Redis 的定義？
??百度百科: Redis（Remote Dictionary Server )，即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSI C語言撰寫、支持網路、可基于記憶體亦可持久化的日志型、Key-Value資料庫，并提供多種語言的API，
??中文官網: Redis是一個開源（BSD許可），記憶體存盤的資料結構服務器，可用作資料庫，高速快取和訊息佇列代理，它支持字串、哈希表、串列、集合、有序集合，位圖，hyperloglogs等資料型別，內置復制、Lua腳本、LRU識訓、事務以及不同級別磁盤持久化功能，同時通過Redis Sentinel提供高可用，通過Redis Cluster提供自動磁區，
簡單來說: Redis 是一個高性能的 key-value 資料庫，
Redis 出現的背景
磁盤時代
很久之前，我們的資料存盤方式是磁盤存盤，每個磁盤都有一個磁道，每個磁道有很多扇區，一個扇區接近512Byte，
磁盤的尋址速度是毫秒級的，帶寬是GB/MB的，記憶體是ns級的，帶寬也比磁盤大上好幾個數量級，總體來說，磁盤比記憶體在尋址上慢了接近10W倍，
在這段歷史中，我們的面臨的問題是，I/O問題，在讀寫檔案時，我們常常面臨很大的I/O成本問題，但是最初有個最初的解決方案是加一個buffer，
資料庫的產生
資料庫技術就是為了解決磁盤的I/O瓶頸，為了解決這個問題，我們將磁盤扇區分為4K的一個個小的磁區，構成索引，有了這些索引值，我們就能通過索引進行更便捷的查找，為了能否更快的查找，我們將索引使用B+樹進行存盤，
key-value 資料庫的產生
隨著互聯網的發展，我們面臨了一個新的問題，如何才能抵擋高并發，以及大資料導致的查找變慢呢？（注意，資料量變大，僅僅影響多資料查找，單資料查找并不會影響性能，我們的業務邏輯，通常是多條資料查找，所以才會有瓶頸）
高并發意味著每秒的查詢數量很大, 傳統的基于資料庫(磁盤)查找的問題就出來了,磁盤IO很明顯不能有效支撐高并發查詢.(比如,通常單機的MYSQL服務器只能支撐幾千的并發請求,當然不同配置的機器肯定有所差異)
于是我們的基于記憶體存盤的 key-value 資料庫產生了
Redis 優勢
- 性能極高: Redis能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s ，
- 豐富的資料型別: Redis支持二進制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 資料型別操作，
- 原子: Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功執行要么失敗完全不執行，單個操作是原子性的，多個操作也支持事務，即原子性，通過MULTI和EXEC指令包起來，
- 豐富的特性: Redis還支持 publish/subscribe, 通知, key 過期等等特性，
Redis與其他key-value存盤有什么不同？
Redis有著更為復雜的資料結構并且提供對他們的原子性操作，這是一個不同于其他資料庫的進化路徑，Redis的資料型別都是基于基本資料結構的同時對程式員透明，無需進行額外的抽象，
Redis運行在記憶體中但是可以持久化到磁盤，所以在對不同資料集進行高速讀寫時需要權衡記憶體，應為資料量不能大于硬體記憶體，在記憶體資料庫方面的另一個優點是， 相比在磁盤上相同的復雜的資料結構，在記憶體中操作起來非常簡單，這樣Redis可以做很多內部復雜性很強的事情， 同時，在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式產生的，因為他們并不需要進行隨機訪問，
Redis 可以做什么?
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熱點資料快取
- 頭條新聞
- 微博熱議
- 最新評論等等
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分布式資料共享
- Session資料
- 共享配置
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分布式鎖
- 搶票系統,剩余票數
- 秒殺活動,商品庫存
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全域ID
- int型別，incrby，利用原子性 incrby userid 1000 分庫分表的場景，一次性拿一段
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計數器
- int型別，incr方法例如：文章的閱讀量、微博點贊數、允許一定的延遲，先寫入Redis再定時同步到資料庫
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限流
- 以訪問者的ip和其他資訊作為key，訪問一次增加一次計數，超過次數則回傳false
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訊息佇列
- List提供了兩個阻塞的彈出操作：blpop/brpop，可以設定超時時間
- blpop：blpop key1 timeout 移除并獲取串列的第一個元素，如果串列沒有元素會阻塞串列直到等待超時或發現可彈出元素為止，
- brpop：brpop key1 timeout 移除并獲取串列的最后一個元素，如果串列沒有元素會阻塞串列直到等待超時或發現可彈出元素為止，
- 佇列：先進先除：rpush blpop，左頭右尾，右邊進入佇列，左邊出佇列
- 堆疊：先進后出：rpush brpop
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抽獎
- 自帶一個隨機獲得值spop myset
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標籤：.NET技术