【后端面经-数据库】Redis详解——Redis基本概念和特点

- 1. Redis基本概念
- 2. Redis特点
- - 2.1 优点
  - 2.2 缺点
- 3. Redis的应用场景
- 面试模拟
- 参考资料

声明：Redis的相关知识是面试的一大热门知识点，同时也是一个庞大的体系，所涉及的知识点非常多，如果用一篇文章罗列，往往会陷入知识海洋中无法感知其全貌，因此，这段时间我会试着拆分Redis的相关章节，辅以思维导图的形式介绍Redis的相关知识点，知识点范围包括如下几部分

Redis基本概念和特点
Redis数据结构和底层数据类型
Redis持久化（AOF和RDB）
Redis集群和高可用性
Redis缓存
Redis分布式锁
Redis实现异步队列
Redis运维问题

今天主要介绍的是Redis基本概念和特点。

1. Redis基本概念

最本质的，Redis是一个数据库，作为一个数据库，它和其他数据库自然不会完全相同，如下是它的一些本质特性：

C语言开发：这也是它高性能的一个重要原因；
基于key-value键值对存储：键、值都有丰富的数据类型支持
数据存于内存中：这是访问速度快的一个原因；
非关系型数据库：NoSQL，之前所了解的MySQL是关系型数据库的代表。
高性能：C语言开发+数据存于内存
开源

2. Redis特点

2.1 优点

Redis技术之所以被广泛使用，是因为它具有很多优点，如下所示：

访问速度快
- 访问速度快主要有四个原因：C语言开发+数据存于内存+单线程+非阻塞I/O多路复用；
- 这也是它被web应用广泛使用、在大厂技术中作为基础的原因之一。
支持丰富的数据类型
Redis基于键值对完成数据存储，那么对于键key、值value都有相对应的数据类型支持，如下所示：
- 键key：只能是字符串类型
- 值value：可支持丰富的数据类型，如下所示：
  - 五大基础数据类型
    - 字符串（String）：最基础的数据类型，可以是字符串、整数、浮点数、二进制数据。
      - 很常用的数据结构，存储一般数据都会使用。
    - 列表（List）：存储有序元素
      - 可在实现消息队列中可使用。
    - 哈希表（Hash）：存储键值对集合，也就是整体Redis存储可实现键值对嵌套，从而提高数据存储的灵活性。
      - 可存储用户信息等。
    - 集合（Set）：无序、不可重复的元素。
      - 例如标签tag、共同关注等数据信息，就可以使用集合来存储。
    - 有序集合（Sorted Set）：可给每个元素设置权重，作为排序依据，同样不可出现重复元素，但是可以有顺序。
      - 在实现排行榜功能中可使用。
  - 高级数据类型（了解即可）
    - 位图（Bitmap）
    - HyperLogLog
    - 布隆过滤器
    - GeoHash
    - Pub/Sub
    - Stream
单线程
- Redis是单线程的，这是它访问速度快的一个重要原因，因为单线程不需要考虑线程安全问题，也不需要考虑上下文切换的问题，因此，它的访问速度自然会快很多。
- Redis单线程的一个重要原因：Redis的瓶颈不在于CPU，而是内存和网络带宽，因此，单线程的Redis可以充分利用CPU的性能，从而提高访问速度。
- Redis4.0的时候，尝试在主线程外开辟后台线程，处理一些较为耗时的操作，如清理脏数据、断开无用链接、删除过期key等，但是这些操作都是在后台线程中完成，不会影响主线程的访问速度。
- Redis6.0在某种程度上实现了多线程，使用多线程并行处理读写操作和协议分析，对于命令执行部分依然使用单线程保证访问速度。
  - 这种多线程的方式提高了IO效率，解决了Redis性能限制的瓶颈之一。
非阻塞I/O多路复用
- I/O多路复用指的是：在一个线程中，可以同时监听多个文件描述符，一旦某个文件描述符就绪（可读或可写），就能够通知程序进行相应的读写操作。这样就不会出现“为了等待任意文件的I/O响应而阻塞主线程”。
- 也许这时候你会问“不对啊，Redis不是单线程的吗？”，是啊，这里所说的多路复用，指的正是上文中Redis6.0使用多线程处理读写操作的技术部分。
- I/O多路复用的实现方式主要有：select、poll、epoll.具体可参考此篇博客：【后端面经-Java】I/O多路复用简录
支持持久化、分布式系统、事务、主从复制（集群）
- 这些在后续的学习中都会具体详细解释

2.2 缺点

任何一个技术都不会是完美的，有优点就必然也存在缺点。——鲁迅（：“我没说过”）
Redis的缺点如下所示

瓶颈问题：内存和网络带宽
- 在分析Redis单线程原因的时候，我们已经提到过Redis的瓶颈问题，主要就是物理内存的容量大小和IO操作的带宽限制。
- 举个例子：一个数据库就像一个自由职业者，它的赚钱速度（效率）取决于接单速度和完工速度，而Redis就像一个完工速度非常快的自由职业者（访问速度快），且面对着海量的请求，因此，它的技术瓶颈就在于接单速度（IO操作带宽）。不仅如此，它完工速度快是因为把所有东西都堆在房间（内存）里面，因此，它也同样受限于物理房间的大小（物理内存容量）。
不具备自动容错/恢复的能力
- 主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
在线扩容难度高
- 集群容量在后续维护中很难扩容，因此一开始就需要根据使用规模预备合适的容量空间。

3. Redis的应用场景

Redis是Web应用的常用中间件，它的应用场景非常广泛，如下所示：

缓存
- Redis作为客户端和服务器数据库之间的缓存数据，可以有效减少数据库的访问压力，提高访问速度。
- 结构图如下所示：
分布式锁
- Redis可实现分布式锁，解决分布式系统中的并发问题。
简单消息队列
- Redis提供发布订阅功能和阻塞队列功能，可以满足一般消息队列功能。
网络流量管理
- 计数器
  - 天然支持，可记录浏览量、点赞了
- 排行榜
  - Redis中的列表、有序集合可以用于构建排行榜
- 社交网络
  - 各类数据之间的关联，赞踩比例、共同好友、共同爱好等等可以使用Redis实现。