使用Redis的理由

Posted 2020-06-28 Montréal

　　

　　Redis是一个远程内存数据库，它不仅性能强劲，而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的数据模型。Redis提供了5种不同类型的数据结构，各式各样的问题都可以很自然地映射到这些数据结构上：Redis的数据结构致力于帮助用户解决问题，而不会像其他数据库那样，要求用户扭曲问题来适应数据库。除此之外，通过复制、持久化（persistence）和客户端分片（client-side sharding）等特性，用户可以很方便地将Redis扩展成一个能够包含数百GB数据、每秒处理上百万次请求的系统。

 　　笔者第一次使用Redis是在一家公司里面，这家公司需要对一个保存了6万个客户联系方式的关系数据库进行搜索，搜索可以根据名字、邮件地址、所在地和电话号码来进行，每次搜索需要花费10～15秒的时间。在花了一周时间学习Redis的基础知识之后，我使用Redis重写了一个新的搜索引擎，然后又花费了数周时间来仔细测试这个新系统，使它达到生产级别，最终这个新的搜索系统不仅可以根据名字、邮件地址、所在地和电话号码等信息来过滤和排序客户联系方式，并且每次操作都可以在50毫秒之内完成，这比原来的搜索系统足足快了 200 倍。

 

1、Redis简介

　　前面对于Redis数据库的描述只说出了一部分真相。Redis是一个速度非常快的非关系数据库（non-relational database），它可以存储键（key）与5种不同类型的值（value）之间的映射（mapping），可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使用复制特性来扩展读性能，还可以使用客户端分片1来扩展写性能。

 

2、使用Redis的理由

　　有memcached使用经验的读者可能知道，用户只能用APPEND命令将数据添加到已有字符串的末尾。memcached的文档中声明，可以用APPEND命令来管理元素列表。这很好！用户可以将元素追加到一个字符串的末尾，并将那个字符串当作列表来使用。但随后如何删除这些元素呢？memcached采用的办法是通过黑名单（blacklist）来隐藏列表里面的元素，从而避免对元素执行读取、更新、写入（包括在一次数据库查询之后执行的memcached写入）等操作。相反地，Redis的LIST和SET允许用户直接添加或者删除元素。

　　使用Redis而不是memcached来解决问题，不仅可以让代码变得更简短、更易懂、更易维护，而且还可以使代码的运行速度更快（因为用户不需要通过读取数据库来更新数据）。除此之外，在其他许多情况下，Redis的效率和易用性也比关系数据库要好得多。

　　数据库的一个常见用法是存储长期的报告数据，并将这些报告数据用作固定时间范围内的聚合数据（aggregates）。收集聚合数据的常见做法是：先将各个行插入一个报告表里面，之后再通过扫描这些行来收集聚合数据，并根据收集到的聚合数据来更新聚合表中已有的那些行。之所以使用插入行的方式来存储，是因为对于大部分数据库来说，插入行操作的执行速度非常快（插入行只会在硬盘文件末尾进行写入）。不过，对表里面的行进行更新却是一个速度相当慢的操作，因为这种更新除了会引起一次随机读（random read）之外，还可能会引起一次随机写（random write）。而在Redis里面，用户可以直接使用原子的（atomic）INCR命令及其变种来计算聚合数据，并且因为Redis将数据存储在内存里面2，而且发送给Redis的命令请求并不需要经过典型的查询分析器（parser）或者查询优化器（optimizer）进行处理，所以对Redis存储的数据执行随机写的速度总是非常迅速的。

　　使用 Redis 而不是关系数据库或者其他硬盘存储数据库，可以避免写入不必要的临时数据，也免去了对临时数据进行扫描或者删除的麻烦，并最终改善程序的性能。虽然上面列举的都是一些简单的例子，但它们很好地证明了“工具会极大地改变人们解决问题的方式”这一点。

 

3、Redis与其他数据库和软件的对比

　　如果你熟悉关系数据库，那么你肯定写过用来关联两个表的数据的SQL查询。而Redis则属于人们常说的NoSQL数据库或者非关系数据库：Redis不使用表，它的数据库也不会预定义或者强制去要求用户对Redis存储的不同数据进行关联。

