使用Redis做緩存的原因有哪些

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對Redis，百度百科給出的的解釋是

“Redis（Remote Dictionary Server )，即遠(yuǎn)程字典服務(wù)，是一個(gè)開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API”

“Redis 是一個(gè)高性能的key-value數(shù)據(jù)庫。 redis的出現(xiàn)，很大程度補(bǔ)償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補(bǔ)充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便?！?/p>

那么，Redis有什么優(yōu)點(diǎn)呢

• Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化

• Redis的讀寫性能非常優(yōu)異

• 豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設(shè)置過期時(shí)間，過期后將會自動刪除
  

• 支持事務(wù)，Redis的所有操作都是原子性的，同時(shí)Redis還支持對幾個(gè)操作合并后的原子性執(zhí)行。

• Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)豐富，除了支持string類型的value外還支持hash、set、zset、list等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

相對應(yīng)的，Redis也有缺點(diǎn)

• 數(shù)據(jù)庫容量會受到物理內(nèi)存的限制，不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運(yùn)算上。

• Redis 不具備自動容錯(cuò)和恢復(fù)功能，主機(jī)從機(jī)的宕機(jī)都會導(dǎo)致前端部分讀寫請求失敗，需要等待機(jī)器重啟或者手動切換前端的IP才能恢復(fù)。

• 如果主機(jī)宕機(jī)，宕機(jī)前有部分?jǐn)?shù)據(jù)未能及時(shí)同步到從機(jī)，切換IP后還會引入數(shù)據(jù)不一致的問題，降低了系統(tǒng)的可用性。

• Redis 較難支持在線擴(kuò)容

• Redis是單線程的，單臺服務(wù)器無法充分利用多核服務(wù)器的CPU
  

為什么我們要使用Redis呢？

從高并發(fā)上來說：

• 直接操作緩存能夠承受的請求是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于直接訪問數(shù)據(jù)庫的，所以我們可以考慮把數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到緩存中去，這樣用戶的一部分請求會直接到緩存這里而不用經(jīng)過數(shù)據(jù)庫

從高性能上來說：

• 用戶第一次訪問數(shù)據(jù)庫中的某些數(shù)據(jù)。因?yàn)槭菑挠脖P上讀取的所以這個(gè)過程會比較慢。將該用戶訪問的數(shù)據(jù)存在緩存中，下一次再訪問這些數(shù)據(jù)的時(shí)候就可以直接從緩存中獲取了。操作緩存就是直接操作內(nèi)存，所以速度相當(dāng)快。如果數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)數(shù)據(jù)改變的之后，同步改變緩存中相應(yīng)的數(shù)據(jù)

為什么要使用Redis而不是其他的，例如Java自帶的 map 或者 guava

• 緩存分為本地緩存和分布式緩存。以 Java 自帶的 map 或者 guava為例子， 實(shí)現(xiàn)的是本地緩存，最主要的特點(diǎn)是輕量以及快速，生命周期隨著 jvm 的銷毀而結(jié)束，并且在多實(shí)例的情況下，每個(gè)實(shí)例都需要各自保存一份緩存，緩存不具有一致性。
  

• 使用 redis 或 memcached 之類的稱為分布式緩存，在多實(shí)例的情況下，各實(shí)例共用一份緩存數(shù)據(jù)，緩存具有一致性。缺點(diǎn)是需要保持 redis 或 memcached服務(wù)的高可用，整個(gè)程序架構(gòu)上較為復(fù)雜。

Redis為什么這么快

• 完全基于內(nèi)存，絕大部分請求是純粹的內(nèi)存操作，非?？焖?。數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，對數(shù)據(jù)操作也簡單

• 采用單線程，避免了不必要的上下文切換和競爭條件，也不存在多進(jìn)程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗 CPU

• 使用多路 I/O 復(fù)用模型，非阻塞 IO

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