【Redis】壹 —— Redis 介绍
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前言
开始了对Redis的学习，通过博客对这一段时间的学习进行总结、分享！
一、认识Redis
我们先来看一下Redis官方对于Redis的描述
其中的关键词：“in - memory data store” ——> 在内存中存储数据
我们之前写的单机程序，都是通过变量来在内存中存储数据；
而对于分布式系统，多个进程同时访问一个变量，就可能会引起线程安全问题，所以在分布式系统中，使用Redis在内存中存储数据；
由于进程具有隔离性，每个进程的内存空间是分隔开的，使用网络，可以进行进程之间的通信；
1. Redis
Redis —— Remote Dictionary Server
用途
基于网络，把自己内存中的变量给别的进程/别的主机的进程使用
作为数据库
Redis也可以作为数据库来使用，那Redis相较于一般数据库（例如：MySQL、Oracle、SQL Server）有什么优点呢？？？
最大的优点，就是 —— 快！！
由于Redis是在内存中存储数据，而数据库是在硬盘中存储数据，程序访问内存的速度远远大于访问硬盘的速度，但也正因如此，Redis作为数据库也有一定的缺点 —— 存储空间小
关于速度，这里有谷歌公司给出的各层级硬件的执行速度供大家参考
那有没有方法做到又大又快呢？？当然有！那便是——
将数据库和Redis结合起来，将Redis当作数据库的缓存（Cache），那缺点便是，程序的复杂性提高了。。。
作为流引擎
在官方介绍中，还有一个关键词 ：Streaming Engine —— 流引擎
作用：作为一个消息中间件，消息队列，分布式系统下的生产者消费者模型
二、服务端高并发分布式结构演变
上文提到“单机程序”、“分布式系统”，那什么是单机程序？什么是分布式系统？单机程序又是如何一步步演化为分布式系统的呢？
1. 单机架构
只有一台服务器，这台服务器负责所有的工作
其中：
- 应用服务：服务器程序——>写HTTP服务
- 数据库服务：数据库服务器
缺点：业务进一步增长之后，一台服务器难以应付，一台主机的硬件资源是有限的（硬件资源包括但不限于：CPU、内存、硬盘、网络……）
解决方式：开源节流
- 开源 ——> 引入更多的硬件资源 ——> 主机能增加的硬件资源也是有上限的 ——> 引入多台主机 ——> 程序上进行适配 ——> 分布式系统
- 节流 ——> 优化，通过性能测试找出程序瓶颈，进行优化
2. 应用数据分离架构
应用服务和数据库服务在不同主机上完成
其中：
可以针对不同服务器的特点针对性的配置资源 —— 更高的性价比 ：
- 应用服务器 —— 包含很多业务逻辑 —— 更好的CPU和内存
- 数据库服务 —— 更大的硬盘空间和更快的数据访问速度 or 固态硬盘（SSD）
3. 应用服务集群架构
引入更多的服务器节点
其中：
负载均衡器（网关）：
- 也是一个单独的服务器
- 用户的请求先到达负载均衡器，由负载均衡器将请求分发给不同的应用服务器
- 负载均衡算法：最简单 —— 轮询算法（Round Robin） ——> 轮着来
- 对请求量的承担能力：
- 负载均衡器对请求的承担能力远远超越应用服务器
- 如果当前网关承受不了了，引入更多的负载均衡器 ——> 更多机房
4. 读写分离 / 主从分离架构
一主多从分离
5. 冷热分离 —— 引入缓存
引入缓存来存储被频繁访问的数据
其中：
- 热点数据：被频繁访问到的数据
- Redis的应用场景就是缓存服务器
- 数据库中仍然存储的是全量数据，缓存服务器中存储的是热点数据的缓存
二八原则：20%的数据量可以支持80%的访问量
6. 分库分表
对数据进行拆分
7. 微服务架构
对业务进行拆分 —— 服务器的种类和数量增加
为了方便代码的维护，可以把复杂的服务器划分为更多的、功能单一、更小的微服务器
8. 概念补充
- 应用/系统
- 应用：一个/组服务器程序
- 模块/组件
- 一个程序实现了许多功能，每个独立的功能就叫一个模块/组件
- 分布式（Distributed）
- 引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列的工作
- 物理层面多个主机
- 集群（Cluster）
- 引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列的工作
- 逻辑层面多个主机
- 主从（Master / Slave）：
- 分布式系统中一种典型的结构
- 多个服务器，一个是主节点，其他的是从节点，从节点要从主节点同步数据
- 中间件（Middleware）
- 和业务无关的服务（功能更通用的服务）
- 可用性（Availablity）
- 考察单位时间段内，系统可以正常提供服务的概率/期望。
- 响应时间（Response Time RT）
- 指用户完成输入到系统给出相应的时间
- 吞吐率（Throughput）/并发量（Concurrent）
- 衡量服务器处理请求的能力的
三、Redis的特性
1. 在内存中存储数据
不同于关系型数据库通过表来组织数据，Redis是通过键值对的方式来组织数据（非关系型数据库）
key：只能是string类型
value：可以是string、list、hash、set......类型
2. Programmability
针对Redis的操作，可以直接通过简单的交互式命令进行操作，也可以通过一些脚本的方式，批量进行一些操作
3. Extensibility
可以在Redis原有的功能基础上再进行扩展，Redis提供了一组API
4. Persistence 持久化
Redis是在内存中访问数据，而内存中的数据是易丢失的，Redis会将数据存储在硬盘中，当Redis重启了，就会在重启时加载硬盘的数据恢复到重启之前的状态
5. Clustering
Redis作为一个分布式系统中的中间件，能够支持集群
Redis可以水平扩展（相当于对数据库进行分库分表），可以引入多个主机，部署多个Redis节点，每个Redis存储数据的一部分
6. High Availability 高可用
Redis自身也支持“主从”结构，从节点相当于主节点的备份
四、Redis的应用场景
1. 作为数据库
大多数情况下，对于数据库的要求优先考虑是“大”，但也有一些情况，对于数据库的要求是“快”，这种情况下，就可以使用Redis作为数据库
例：广告搜索 / 商业搜索 ——> 对性能要求很高，就需要把需要检索的数据存储在内存中
2. 作为缓存 / session存储
作为缓存：
对数据进行冷热分离
session存储：
cookie通过session配合实现用户身份信息的保存
cookie：浏览器存储的用户的身份标识（SessionId）
session：服务器存储的用户数据
session一般存储与应用服务器中，而在分布式系统中：存在多个应用服务器，用户通过登录，其session存在一个应用服务器中，下次请求如果被负载均衡器分配到另一个应用服务器中，新的服务器中没有保存改用的session，就需要重新登陆
解决方案：
- 让负载均衡器，将一个用户的请求分配给同一个服务器（不能采用轮询了）
- 让Redis存储session，应用服务器在读取会话通过访问Redis服务器，这样一个用户的请求就可以被分配到任意的应用服务器上了；当应用程序重启时，会话不丢失。
3. 作为消息队列
基于这个可以实现一个网络版本的生产者-消费者模型
对于分布式系统来说，服务器和服务器之间有时候也需要用到生产者-消费者模型
优势：
1. 解耦合
2. 削峰填谷
原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86777036/article/details/144339102
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