简介
Redis（Remote Dictionary Server，远程字典服务器）是一个开源的、高性能的键值对（key-value）存储系统，是跨平台的非关系型数据库。
2008年，一款基于MySQL的网站实时统计系统——LLOOGG被正式推出。不久之后，Merzia公司由于不满于这个系统的现有性能，于2009年为LLOOGG设计了一个全新的数据库——Redis（第一个版本）。为了使Redis能够应用到更多地方，其创始人在社区开源代码，并与Redis另一名主要的代码贡献者共同开发着Redis。
2010年，VMware公司赞助Redis的开发，开发人员开始全职开发Redis。从2013年5月起，Pivotal成为Redis的主要赞助商。
根据Redis官网的最新介绍，Redis是一个开源（持有BSD许可）的、基于内存处理的数据结构存储，用作数据库存储、缓存处理、消息代理和流引擎（Streaming Engine）。Redis的功能十分强大，在短短几年的时间里，不仅获得了庞大的用户群体，还得到了大量程序员和IT公司的支持和推广。
DB-Engines网站根据键值对存储数据库管理系统的受欢迎程度对它们进行排名，该排名结果每月更新一次。DB-Engines网站的键值对数据库排名如下。
根据Stack Overflow年度开发人员的调查结果显示，Redis连续4年获得最受欢迎的键值对存储数据库的称号。Redis是基于ANSI C语言编写的，并且为开发者提供了多种语言的API，如C#、C++、GO、Java、PHP、Ruby、JavaScript、Perl、Python等。伴随着Redis的用户越来越多，大部分的互联网公司都开始使用Redis作为公共缓存。
特点
Redis作为热门的NoSQL数据库系统之一，提供了多种键值数据类型以适应不同场景下的存储需求。Redis主要有以下6个特点。
1. 丰富的数据结构
Redis通常被称为数据结构服务器，因为它不仅支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合等，而且还可以通过Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）实现高可用性。
2. 内存存储与持久化
Redis数据库的所有数据都被加载到内存中进行操作或处理，由于内存的读写速度远远大于硬盘，因此Redis的数据读写速度及性能也比其他数据库更加优秀，它每秒可以读写超过10万个键值。
Redis的数据存储在计算机内存中，为了能够持久地使用Redis数据，防止系统故障造成数据丢失，可以将Redis中的数据异步写入磁盘空间中，这个过程就叫做Redis持久化。Redis提供了两种不同的持久化方法，一种是快照（RDB，Redis DataBase），另一种是追加文件（AOF，Append Only File）。
3. 支持事务
Redis的事务操作可以保证数据操作的原子性，即一个事务中的所有命令要么全部执行，要么全部不执行。如果其中任何一个命令执行失败，整个事务将被回滚到之前的状态。这种原子性保证了Redis的数据操作具有可靠性和一致性。
4. 支持主从复制
Redis支持主从复制构建集群，支持数据的备份。为了分担读取数据的压力，Redis不仅支持主从同步，而且也支持一主多从以及多级从结构，其中主节点提供写操作，从节点仅提供读操作。对于“读多写少”的状况，可为主节点配置多个从节点，从而提高响应效率。
(1) Redis主从同步实现过程
Redis主从数据的同步是异步进行的，主从同步存在一个状态差，但不会影响主逻辑，也不会降低Redis的处理性能。
如图2-2所示，Redis实现主从同步的过程大致可以分为以下6步。
① 从节点执行slaveof命令；
② 从节点保存slaveof命令中主节点的信息，不做其他操作；
③ 从节点内部的定时任务发现有主节点的信息，开始使用socket连接主节点；
④ 连接成功后，从节点向主节点发送ping命令，请求连接；
⑤ 如果主节点设置了权限，从节点需要进行权限验证；如果验证失败，复制终止；权限验证通过后，主从节点进行数据同步，主节点将全部数据全部发送至从节点，做一次完整备份；
⑥ 主从节点完成备份后，主节点将持续发送给从节点新的数据变动命令，从节点实时同步，保证主从数据一致性。
(1) Redis数据同步的过程
Redis 2.8版本之后，从服务器对主服务器的同步操作需要使用psync命令来实现，主从服务器在执行psync命令期间的通信过程如下。
