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Redis

Redis

1 Nosql概述

1.1 为什么要用Nosql

大数据时代(用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户自己产生的数据,用户日志等等爆发增长!)

这时候就需要使用Nosql数据库Nosql可以很好的处理以上情况!

Nosql = Not Only sql(不仅仅是sql

泛指非关系型数据库,随着web2.0互联网的诞生!传统的关系型数据库很难应付web2.0时代,尤其是超大规模的高并发的社区,暴露出来很多难以克服的问题,Nosql在当今大数据环境下发展的非常迅速,Redis是发展最快。

很多的数据类型用户的个人信息,社交网络,地理位置,这些数据类型的存储不需要一个固定的格式,不需要多余的操作就可以横向扩展! 大部分是使用Map<String, Object>键值对来控制!

1.2 Nosql特点

解耦

  • 方便扩展(数据之间没有关系,很好扩展!)
  • 大数据高性能(Redis一秒写8w次,读11w,Nosql的缓存记录级,是一种细粒度的缓存,性能会比较高)
  • 数据类型是多样型的!(不需要事先设计数据库!随取随用!如果是数据量十分大的表,很多人就无法设计了)
  • 传统RDBMS和Nosql
传统的RDBMS
- 结构化组织
- sql
- 数据和关系都存在单独的表中
- 操作操作,数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务
。。。
Nosql
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储,列存储,文档存储,图形数据库(社交关系)
- 最终一致性
- CAP定理和BASE
- 高性能,高可用,高可扩

1.3 Nosql的四大分类

KV键值对

文档型数据库(bson格式 )

列存储数据库

图关系数据库

  • 不是存储图形,而是存储关系的,比如:朋友圈社交网络,广告推荐
  • Neo4j 、InfoGrid

2 Redis入门

2.1 windows安装

https://github.com/tporadowski/redis/releases

解压即可

认端口号:6379

配置环境变量到path

启动:双击redis-server.exe

连接:双击redis-cli.exe

将redis添加到windows自启动服务中

#注册安装服务
redis-server --service-install redis.windows.conf --loglevel verbose
#卸载服务
#redis-server --service-uninstall

2.2 Linux安装

下载tar.gz /usr/local

解压Redis的安装包

进入到解压文件夹下,进行基本的环境安装

yum install gcc-c++

make

升级到gcc9

sudo yum install centos-release-scl

sudo yum install devtoolset-7-gcc*

scl enable devtoolset-7 bash

进入 /usr/local/redis-6.0.10/src目录下,可以启动redis

修改redis.conf配置文件

daemonize yes   # 后台启动

启动redis

$ src/redis-server

$ src/redis-cli

查看redis的进程是否开启

ps -ef | grep redis

关闭redis服务

shutdown

exit

2.3 测试性能

redis-benchmark一个压力测试工具

redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100 -c 10000

3 Redis 基础知识

参考链接http://doc.redisfans.com/

select index

dbsize

keys *

flushdb

flushall

Redis是单线程:Redis是很快的,官方表示,Redis是基于内存您操作的,cpu不是Redis性能瓶颈,Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽,既然可以使用单线程来实现,就是用单线程了,所有就使用了单线程了

Redis是C语言写的,官方提供的数据为100000+的QPS,完全不比同样使用key-value的Memecache差

Redis为什么这么快?

1 误区1: 高性能的服务器一定是多线程的?

2 误区2: 多线程(cpu上下文切换!)一定比单线程效率高?

先去cpu > 内存 > 硬盘的速度要有所了解

核心:redis是将所有的数据全部放在内存中的,所以说使用单线程去操作效率就是最高的,多线程(cpu上下文会切换:耗时的操作!),对于内存逆系统来说,如果没有上下文切换效率就是最高的!多次读写都是在一个cpu上的,在内存情况一定的,这个就是最佳方案。

3.1 五大数据类型

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