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第一篇：初识Redis
一、Redis是什么？
Redis 是一个开源（BSD许可）的，使用ANSI C语言编写的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它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（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。
二、Redis的八大特性
1、速度快
Redis是使用C语言编写的基于内存型的单线程数据库，相比于基于磁盘型的数据库要快很多，官方给出的数据每秒支持10W次的读写操作。
2、持久化
Redis的持久化可以保证将内存中的数据每隔一段时间就保存在磁盘中，重启的时候会重新加载到内存中。持久化方式有RDB和AOF。（后面的章节会详细介绍RDB和AOF）
3、支持多种数据结构
Redis支持五种基础数据类型：String（字符串）、（Hash）哈希、（List）列表、（Set）集合、（Sorted Set）有序集合。
我们可以用一张图形象的描述下Redis支持的基础数据结构
衍生的数据结构：
BitMaps：位图（用于活跃用户数统计等）
HyperLogLog：超小内存唯一值计数
GEO：地理信息定位
4、支持多种编程语言
支持Java、PHP、Python、Ruby、Lua、Nodejs。
5、功能丰富
支持发布订阅、Lua脚本、事物、Pipeline（管道，即当指令到达一定数量后，客户端才会执行）
6、简单
不依赖外部库、单线程、只有23000行的Code。
7、支持主从复制
主节点的数据做副本、这是做高可用的基石。
8、高可用、分布式
Redis-Sentinel（v2.8）支持高可用、Redis-Cluster（v3.0）支持分布式。
三、Redis典型应用场景
1、缓存系统
一般在开发中经常被使用的Redis缓存可以分为两大类，一是热点数据缓存，二是权限认证信息缓存。
热点数据缓存：对经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据缓存，例如：商品的分类、用户的基本信息、组织架构信息、全页缓存等。
Session共享：PHP默认Session是保存在服务器的文件中，如果是集群服务，同一个用户过来可能落在不同机器上，这就会导致用户频繁登陆，采用Redis保存Session后，无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。
API防重放：为了防止接口被非法用户截取用于重放攻击，重放攻击是什么呢？就是把你的请求原封不动地再发送一次，两次...n次，一般正常的请求都会通过验证进入到正常逻辑中，为了防止重放我们一般用Redis缓存记录第一次访问，如果该请求被截获，发生第二次请求则视为非法请求，一般防重放和URL签名一起使用，后续章节里会告诉大家具体如何实现。
2、计数器/限速器
命令：INCRBY
由于INCRBY的自增是原子性的，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能。
计数器：可以统计类似用户点赞数、用户访问数、文章转发数、视频播放数、评论数等，这类操作如果用MySQL实时的读写会给数据库带来相当大的压力，一般先放到Redis中用脚本程序定时去回写MySQL；
限速器：比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率
例如：
1、抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力；
2、用户登陆时需要让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人，但是为了短信接口不被频繁访问，会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一小时内不能超过5次。
3、排行榜
有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统，例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的：按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。
排行版的场景关键在于怎么拼接score，score是double类型的，我们可以利用这点，组装一个浮点数，整数部分是热度的值，小数部分是时间，这里要注意的是，Redis里面精度应该是小数6位。
4、消息队列
除了Redis自身的发布/订阅模式，我们也可以利用List来实现一个队列机制，比如：到货通知、邮件发送之类的需求，不需要高可靠，但是会带来非常大的DB压力，完全可以用List来完成异步解耦；
5、社交网络
利用集合的一些命令特点，比如求交集、并集、差集等，可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的功能；
6、位操作（大数据处理）
用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。
想想一下10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？千万别说给每个用户建立一个key，然后挨个记（你可以算一下需要的内存会很恐怖，而且这种类似的需求很多，腾讯光这个得多花多少钱。。）好吧。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。
原理是：
Redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。
7、SETNX实现分布式锁
现在分布式的应用场景很多，为了保持数据的一致性，经常碰到需要对资源加锁的情形， 利用Redis单线程的特点实现分布式锁就是其中的一种实现方案。
利用SETNX的特性，很容易的想到，在需要加锁的时候，调用SETNX命令，如果返回了1，表示设置成功，获得了当前锁，之后做一些想要的操作，完成之后调用DEL命令释放锁。
8、秒杀时避免超卖
要解决“超卖”问题，核心在于保证检查库存时的操作是依次执行的，形象的说就是把“多线程”转成“单线程”。即使有很多用户同时到达，也是一个个检查并给与抢购资格，一旦库存抢尽，后面的用户就无法继续了。
我们需要使用Redis的原子操作来实现这个“单线程”。首先我们把库存存在goods:1这个列表中，假设有10件库存，就往列表中push10个数，这个数没有实际意义，仅仅代表一件库存。抢购开始后，每到来一个用户，就从goods:1中pop一个数，表示用户抢购成功。当列表为空时，表示已经被抢光了。因为列表的pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行的。
四、 Redis和Memcached对比
1、Memcached所有的值均是简单的字符串，Redis支持更为丰富的数据类型
2、Redis可以持久化其数据
3、 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
4、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
5、Redis单个value的最大限制是1GB，而Memcached则只能保存1MB内的数据。
6、 Memcache在并发场景下，能用cas保证一致性，而Redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行。
7、 Memcached的内存管理不像Redis那么复杂，元数据metadata更小，相对来说额外开销就很少。Memcached唯一支持的数据类型是字符串string，非常适合缓存只读数据，因为字符串不需要额外的处理。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xingxia/p/redis_distribute.html
