前言

當(dāng)結(jié)束JAVA和數(shù)據(jù)庫的學(xué)習(xí)以后，你就會接觸到redis這個詞，我第一次聽到的時候腦海里就會浮現(xiàn)這兩個問題：

什么是Redis？為什么我們要用Redis？

我了解完以后，寫出來幫助大家能夠更快的認識它。

我們先來看它的定義：

Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。

換句話說，Redis就像是一個HashMap，不過不是在JVM中運行，而是以一個獨立進程的形式運行。
一般說來，會被當(dāng)作緩存使用。因為它比數(shù)據(jù)庫(MySQL)快，所以常用的數(shù)據(jù)，可以考慮放在這里，這樣就提高了性能。

總歸一個字：快！

快在哪里呢？

這個問題在大并發(fā)，高負載的網(wǎng)站中必須考慮.redis數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存中。由于內(nèi)存的讀寫速度遠快于硬盤，因此Redis的的的在性能上對比其他基于硬盤存儲的數(shù)據(jù)庫有非常明顯的優(yōu)勢。

項目中使用Redis的的的，主要是從兩個角度去考慮：性能狀語從句：并發(fā)。當(dāng)然，Redis的的的還具備可以做分布式鎖等其他功能，但是如果只是為了分布式鎖這些其他功能，完全還有其他中間件代替，并不是非要使用Redis的的的。因此，這個問題主要從性能和并發(fā)兩個角度去答。

1.性能：

我們在碰到需要執(zhí)行耗時特別久，且結(jié)果不頻繁變動的SQL，就特別適合將運行結(jié)果放入緩存，這樣，后面的請求就去緩存中讀取，請求使得能夠迅速響應(yīng)。

2.并發(fā)

在大并發(fā)的情況下，所有的請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫會出現(xiàn)連接異常。這個時候，就需要使用的的Redis的做一個緩沖操作，讓請求先訪問到的Redis的的，而不是直接訪問數(shù)據(jù)庫。

redis的優(yōu)勢

1，運行在內(nèi)存，速度快官方號稱支持并發(fā)11瓦特讀操作，并發(fā)8瓦特寫操作，可以說是相當(dāng)彪悍了。

2，數(shù)據(jù)雖在內(nèi)存，但是提供了持久化的支持，即可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)異步寫入到硬盤中，同時不影響繼續(xù)提供服務(wù)

3，支持數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)豐富（string（字符串），list（鏈表），set（集合），zset（sorted set - 有序集合））和Hash（哈希類型，md5加密出來的那個串）

注意與補充

Redis的缺點

是數(shù)據(jù)庫容量受到物理內(nèi)存的限制,不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫,因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運算上。Redis受限于特定的場景，專注于特定的領(lǐng)域之下，速度相當(dāng)之快，目前還未找到能替代使用產(chǎn)品。

Redis不是什么？從兩個方面來做下對比

1. 不是sql server、mySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要原因是：

redis目前還只能作為小數(shù)據(jù)量存儲（全部數(shù)據(jù)能夠加載在內(nèi)存中），海量數(shù)據(jù)存儲方面并不是redis所擅長的領(lǐng)域。

設(shè)計、實現(xiàn)方法很不一樣.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過表來存儲數(shù)據(jù)，通過SQL來查詢數(shù)據(jù)。而Redis通上述五種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù)，通過命令來查詢數(shù)據(jù)。

2. 不是Memcached等緩存系統(tǒng)，主要原因有以下幾個：

網(wǎng)絡(luò)IO模型方面：Memcached是多線程，分為監(jiān)聽線程、worker線程，引入鎖，帶來了性能損耗。Redis使用單線程的IO復(fù)用模型，將速度優(yōu)勢發(fā)揮到最大，也提供了較簡單的計算功能。

內(nèi)存管理方面：Memcached使用預(yù)分配的內(nèi)存池的方式，帶來一定程度的空間浪費并且在內(nèi)存仍然有很大空間時，新的數(shù)據(jù)也可能會被剔除，而Redis使用現(xiàn)場申請內(nèi)存的方式來存儲數(shù)據(jù)，不會剔除任何非臨時數(shù)據(jù) Redis更適合作為存儲而不是cache。