　　高性能键值缓存服务器memcached也经常被拿来与Redis进行比较：这两者都可用于存储键值映射，彼此的性能也相差无几，但是Redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘，并且Redis除了能存储普通的字符串键之外，还可以存储其他4种数据结构，而memcached只能存储普通的字符串键。这些不同之处使得Redis可以用于解决更为广泛的问题，并且既可以用作主数据库（primary database）使用，又可以作为其他存储系统的辅助数据库（auxiliary database）使用。

　　本书的后续章节会分别介绍将Redis用作主存储（primary storage）和二级存储（secondary storage）时的用法和查询模式。一般来说，许多用户只会在Redis的性能或者功能是必要的情况下，才会将数据存储到Redis里面：如果程序对性能的要求不高，又或者因为费用原因而没办法将大量数据存储到内存里面，那么用户可能会选择使用关系数据库，或者其他非关系数据库。在实际中，读者应该根据自己的需求来决定是否使用Redis，并考虑是将Redis用作主存储还是辅助存储，以及如何通过复制、持久化和事务等手段保证数据的完整性。展示了一部分在功能上与Redis有重叠的数据库服务器和缓存服务器，从以下表中可以看出Redis与这些数据库及软件之间的区别。

 

一些数据库和缓存服务器的特性与功能

名称	类型	数据存储选项	查询类型	附加功能
Redis	使用内存存储（in-memory）的非关系数据库	字符串、列表、集合、散列表、有序集合	每种数据类型都有自己的专属命令，另外还有批量操作（bulk operation）和不完全（partial）的事务支持	发布与订阅，主从复制（master/slave replication），持久化，脚本（存储过程，stored procedure）
memcached	使用内存存储的键值缓存	键值之间的映射	创建命令、读取命令、更新命令、删除命令以及其他几个命令	为提升性能而设的多线程服务器
mysql	关系数据库	每个数据库可以包含多个表，每个表可以包含多个行；可以处理多个表的视图（view）；支持空间（spatial）和第三方扩展	SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、函数、存储过程	支持ACID性质（需要使用InnoDB），主从复制和主主复制 （master/master replication）
PostgreSQL	关系数据库	每个数据库可以包含多个表，每个表可以包含多个行；可以处理多个表的视图；支持空间和第三方扩展；支持可定制类型	SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、内置函数、自定义的存储过程	支持ACID性质，主从复制，由第三方支持的多主复制（multi-master replication）
MongoDB	使用硬盘存储（on-disk）的非关系文档存储	每个数据库可以包含多个表，每个表可以包含多个无schema（schema-less）的BSON文档	创建命令、读取命令、更新命令、删除命令、条件查询命令等	支持map-reduce操作，主从复制，分片，空间索引（spatial index）

 

4、Redis附加特性

　　在使用类似Redis这样的内存数据库时，一个首先要考虑的问题就是“当服务器被关闭时，服务器存储的数据将何去何从呢？”Redis拥有两种不同形式的持久化方法，它们都可以用小而紧凑的格式将存储在内存中的数据写入硬盘：第一种持久化方法为时间点转储（point-in-time dump），转储操作既可以在“指定时间段内有指定数量的写操作执行”这一条件被满足时执行，又可以通过调用两条转储到硬盘（dump-to-disk）命令中的任何一条来执行；第二种持久化方法将所有修改了数据库的命令都写入一个只追加（append-only）文件里面，用户可以根据数据的重要程度，将只追加写入设置为从不同步（sync）、每秒同步一次或者每写入一个命令就同步一次。我们将在第4章中更加深入地讨论这些持久化选项。

 　　另外，尽管Redis的性能很好，但受限于Redis的内存存储设计，有时候只使用一台Redis服务器可能没有办法处理所有请求。因此，为了扩展Redis的读性能，并为Redis提供故障转移（failover）支持，Redis实现了主从复制特性：执行复制的从服务器会连接上主服务器，接收主服务器发送的整个数据库的初始副本（copy）；之后主服务器执行的写命令，都会被发送给所有连接着的从服务器去执行，从而实时地更新从服务器的数据集。因为从服务器包含的数据会不断地进行更新，所以客户端可以向任意一个从服务器发送读请求，以此来避免对主服务器进行集中式的访问。我们将在第4章中更加深入地讨论Redis从服务器。

 

 

 

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