redis 使用指南
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# Redis 的优势
# 为什么使用 Redis
持久化能力
- 支持 RDB（快照）和 AOF（追加日志）两种持久化方式
- 即使服务器重启，数据也不会丢失
- HashMap 存储在内存中，进程重启后数据丢失
分布式支持
- 支持主从复制、哨兵模式、集群模式
- 多个应用实例可以共享同一份数据
- HashMap 只能在同一进程内共享
丰富的数据结构
- 字符串、列表、集合、有序集合、哈希、位图、HyperLogLog、流等
- 每种数据结构都有专门的优化操作
- HashMap 只提供基本的键值对存储
高性能
- 基于内存操作，读写速度极快
- 单线程模型避免锁竞争
- 支持管道（pipeline）批量操作
原子操作
- 所有操作都是原子性的
- 支持事务（MULTI/EXEC）
- 支持 Lua 脚本执行复杂逻辑
过期策略
- 支持键的过期时间设置（TTL）
- 自动清理过期数据
- HashMap 需要手动实现过期逻辑
发布订阅
- 支持消息的发布/订阅模式
- 可用于实现消息队列、事件通知等
- HashMap 无法实现此类功能
# Redis vs HashMap
# 对比分析
| 特性 | Redis | HashMap (内存) |
|---|---|---|
| 数据持久化 | ✅ 支持 RDB/AOF | ❌ 进程重启数据丢失 |
| 分布式访问 | ✅ 多进程/多服务器共享 | ❌ 仅单进程内可用 |
| 数据结构 | ✅ 丰富（字符串、列表、集合等） | ❌ 仅键值对 |
| 过期机制 | ✅ 内置 TTL 支持 | ❌ 需手动实现 |
| 原子操作 | ✅ 所有操作原子性 | ⚠️ 需额外加锁保证 |
| 发布订阅 | ✅ 内置支持 | ❌ 不支持 |
| 性能 | ✅ 极高（微秒级） | ✅ 极高（纳秒级） |
| 内存管理 | ✅ 自动管理，支持 LRU 淘汰 | ⚠️ 需手动管理 |
| 网络访问 | ✅ 支持远程访问 | ❌ 仅本地访问 |
| 数据备份 | ✅ 支持主从复制 | ❌ 需手动实现 |
# Redis 的便携性体现
相比于直接使用 HashMap，Redis 的便携性主要体现在：
跨进程/跨服务器共享
- 多个应用实例可以访问同一份数据
- 无需实现复杂的数据同步机制
- HashMap 需要序列化/反序列化或使用共享内存
开箱即用的功能
- 过期时间、持久化、发布订阅等功能内置
- 无需重复造轮子
- HashMap 需要自己实现这些功能
标准化的接口
- 统一的命令接口，学习成本低
- 多种编程语言都有成熟的客户端库
- HashMap 在不同语言中实现方式不同
运维友好
- 丰富的监控指标和工具
- 支持集群、主从等高可用方案
- 成熟的运维实践和社区支持
数据一致性
- 单线程模型保证操作原子性
- 支持事务和 Lua 脚本
- HashMap 在多线程环境下需要额外同步
# 使用场景
# 适合使用 Redis 的场景
- 缓存: 缓存热点数据，减少数据库压力
- 会话存储: 存储用户会话信息
- 计数器: 实时统计、点赞数、访问量等
- 排行榜: 使用有序集合实现排行榜
- 消息队列: 使用列表实现简单的消息队列
- 分布式锁: 实现分布式环境下的锁机制
- 限流: 实现 API 限流、防刷等功能
# 适合使用 HashMap 的场景
- 单进程内的临时数据: 不需要持久化和共享
- 极简单的键值存储: 不需要复杂数据结构
- 对延迟要求极高: 需要纳秒级响应（Redis 是微秒级）
# Redis vs MySQL
# 主要差异
- 存储介质: Redis 内存存储，MySQL 磁盘存储
- 数据结构: Redis 支持多种数据结构，MySQL 是关系型表结构
- 性能: Redis 读写速度极快（微秒级），MySQL 相对较慢（毫秒级）
- 数据容量: Redis 受内存限制，MySQL 可存储海量数据
- 使用场景: Redis 用于缓存、会话、实时数据，MySQL 用于持久化存储
# 配合使用
在实际项目中，Redis 和 MySQL 通常配合使用：
- Redis 作为缓存层: 缓存 MySQL 的查询结果
- Redis 存储热点数据: 减少对 MySQL 的访问
- MySQL 存储持久化数据: 作为数据源和最终存储
# 相关资源
# 官方文档
# 学习资源
- 数据结构: 了解 Redis 支持的数据类型及其使用场景
- 持久化: 理解 RDB 和 AOF 的机制和选择
- 高可用: 学习主从复制、哨兵、集群等方案
- 性能优化: 了解内存优化、命令优化等技巧
上次更新: 2025/11/13, 15:56:03