参数说明：
1) runId：每个Redis节点启动都会生成唯一的uuid，每次Redis重启后，runId都会发生变化。
2) offset：主节点和从节点各自维护自己的主从复制偏移量offset，当主节点有写入命令时，offset=offset+命令的字节长度。从节点在收到主节点发送的命令后，也会增加自己的offset，并把自己的offset发送给主节点。这样，主节点同时保存自己的offset和从节点的offset，并通过对比offset来判断主从节点数据是否一致。
发送psync命令的目的是让从服务器与主服务器进行同步，以确保从服务器的数据与主服务器的数据保持一致。当从服务器发送psync命令后，主服务器可能会有以下3种响应情况。
1) FULLRESYNC：第一次连接，进行全量复制
2) CONTINUE：进行部分复制
3) ERR：不支持psync命令，进行全量复制
5. 功能丰富
Redis不仅是优秀的存储数据库，还担任着其他角色，比如缓存系统、队列系统等。
作为缓存系统，Redis为每个键设置生存时间（Time To Live，TTL），生存时间到期后键会自动被删除，还可以限定数据占用的最大内存空间，在数据达到空间限制后按照一定的规则自动淘汰不需要的键。借助Redis出色的性能、丰富的数据类型及其特有的持久化，用户可将Redis应用到更加宽广、丰富的业务中去。
Redis是一个高性能的优先级队列，它借助列表类型键实现队列，支持阻塞时的读取操作。除此之外，Redis还支持“发布/订阅”的消息模式，可帮助用户构建聊天室系统
6. 简单稳定
Redis使用起来十分便捷，它提供了几十种编程语言的客户端库。用户可以使用命令操作Redis数据库，实现读写数据，便于在程序中与Redis的交互。命令语句与Redis的关系相当于SQL语句与MySQL的关系。
Redis的开发代码量仅3万多行，并且开源，便于用户通过修改Redis源代码来适应自己的项目需求。同时，对于希望充分发挥数据库性能的开发者而言，Redis也具有很大的吸引力。到目前为止，已有近百名开发者为Redis贡献了代码。在良好的开发氛围和严谨的版本发布机制下，Redis稳定版本的性能更具可靠性。
应用场景
Redis 数据库主要被大型企业、初创公司和政府组织用于以下场景：缓存、构建队列系统、实时欺诈检测、全球用户会话管理、实时库存管理、AI/ML功能存储以及索赔处理。
Redis数据库在内存中读写数据的容量受到物理内存的限制，不适用海量数据的高性能读写，再加上它缺少原生的可扩展机制，不具备可扩展能力，需要通过客户端来实现分布式读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。目前，国内的互联网企业，如新浪微博和知乎，以及国外互联网企业的产品，如GitHub、Stack Overflow、Flickr和Instagram，这些都是Redis的用户。
常见用例包括以下6种。
1. 存储数据库
使用云数据库Redis时，Redis作为持久化数据库，主程序部署在ECS上，所有业务数据存储在Redis中。云数据库Redis版支持持久化功能，主备双机冗余数据存储，保证了服务的高可用性。适用场景为游戏网站及应用。
2. 缓存
Redis最常见的应用场景是作为缓存系统。它使用String类型来将序列化后的对象存储到内存中。
Redis是单线程模型，而Memcached则支持多线程。应用在多核服务器上时，Redis的性能比Memcached要逊色一些。Redis的性能优异，通常情况下其性能不会成为服务的瓶颈。Redis将会很好地代替Memcached，成为热点数据缓存的首选工具。
3. 消息队列
Redis支持保存List链表和Set集合的数据结构，且支持对List进行各种操作。基于List来做FIFO双向链表可实现一个轻量级的高性能消息队列服务。常见的应用场景有12306网站的排队购票业务和候补业务，电商网站的秒杀、抢购等业务。
4. 排行榜
Redis使用有序集合和一个计算热度的算法，可以轻松地得到一个热度排行榜。常见的应用场景有新闻头条、微博热搜榜、热歌榜、游戏排行榜等。
5. 位操作
当需要处理上亿数据量的情况时，可以考虑使用位操作。例如处理几亿用户的签到、去重登录的统计、查询用户的在线状态等场景。如果为每个用户建立一个key，那么对于拥有十亿用户的腾讯来说，所需要的内存大小将难以想象。使用Redis的位操作命令，如setbit、getbit和bitcount，可以解决上述问题。可以在Redis内部构建一个足够长的数组，每个数组的值为0或1。数组的下标（index）使用数字表示用户ID。这样，可以使用下标和元素值来记录并存储数亿条记录。
