Redis在目前分布式开发大环境下应用的场景比较多，但是大家有没有思考过为什么大家都愿意使用Redis呢？以及Redis为什么速度会这么快的原因呢？还有我们实际开发过程中使用Redis的场景又有哪些呢？在思考以上问题之前我们先来讨论为什么Redis会出现吧！

缓存技术为什么会出现？

在以前数据是存储在文件中的，随着文件变大，数据增多，查询会变慢。为什么？磁盘I/O成为瓶颈，所以这时数据库出现，数据库定义每个data page 大小为4K，把数据存储到一个个的data page中，与操作系统读取数据大小一致，即每次都是一次I/O，但是此时还是全量IO，并没有加快查询速度，因此必须建立索引，索引也是4K大小，指向每个data page。数据和索引都是存储在磁盘中的，在内存中还有一个B+树（树干），流程为：用户请求，命中索引，索引加载到内存，然后解析完，得知下次该读取哪一页上的数据，再将其加载到内存读取。充分利用内存读取快，磁盘存储容量大的特点。

这里引出一个问题：数据库表数据量大的时候，建立好了索引，那么数据库性能会下降？

下面我们从数据库两个方面进行分析：

• 增删改：会变慢，因为要维护索引，即索引中的数据需要移动，还有可能产生索引页分裂问题。
• 查询速度：如果是1个或少量请求的话，查询速度依然很快。如果是大量并发请求，而刚好查询的数据又落在不同的page页上，磁盘的带宽会影响查询速度。原因是需要依次把page页上的数据加载到内存，当数据量大的时候，就会很慢。

基于纯磁盘速度慢，纯内存数据库SAP HANA太奢侈，缓存技术诞生。

缓存对比

我们来重点对比下Memcached和Redis：

Memcached也是k,v存储形式，但是value没有类型的概念，而Redis的value有类型的概念。但从存储结构来看，k,v也可以存储复杂类型数据，即满足所有需求，为什么value要分类型呢？可以拿一个client从缓存中取出某一个元素来分析：

• Memcached第一，返回value所有的数据到client，server端网卡IO会拖慢第二，客户端需要编写复杂的代码解码返回的数据
• Redisvalue的类型并不是最重要的，重要的是Redis的server中有对应每种类型的方法，客户端只需调用对应方法即可，不需要编写复杂代码。（计算向数据移动）

用Redis的原因

• 速度快，C语言实现;数据在内存维护
• 支持多种数据类型，使用场景丰富
• 支持持久化、集群模式等分布式高可用能力

下面我们来思考一道面试题：Redis是单进程，单线程，单实例，为什么速度还这么快呢？

1. Redis是纯内存操作，需要的时候需要我们手动持久化到硬盘中；
2. Redis是单线程，从而上下文切换和多线程竞争问题；
3. Redis数据结构简单、对数据的操作也比较简单；
4. 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求;
5. 使用epoll 非阻塞 IO 模型，ps: I/O 多路复用技术是为了解决进程或线程阻塞到某个 I/O 系统调用而出现的技术，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪，就是这个文件描述符进行读写操作之前），能够通知程序进行相应的读写操作;
6. Redis实际上并不是单线程的，只是处理用户请求是单线程来处理，保证了处理的顺序性（每个连接内的命令顺序执行），所以一般称为单线程的。ps: 操作系统都有kernel，每个client连接都会先连接到kernel，Redis进程与内核之间使用的是epoll，非阻塞多路复用，epoll是系统内核提供的一种系统调用，来遍历多个client连接，谁有请求就处理谁。

Redis在项目中的应用场景

1. 缓存数据：最常用，对经常需要查询且变动不是很频繁的数据常称作热点数据；
2. 消息队列：相当于消息订阅系统，比如ActiveMQ、RocketMQ。如果对数据有较高一致性要求时，还是建议使用MQ；
3. 计数器：比如统计点击率、点赞量，redis具有原子性，可以避免并发问题；
4. 电商网站信息：大型电商平台初始化页面数据的缓存。比如去哪儿网购买机票的时候首页的价格和你点进去的价格会有差异；
5. 热点数据：比如新闻网站实时热点、微博热搜等，需要频繁更新。总数据量比较大的时候直接从数据库查询会影响性能；
6. 分布式会话：也称为单点登录，保证分布式环境下session一致性；
7. 秒杀、抢购等场景；
8. 排行榜，比如在线答题得分排行等；
9. 分布式锁：防止大并发产生问题；
10. 数据过期处理：利用redis设置的超时时间，可以精确到毫秒。

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