并非“万金油”。相信随着对Redis的深入学习，我们会更清晰地把握它真正的适用场景。

四、Redis重大版本

Redis版本发布

• Redis 2.6 ：2012年发布，支持服务端Lua脚本，键过期时间精确到毫秒，从节点新增只读功能。

• Redis 2.8 ：2013年发布，优化主从复制的PSYNC机制，支持通过config set配置maxclients，新增config rewrite命令。
• Redis 3.0 ：2015年发布，推出官方分布式方案Redis Cluster，优化小对象内存访问，新增client pause命令。
• Redis 3.2 ：2016年发布，添加GEO地理信息处理功能，引入List新编码类型quicklist，新增hstrlen命令。
• Redis 4.0 ：2017年发布，引入模块系统，优化主从复制为PSYNC2.0，新增LFU缓存淘汰算法，支持非阻塞del/flush命令。
• Redis 5.0 ：2018年发布，新增流数据类型（Stream），升级Redis模块API，RDB文件包含LFU/LRU信息。
• Redis 6.0 ：2020年发布，支持多线程IO，优化模块API，改进过期键处理机制，新增SSL支持。
• Redis 7.0 ：2022年发布，新增Function自定义函数库，支持Client-Eviction机制、Sharded-Pub/Sub，提供命令执行耗时直方图。

五、Ubuntu 安装 Redis 6

相较于Redis 7， Redis 6 已经具备了大部分功能，且更容易安装。

Redis官方不支持Windows系统，因为Redis的特性与Linux息息相关。又由于Redis的优秀特性，微软的开源技术组也维护了一个 Redis 的windows版本分支，不过仍然建议在Linux上学习使用Redis。

1. 更新apt软件源

sudo apt update

2. 安装 Redis

sudo apt install redis

3. 修改配置文件支持远程连接

修改 /etc/redis/redis.conf (注意需要sudo权限)

• 修改 bind 127.0.0.1 为 bind 0.0.0.0
• 修改protected-mode yes 为 protected-mode no
  

4. 重启redis服务

sudo service redis-server restart

5. 检验redis状态

1. 通过netstat命令

netstat -anp | grep redis

2. 启动redis客户端

redis-cli

启动完成后输入ping，若返回pong，则redis连接正常

使用ctrl + d 退出客户端。