6. 计数器
Redis高效率读写的特点可以充分发挥其计数功能。Redis的数据结构中，String、hash等支持原子性的递增操作，适用诸如统计点击数应用。因为Redis是单线程，所以能够避免并发问题，保证不会出错，而且其100%毫秒级的性能，非常适用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成、网站访问统计等场景。
支持的数据结构
Redis以键值对的形式存储数据，而value则支持多种数据类型，常见的数据结构有String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）和Sorted Sets（有序结合）。本节将详细讲解这5种数据结构。
1．String（字符串）
String类型是Redis最基本的数据类型，一个key对应一个value，String类型的value最大能存储512MB。String的值是二进制类型的，具有较高的安全性，其值的数据类型可以为文本、图片、视频或者序列化的对象。
String数据结构多用于实现计数功能，例如掘金文章的点击数量、阅读数量、视频观看量、分布式锁，也常用于集群环境下的session共享。
2．List（列表）
Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，最多可存储2³²-1个元素。对列表进行读写操作时，只能添加或读取一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
GoodID为列表的键名，2022001、2022002、2022003和2022003都是列表中的键值。这些值均按照插入顺序排列，分别为列表的第1个字符串元素、第2个字符串元素、第3个字符串元素、第4个字符串元素。另外，List允许出现重复的值，如该List中的第3个元素和第4个字符串元素都为2022003。
List数据结构可用于获取最新的评论列表、最近N天的活跃用户数、新闻推荐等。
3．Set（集合）
Set是字符串元素的无序集合。其中，字符串元素是不重复且无序的，集合最多可存储2³²-1个元素。
Set类型与hash类型的存储结构相同，仅存储键，不存储值(nil)。这是因为Set的内部实现是一个value永远为null的HashMap。HashMap通过计算hash的方式来实现快速排重，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。Set的value和List的value类似，都是一个字符串列表，区别在于Set是无序的，且Set中的元素是唯一的。
利用Redis提供的Set数据结构可以存储大量的数据，并且高效的内部存储机制使其在查询方面具有更高的工作效率。
Set可用于存储一些集合性的数据，比如微博应用中，把一个用户关注的人放在一个集合中，用户的粉丝放到一个集合中，通过集合的交集、并集、差集等操作，实现共同关注，互相关注、可能认识的人等功能。除此之外，Set集合常用于限时抽奖活动、共同好友、商品筛选等场景。
4．Hash（散列）
Redis Hash是一个无序的键值(key-value)对集合。Redis本身就是key-value类型，此处的Hash数据结构指的是key-value中的value，正是因为如此，hash特别适合用于存储对象。
Hash是一个字符串类型的key和value的映射表，其中存储键的类型必须为字符串类型，值的类型可以是不可重复的字符串、数字等。
Hash使用哈希表结构实现数据存储，一个存储空间保存多个键值对数据，常应用于各种商城购物车如淘宝、京东等。
5．Sorted Sets（有序集合）
Sorted Sets是在Set的基础上，为value中的每个字符串关联了一个score（得分）属性。Sorted Sets通过计算得分，将字符串进行排序，这也是有序集合与散列的主要区别。
有序集合允许直接操作值，散列则是通过键来查找值；有序集合的键是唯一的，值是不唯一的，而散列的值则是唯一的。有序集合是按照值的大小进行排序的，常用于各种排行榜，如百度新闻榜单、热搜榜等。
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