初探 Redis

大學(xué)的時候我們都學(xué)過一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——哈希表，查詢效率非常高，復(fù)雜度為 O(1)，通常關(guān)注查詢性能的地方都會用到這個東西。

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緩存系統(tǒng)，就是一個哈希表。只是通常哈希表的場景都是在本機(jī)，把哈希表放到遠(yuǎn)程的機(jī)器上，本機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)訪問（增刪查改）哈希表，就成了現(xiàn)在的緩存系統(tǒng)了。

我們還可以嘗試強(qiáng)化這個哈希表，比如支持存儲各種類型的數(shù)據(jù)；存儲有價值數(shù)據(jù)的哈希表時，需要定時備份這個哈希表；訪問的頻率太大了，需要將數(shù)據(jù)分散到多個遠(yuǎn)程的哈希表中；遠(yuǎn)程的哈希表節(jié)點(diǎn)多了，又該如何管理他們等等。

所以緩存系統(tǒng)只是哈希表的一種延伸，它只是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用。同樣，Redis 也是。

這一章帶大家大概瀏覽一下 Redis。

Redis 在緩存系統(tǒng)所處的位置

通常，在系統(tǒng)中，我們會把數(shù)據(jù)交由數(shù)據(jù)庫來存儲，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫增刪查改的性能較差，且比較復(fù)雜。根據(jù) 80/20 法則，百分之八十的業(yè)務(wù)訪問集中在百分之二十的數(shù)據(jù)上。是否可以有一個存在于物理內(nèi)存中的數(shù)據(jù)中間層，來緩存一些常用的數(shù)據(jù)，解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀寫性能問題。常用的數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存中，讀寫性能非?？捎^。

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這種思維在計算機(jī)中很常見，之前學(xué)習(xí)計算機(jī)系統(tǒng)的時候就有見過這張圖：越往上層的存儲設(shè)備，存儲的速度就會更快。諸如，Redis, Memcache 是將可訪問的數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，可見它們可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的不足。

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包括 Redis/Memcache 這樣的 key-value 內(nèi)存存儲系統(tǒng)，非常適合于讀多寫少的業(yè)務(wù)場景，而 Redis 是一個基于多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)存存儲系統(tǒng)，讓緩存系統(tǒng)更加好玩。