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redis学习笔记，以备后查。供大家学习参考。
什么是redis?
redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正)
Reids的特点
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把 数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，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。
Redis支持的数据类型
Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set
hashes
具体的指令说明：http://code.google.com/p/redis/wiki/CommandReference
为什么redis需要把所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
内存中的数据如何同步到磁盘
redis在dump数据的时候,是fork子进程。redis的默认配置中,每60秒如果纪录更改数达到1万条就需要dump到硬盘中去,但实际 上由于超过了这个数,我们的redis几乎不停地在dump数据到硬盘上;dump数据到硬盘时,我估计为了达到一个原子的效应,避免数据丢 失,redis是先把数据dump到一个临时文件,然后重命名为你在配置文件设定的数据文件名.而前面说到,加载数据要1到2分钟,dump数据应该也在 1分钟左右吧;dump出来的文件差不多1到2个G;这样,服务器几乎一直保持着每分钟写一个2G的文件的这种IO的负载，磁盘基本不闲着;
Redis是单进程单线程的
redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。
虚拟内存
当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大。
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value。
vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证。
自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库。
分布式
redis支持主从的模式。原则：Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。
这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据，slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量。
读写分离模型
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。
数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。
redis的性能
这是官方给出的数据：SET操作每秒钟 110000 次，GET操作每秒钟 81000 次。
实验中模拟了20个客户端对redis进行写操作。当数据库中的数据达到G数据级时，写速度会有明显的下降。
可能的原因：
1、redis需要将数据同步到磁盘，占用了大量的CPU和内存；
2、key数量增大，需要重新布局；
3、消息队列中还存在大量请求，致使请求阻塞。
redis应用
下面给出一个基于redis的消息队列的小例子。
python源码:
复制代码代码如下:
r = redis.Redis()
class Queue(object):
"""An abstract FIFO queue"""
def __init__(self):
local_id = r.incr("queue_space")
id_name = "queue:%s(local_id)
self.id_name = id_name
def push(self, element):
"""Push an element to the tail of the queue"""
id_name = self.id_name
push_element = redis.lpush(id_name, element)
def pop(self):
"""Pop an element from the head of the queue""
(责任编辑：IT) |
